Nieuws
Kubernetes op een tractor: precisielandbouw brengt edge computing naar de boomgaard
Van complete mislukking naar 40 klanten in twee jaar. Het verhaal van Aurea Imaging laat zien dat zelfs de meest uitdagende edge computing-projecten te temmen zijn.
Op Edgecase 2025 deelden Wieneke Keller (CTO) en Sebastian Lenartowicz (Software Engineer) van Aurea Imaging een verhaal dat iedereen herkent: een project dat compleet mislukt, maar uiteindelijk uitgroeit tot een succesvolle oplossing. Hun TreeScout-apparaat brengt Kubernetes naar een plek waar het nog nooit eerder is geweest: op tractoren in boomgaarden.
Van appels naar algoritmes
"Wil je in vijf minuten appelteler worden?" begon Wieneke de presentatie. Ze vroeg het publiek welke van de drie appels de beste appel is, waarbij ze drie appels van verschillende formaten op het scherm liet zien. Achter die vraag schuilt een complexe uitdaging. Een appel van het juiste formaat levert 20 cent meer op. Voor een appelteler met duizenden bomen kan dat het verschil betekenen tussen winst en verlies.
Volgende vraag: "Welke boom is de beste?" Hier wordt het interessant. Een boom haalt al zijn energie uit de zon, water en de grond, en besteedt die energie vervolgens ergens aan. Te veel bloesem betekent dat de boom veel kleine appels produceert. Te weinig bloesem resulteert in minder maar grotere appels. De sweet spot is het vinden van het optimale aantal clusters van bloesems per boom, zodat appels dat winstgevende formaat bereiken.
Daar draait precisielandbouw om: elke boom individueel behandelen voor maximale opbrengst. Hun apparaat, TreeScout, scant alle bomen in een boomgaard, detecteert hoeveel bloesem op elke boom zit, en geeft de teler een kaart om gericht bloesem uit te dunnen.
Toen ging alles mis
Het eerste seizoen in 2023 was ronduit dramatisch. "Ik belde onze chauffeur, onze field engineer, en vroeg wat hij de avond ervoor had gedronken, omdat zijn GPS-spoor behoorlijk zigzagde," herinnerde Wieneke zich. De chauffeur had helemaal niets gedronken; het systeem werkte gewoon niet.
Van de acht klanten leverden er maar zes bruikbare kaarten. Telers moesten een maand wachten op resultaten, terwijl bloesem maar twee weken aan de bomen blijft. Support was in paniek, en developers hadden geen idee hoe ze de problemen moesten oplossen.
De cloud native-keuze
Sebastian pakte het verhaal op: "We stonden voor een keuze. Zouden we de conventionele route nemen met Robot Operating System en C++, of gokken op iets dat destijds vrijwel ongetest was: Kubernetes at the Edge?"
De cijfers spraken voor zich. Met ROS zou het 12 tot 18 maanden duren om terug te komen waar ze waren. Met K3s lukte het in vier maanden. "We zijn geen groot team: 25 mensen, waarvan acht software engineers. We speelden op onze sterke punten: cloud native, Python en machine learning."
Uitdagingen bij de edge
Een apparaat bouwen voor tractoren brengt unieke problemen met zich mee. "Stel je voor dat de enige manier om je apparaat uit te zetten een harde stroomonderbreking is," legde Sebastian uit. "Bedenk eens wat dat betekent voor je software."
Je moet ook werken binnen ecosystemen die dateren uit de jaren negentig. Standaarden voor tractor-randapparatuur en high-precision GPS uit de maritieme industrie: allemaal legacy-systemen waarmee je moet kunnen communiceren.
En dan is er nog NVIDIA. "Cuda in de cloud is al erg genoeg, maar probeer Cuda maar eens op gespecialiseerde edge-hardware. Het is een losse verzameling halfbakken science projects." Toch is het te temmen als je er genoeg werk in steekt.
Succes door samen te springen
Het tweede seizoen ging veel beter. Tijd van scan tot inzicht: van een maand naar een uur. Van acht naar tien klanten, en alles werkte. Vorig seizoen reden er al 40 apparaten rond, al begint dat weer nieuwe uitdagingen te creëren.
"Een van onze belangrijkste lessen," reflecteerde Wieneke, "was om samen te springen. We konden bloesem alleen testen als er daadwerkelijk bloesem was, dus vlogen we naar Zuid-Afrika. We vonden honderd bugs, maar het was een test. Daarna hebben we alles gefixt."
Klanten bleken verrassend geduldig met incidenten, zolang je ze snel oplost en de telefoon opneemt. "Iedereen in ons team heeft letterlijk met de voeten in de modder gestaan om problemen op te lossen."
Edge computing is volwassen geworden
Het TreeScout-verhaal van Aurea Imaging laat zien hoe ver edge computing is gekomen. Van een Python-monoliet in een enkele container zijn ze gegroeid naar acht echte microservices, allemaal draaiend op K3s. Op een tractor.
Sebastian sloot af met een belangrijke les: "Verwacht het onverwachte. Wat mis kan gaan, gaat mis. Je kunt niet alles vanuit kantoor testen. Je moet het veld in."
En soms crasht je presentatie, maar dan ga je gewoon door. Net als bij precisielandbouw gaat het om doorzetten, leren van fouten en uitdagingen samen aanpakken.
TreeScout genereert ongeveer 10 miljoen datapunten per apparaat tijdens een bloeseizoen van twee weken. Voor een start-up van 25 mensen betekent dat creatief worden met schaalbaarheid, en het bewijst dat cloud native-architecturen kunnen werken in zelfs de meest uitdagende omgevingen.
