Pixel farming houdt in dat onkruidbestrijding benaderd wordt door een ‘pixel’ binnen een veld te trainen met AI, waarna een robot onkruidbestrijding met behulp van hoogvermogen lasertechnologie kan uitvoeren, waarbij de plant effectief van binnenuit wordt verhit en uitgeschakeld. Onkruid bestrijden zonder gebruik te maken van chemische middelen en zonder de omliggende gewassen of bodem te verstoren wordt hiermee mogelijk.
Deze toepassing illustreert hoe AI technologie wordt inzet om beslissingen en interventies tot op het niveau van individuele planten te specificeren en hoe AI kan bijdragen aan duurzaamheid.
Vanuit het ELSA‑onderzoeksperspectief roept deze toepassing echter ook ethische, juridische en maatschappelijke vragen op. Zo verschuift de besluitvorming over wanneer en hoe wordt ingegrepen deels van de boer naar een autonoom systeem. Dit roept vragen op over verantwoordelijkheid en aansprakelijkheid: wie is verantwoordelijk wanneer het systeem fouten maakt of wanneer onbedoelde effecten optreden? Daarnaast is transparantie van groot belang. Boeren willen kunnen begrijpen hoe het systeem onkruid detecteert, welke criteria worden gebruikt en op basis waarvan wordt besloten tot een laseractie, om hun professionele autonomie en vertrouwen in de technologie te behouden. Verder raken deze toepassingen aan bredere maatschappelijke thema’s, zoals toegankelijkheid (voor wie is deze technologie haalbaar?), mogelijke afhankelijkheid van technologie en veranderende machtsverhoudingen tussen boeren, technologieaanbieders en andere ketenactoren.
Pixelfarming was betrokken tijdens het ontwerp van de ELSA Scan tijdens een stakeholder workshop om deze ELSA aspecten te identificeren.
