Deze AI-startup uit Den Haag weet precies hoeveel regen een ramp veroorzaakt

Toen greep de realiteit in. Boeren gebruikten pesticiden niet omdat ze geen alternatieven hadden. Ze gebruikten ze omdat ze het risico van biologische landbouw niet konden dragen. Structureel afgesneden van banken en financiële markten hadden ze geen buffer voor mislukte oogsten.

"We hadden het probleem verkeerd begrepen," schreef het team later. De mieren waren niet de oplossing. Risico was de vijand. [1]

De Pivot Die de Missie Redde

Simmaco had GreenAnt in 2020 opgericht met de missie om duurzaam landbeheer economisch haalbaar te maken. Het mierenproject zou het middel zijn. Maar in Thailand, in gesprek met boeren die uitlegden waarom ze pesticiden niet konden loslaten, zelfs als ze dat wilden, bleef de missie hetzelfde. Het middel veranderde.

De pivot kwam uit onverwachte hoek. Om te monitoren of de mieren daadwerkelijk werkten, had GreenAnt satellietdata gebruikt om de gezondheid van bomen te volgen. Die data bleek veel waardevoller dan de insecten zelf.

"We realiseerden ons dat satellietdata een ongelooflijk krachtig instrument is voor klimaatweerbaarheid," zegt Simmaco. "Dus bouwden we een toegankelijke, betaalbare interface die het vertaalt naar bruikbare analyses." [2]

Wat ontstond is Desidera, een platform dat radar satellieten gebruikt in plaats van optische. Het verschil is belangrijk. In Zuidoost-Azië blokkeren wolken de hemel meer dan 300 dagen per jaar. Traditionele satellieten zien niets. Radar snijdt er dwars doorheen.

Onder de motorkap draait Desidera op een digitale tweeling van de aarde die realtime satellietdata verwerkt en weersomstandigheden drie tot vijf dagen vooruit projecteert. De AI gebruikt Graph Neural Networks, een techniek die bijzonder geschikt is voor het gelijktijdig verwerken van miljoenen onderling verbonden geografische punten. Dat stelt GreenAnt in staat om overstromingsrisico sneller te modelleren dan bestaande weersystemen. [7]

Het systeem detecteert de exacte millimeter neerslag die op een specifieke locatie een overstroming zal veroorzaken, scant weersvoorspellingen op die drempelwaarden en stuurt waarschuwingen voordat het water arriveert. [2]

Antwoorden, Geen Datasets

Studies en praktijkervaring suggereren dat verbeterde voorspellingen en beslissingsondersteuning de productiviteit met tot wel 20% kunnen verhogen. Maar het echte inzicht is niet het getal. Het gaat erom wie het kan gebruiken.

De meeste klimaat analyses vereisen specialisten om de data te interpreteren. Een kleine boer in Myanmar of Vietnam heeft geen toegang tot die experts. Desidera is zo gebouwd dat ze die ook niet nodig hebben. Gebruikers tekenen hun perceel op een kaart en stellen vragen via een chatbot. De AI geeft antwoorden, geen datasets. [6]

"Deze aanpak adresseert een kritieke kenniskloof," legt Simmaco uit. "Het helpt de algehele weerbaarheid te versterken." [2]

GreenAnt heeft pilots gedraaid in Myanmar en Thailand, waaronder werk met een internationale humanitaire NGO om overstromingsgevoelige gemeenschappen te beschermen. In september 2024 veroorzaakte tyfoon Yagi ernstige overstromingen die meer dan 1,1 miljoen mensen troffen in 70 townships en meer dan 2,3 miljoen hectare landbouwgrond vernietigden. [5] Dezelfde technologie die mango's monitort in Thailand volgt nu ramprisico in een van de meest kwetsbare regio's ter wereld. [2]

Een Markt van €9 Miljard

Boeren zijn niet de enigen die vroegtijdige waarschuwingen nodig hebben. De Europese insurtech-markt zal naar verwachting €9,2 miljard bereiken in 2027, grotendeels gedreven door klimaatgerelateerde uitdagingen bij verzekeringen. [8] Natuurrampen Verliezen in Europa overschreden de €50 miljard in 2023, waardoor verzekerings managers decennialange risicomodellen moesten heroverwegen. [9] GreenAnt's gok is dat de sector bereid is te betalen voor vooruitziendheid.

Het team is gegroeid tot tien specialisten op het gebied van meteorologie, machine learning en verzekeringen. Het bouwen van geloofwaardige modellen voor verzekeraars vereist vloeiendheid in zowel klimaatwetenschap als actuarieel risico. Gevestigde spelers zoals Aon en Munich Re hebben al geavanceerde catastrofe modellen, maar ze missen de hyperlokale precisie die GreenAnt biedt. Die granulariteit is waar de kans ligt.

Het bedrijf werd onlangs geselecteerd voor FoodSeed, de agritech-accelerator gesteund door CDP Venture Capital en Eatable Adventures, die tot €500.000 aan vervolgfinanciering biedt. [3] GreenAnt heeft ook steun ontvangen van Plug and Play, InnoQube Switzerland en het Cassini Accelerator Program. De volgende stap: pilots in Vietnam, Thailand, de Filippijnen en Italië. [4]

De Rij Die het Verhaal Vertelt

De ochtend nadat het team het idee had geopperd om boeren toegang tot kapitaal te geven via satelliet-geverifieerde data, stonden er vijftig boeren voor hun gebouw in Thailand. Ze begrepen de waarde meteen. [1]

Die rij vertelt het verhaal beter dan welke pitch deck ook. Klimaattechnologie faalt niet omdat de wetenschap niet klopt. Het faalt wanneer het problemen oplost die mensen niet daadwerkelijk hebben. GreenAnt begon met een prachtig idee over mieren en eindigde met infrastructuur waarvoor boeren in de rij staan.

De complexiteit zit niet in het algoritme. Het zit in begrijpen wat mensen echt nodig hebben.

Willem Blom
Founder Dutchstartup.ai