PAN-CAFE: Participatief AI-netwerk - Klimaatadvies voor toekomstige landbouwpraktijken en omgevingen in Costa Rica

Algemeen kader

Hoe kunnen we ten behoeve van de Costa Ricaanse koffiesector een efficiënter tweerichtings  communicatiesysteem uitbouwen, dat de producenten in acht biogeografische regio's verfijnde real-time klimatologische voorspellingsmodellen en bijhorende optimale teelt- en raskeuzes levert? Dit project mikt concreet op de revitalisering van de CRCAFE-smartphone-applicatie en -website. Doel is om de data van de (kleine) koffieboeren (hun stielkennis en geboekte resulaten) beter gestroomlijnd te verzamelen en te analyseren, waardoor zij vervolgens aanbevelingen terugkrijgen die de veerkracht van hun boerderij en van de sector als geheel vergroot. In Costa Rica zijn duizenden kleine boeren afhankelijk van koffieteelt voor hun levensonderhoud. Het land staat na 200 jaar teelt bekend om zijn hoogwaardige koffie, het resultaat van juiste match tussen variëteiten enerzijds en lokale bodem, lokale microklimaat en specifieke management- en verwerkingspraktijken anderzijds. Dat systeem raakt ontwricht door de klimaatverandering. Extremer weer zorgt voor plotselinge overstromingen, aardverschuivingen, bosbranden. De koffieroestepidemie beschadigt variëteiten en op hoogten die voorheen zonder problemen waren (doordat de planten lijden onder droogte- en hittestress). Een aantal koffieboeren stappen uit de koffieactiviteit en/of worden verlokt om hogere plekken te ontbossing en daar te beginnen aanplanten. Meerdere managementpraktijken blijken de jongste tijd niet echt ecologisch of economisch verantwoord te zijn. 

Onderzoeksaanpak

De onderzoekers helpen de accurate en snelle communicatie te bevorderen rond verbeterde koffievariëteiten. Er wordt een kader opgezet voor gegevensverzameling en -evaluatie, en voor het beter delen van informatie. Daarbij wordt kunstmatige intelligentie gebruikt. Aan de outputzijde zitten er adviezen betreffende het gebruik van specifieke koffievariëteiten en -praktijken, afgestemd op de teeltcontext. Er wordt feedback van experts verzameld om de toegevoegde waarde van de aanbevelingen in te schatten via uitgebreide workshops. Het project kiest voor een brede participatieve aanpak: overleggen met boeren, voorlichtingsexperts en andere actoren in de hele waardeketen, rond zowel het co-ontwerp, de implementatie als de uitrol van de nieuwe toepassingen in CRCAFE. De verbeterde functionaliteiten in het systeem worden aangeleerd via demo-boerderijen met meerdere variëteiten in zeven biogeoklimatologische regio's. 

Relevantie/Valorisatie

Het project draagt naar verwachting bij aan de capaciteitsopbouw van de nationale partners. De implementatie van AI-LLM-systemen biedt de mogelijkheid om stielkennis vast te leggen in een zelflerend systeem waarbij aanbevelingen kunnen mee evolueren met toekomstige ontwikkelingen. In lijn met de coöperatieve geest van de Costa Ricaanse koffiesector, met producenten, verzamelaars, verwerkers en exporteurs die zijn afgestemd op de ambitie om de hoogste kwaliteit koffie te produceren, lijkt de  participatieve aanpak een goed idee: de nieuwe toepassingen in CRCAFE verkrijgen meteen een breder draagvlak en een gevoel van co-auteursschap. De revitalisering van de CRCAFE-smartphone-applicatie en -website maakt dat gebruikers aanbevelingen krijgen die de koffieboerderijen daadwerkelijk meer  economische en sociale stabiliteit brengen. 

Financiering
Departement Omgeving

Externe partner(s)
ICAFE
UNA
VITO - Vlaams Instituut Vlaamse Instelling voor Technologisch Onderzoek NV