Het beste uit uw gewas en kas halen zal steeds meer een verantwoordelijkheid van de computer worden. We moeten betere beslissingen nemen, betere resultaten behalen en de wereldwijde voedselproblemen en tekorten aan expertise oplossen. Kunstmatige intelligentie kan ons hierbij helpen. Maar welke vaardigheden zijn nodig om in AI-technologie te werken? En hoe ziet de toekomst van het werken met AI eruit? Britta Meixner, Saheli De en Gosia Piekarska van Blue Radix beantwoorden deze vragen en suggereren hoe we meer vrouwen kunnen aanmoedigen om te streven naar technische banen in AI of IT.
Wat is jouw functie bij Blue Radix?
Britta: “Mijn naam is Britta Meixner, en ik ben Scientific Data Engineer. Ik adviseer het managementteam van Blue Radix over technische implementaties. Ik houd nieuwe technologieën bij, zodat we innovatieve producten aan klanten kunnen introduceren. Ik ontwerp, bouw en onderhoud ook een schaalbare en toekomstbestendige IT-omgeving. Andere taken omvatten het implementeren van proof of concepts voor nieuwe technologieën en opstellingen; ik ontwerp en realiseer oplossingen wanneer we deze nieuwe technologieën gaan gebruiken. Een daarvan is de Azure IoT Hub, waarmee we resultaten van het Data Science Team naar kassen kunnen sturen, en installaties autonoom kunnen aansturen.”
“Een dag in het leven van een Data Scientist omvat een reeks taken,” legt Saheli De uit, die werkt als Data Scientist bij Blue Radix. “Het ontwikkelen van nieuwe functionaliteiten voor onze klanten omvat het voorbereiden, opschonen en analyseren van de gegevens die afkomstig zijn van de klimaatcomputers en andere dataplatforms. In deze fase werken we nauw samen met ons productontwikkelingsteam om de dynamiek en strategieën in de kas te begrijpen. Vervolgens vindt er een uitgebreide discussie plaats over strategieën om de bedrijfseisen op te lossen, wat leidt tot het bouwen van modellen met behulp van geavanceerde AI-technologieën zoals machine learning. De essentie van de functie ligt in het vertalen van de bedrijfseisen van de glastuinbouwsector naar data science-oplossingen.”
Gosia Piekarska werkt als Test Engineer bij Blue Radix en is verantwoordelijk voor het implementeren van testprocedures, het vormgeven van het testproces en softwaretesten. “Mijn taak is om de kwaliteit van de infrastructuur en componenten te controleren, zowel in Crop Controller als in het energiedomein. Mijn werk is mijn hobby; ik probeer altijd mijn kennis van softwaretesten in mijn vrije tijd te verbeteren. Ik ben vooral geïnteresseerd in Testautomatisering, Data-analyse en DevOps.”
Wat vind je leuk aan het werken met nieuwe AI-techoplossingen voor de glastuinbouw?
Britta: “Er is vaak geen standaardmanier om iets te doen bij het creëren van nieuwe AI-oplossingen. Elk nieuw project vereist nieuwe vaardigheden en technologische kennis. Ik kan in mijn werk nooit stoppen met leren. Op de hoogte blijven van nieuwe ontwikkelingen en technologieën is de sleutel tot succes. Dit maakt mijn werk veeleisend, maar tegelijkertijd wordt het nooit saai.”
Saheli voegt toe: “De tech-industrie groeit snel, en als vaandeldrager van AI in de glastuinbouw kun je unieke en duurzame oplossingen ontwerpen. Stel je voor dat je in een supermarkt een tomaat pakt die is geproduceerd met behulp van jouw algoritmes! Dat is krachtig!”
“Ik werk altijd graag aan de meest geavanceerde technologische oplossingen, omdat deze de innovaties introduceren die zo hard nodig zijn in onze wereld,” zegt Gosia. “Ik denk dat duurzame technologie in de voedselteelt van cruciaal belang is voor het welzijn van mensen.”
Welke vaardigheden zijn nodig om in het AI-techveld te werken?
