Wetenschap - 21 november 1996

Neuraal netwerk

Neuraal netwerk

Het Gerei

Een neuraal netwerk is een computerprogramma dat de werking van het menselijk brein nabootst. Als een tuinder het voordoet, kan zo'n netwerk leren een partij potplanten netjes in te delen in kwaliteitsklassen.


Wat zijn de kenmerken waarop een kweker beoordeelt of hij een middelmatige of een uitmuntende ficus op de markt brengt? De hoogte, de breedte, de omvang, het oppervlak, de bladdichtheid? Zelf kan de tuinder het niet precies zeggen. Maar een neuraal netwerk kan hem wel het kunstje afkijken.

Onderzoekers van de vakgroep Agrotechniek en -fysica en het Proefstation voor de bloemisterij in Aalsmeer fotografeerden driehonderd ficussen, elke drie weken, van kleine stekjes tot planten van zo'n 1,20 meter hoog. Ze namen steeds vier foto's van elke ficus en voerden die in de computer in. Dr ir Jan Willem Hofstee, een van de onderzoekers, verandert de ficusfoto op zijn beeldscherm in een groen silhouet van dezelfde plant. Een stippellijn verbindt de verst uitstekende bladeren; witte lijnen snijden het plaatje in horizontale schijven. Hofstee, toegevoegd onderzoeker bij Agrotechniek en -fysica: Op deze manier bepaalden we de kenmerken van de planten. Oppervlak, omvang, hoogte, breedte. We keken waar het optische zwaartepunt zit, de plek waar de plant het meest gevuld is. Als dat te hoog ligt, heb je een plant die onder iel is en boven veel blad heeft. We keken ook per schijf naar het optische zwaartepunt; bij een plant die scheef groeit liggen die punten niet
op een rechte lijn onder elkaar."

Zo verzamelden de LUW-onderzoekers gegevens over de kenmerken die een rol kunnen spelen bij de beoordeling van de kwaliteit. Of dat inderdaad de kenmerken zijn waar het om draait, weten de LUW'ers niet. Dat moet het neurale netwerk zelf proefondervindelijk uitvogelen, door te leren van de indeling in kwaliteitsklassen die zes tuinders afzonderlijk maakten. We weten niet precies waarom een tuinder die plant in deze klasse gestopt heeft en de andere in een andere. Een tuinder is zelf ook niet in staat om dat exact te zeggen; hij werkt op basis van ervaring, niet van regels. Zijn stemming die dag speelt een rol, net als de kwaliteit van de andere planten. Een middelmatige plant krijgt tussen lelijke planten een betere beoordeling dan tussen mooie."

We trainen het netwerk met de kenmerken van 150 planten en de indeling die de kwekers maken. Daarna moet het netwerk de overgebleven planten op dezelfde manier indelen." Net zoals het menselijk brein steeds bepaalt welk van de vele binnenkomende prikkels belangrijk zijn, moet het netwerk bepalen welke kenmerken belangrijk zijn voor de indeling in klassen. We bieden meer informatie dan nodig is. De computer bepaalt zelf hoe zwaar elk kenmerk weegt. Het resultaat controleren we met de indeling die de tuinders van de overgebleven 150 planten hebben gemaakt."

De kern van het neurale netwerk is het deel dat de verschillende factoren weegt. Daar zijn verschillende programma's voor beschikbaar. We kijken of programma 1 bij exact dezelfde gegevens hetzelfde antwoord oplevert als programma 2. Aan de hand van de kwekersoordelen bepalen we dan hoe goed ze het doen. We halen een score van ongeveer zeventig procent overeenkomst tussen het kwekersoordeel en het oordeel van de computer. Een score van honderd procent is niet haalbaar, want de mens is niet consequent."

Een neuraal netwerk is voor elke willekeurige plant te trainen, door kenmerken en kwekersoordelen aan te bieden. Universiteiten en instituten in Denemarken en Frankrijk - het neurale netwerk is een EU-project - werken ondermeer aan begonia en hibiscus. In Nederland neemt de LUW met name het beslissingsgedeelte van het netwerk voor haar rekening; het proefstation voert de experimenten uit en kijkt naar de logistiek en de technisch-economische haalbaarheid. Want mechaniseren en automatiseren vraagt wel een ingrijpende aanpassing van de kas en van het logistieke systeem. Stel je voor: een tuinder haalt tweehonderd planten uit een partij van duizenden en deelt die in in klassen. Vervolgens kan het neuraal netwerk de rest van de partij op dezelfde manier indelen. De planten staan een maand of zes in de kas. Als je regelmatig sorteert, krijg je groepen uniforme planten, die je een uniforme behandeling kunt geven. Of je kunt op de veiling een uniforme partij planten verkopen.
Zo selecteren zou nu heel bewerkelijk zijn, maar met een neuraal netwerk kun je automatiseren. Een lopende band kan dan de plant op de juiste plek afleveren."

Het EU-project wordt waarschijnlijk volgend jaar oktober afgerond. Dat wil niet zeggen dat er dan een systeem is dat een tuinder in de winkel kan aanschaffen. Er is wel een tuinder die overweegt zo'n systeem toe te passen, maar we weten nog niet wie dat gaat leveren."

Re:ageer