“Je hebt een breed spectrum aan kennis nodig om onze oplossingen in de kas te laten werken, van netwerkprotocollen en besturingssystemen, databases en API's, tot datapijplijnen. Alleen de combinatie hiervan stelt ons in staat om een kas autonoom te sturen,” legt Britta uit. “Omdat de IT-infrastructuur in elke kas verschilt, moeten we oplossingen kunnen creëren die zich snel aanpassen aan een breed scala aan situaties. Dus naast een zeer brede technische kennis, moet je ook flexibel zijn en nieuwe situaties en vereisten snel kunnen begrijpen.”
Saheli voegt toe: “Data Science in het bijzonder is een mix van wiskunde, statistiek en informatica vaardigheden. Glastuinbouwgerelateerde vaardigheden zijn een voordeel, maar niet verplicht in mijn rol.”
Gosia: “Constant leren van zowel brede technologieën als tools. Bovendien, vergeet de soft skills niet.”
Hoe denk je dat de toekomst van het werken met AI eruit zal zien?
Britta: “Data Scientists richten zich nu voornamelijk op een diepgaand begrip van algoritmes en datasets om de meest nauwkeurige resultaten te kunnen krijgen voor het sturen van de kas. Dit gebeurt vaak in gecontroleerde offline opstellingen. Maar er is nog een grote kloof voordat deze algoritmes klaar zijn om te worden geïntegreerd in productieomgevingen om real-world data voor de kas te produceren. Data science en data engineering moeten vroeg in het ontwikkelingsproces samenwerken om deze kloof te dichten. Dat stelt ons in staat sneller nieuwe functionaliteiten en verbeteringen aan bestaande functionaliteiten te leveren.”
Saheli: “Zoals we bij Blue Radix zeggen: ‘Algoritmes kunnen de wereld voeden’. Wij geloven dat op algoritmes gebaseerde oplossingen, zoals onze Crop Controller, telers wereldwijd een digitaal brein voor hun kas bieden. De droom is om te werken naar een symbiotische utopie van telers en AI-gestuurde oplossingen.”
Gosia voegt toe: “De sleutel zal liggen in de AI-mens interactie en hoe AI-oplossingen te leveren aan klanten die niet noodzakelijkerwijs een diepgaand technisch begrip hebben van AI-systemen. Dit is belangrijk in de glastuinbouw, omdat geavanceerde controlesystemen relatief nieuw zijn in deze sector.”
Hoe kunnen we vrouwen enthousiasmeren voor techbanen in AI of IT?
Britta: “Vrouwen hebben andere werk-, denk- en communicatiestijlen dan mannen. Hoewel dat hier en daar voor verwarring kan zorgen, kan het een team echt helpen om sneller hun doelen te bereiken en betere oplossingen te vinden. Als we meer vrouwen willen aanmoedigen om AI- of IT-banen te overwegen, is het belangrijk om echte gelijkheid in kansen en salaris te bereiken in elke functie die er is. We moeten genderstereotypen in het dagelijks werk wegnemen en ze ook vermijden in de vroege kinderjaren en op scholen.”
Saheli: “Ik ben het volledig eens met Britta, we moeten kansen creëren voor beide geslachten om al op zeer jonge leeftijd zinvolle interactie met technologie te kunnen ervaren. Ik geloof sterk dat nieuwsgierigheid de sleutel is tot wetenschap. Blijf nieuwsgierig en blijf vragen stellen!”
Gosia: “We kunnen onze wereld niet vormgeven als we er niet bij betrokken zijn. Werken in IT biedt enorme kansen voor vrouwen om hun stempel te drukken. Ik geloof ook dat er geweldige carrièreperspectieven zijn als je kiest voor een toekomst in AI, IT en duurzaamheid. Er zijn zoveel mooie uitdagingen, en je kunt echt bijdragen aan een betere wereld. Het beste zou zijn om succesvolle voorbeelden en verhalen te bieden van vrouwen die in AI werken, om jonge meisjes aan te moedigen zich bij het vakgebied aan te sluiten.”
