For the complete documentation index, see llms.txt. This page is also available as Markdown.

Nauwkeurigheid en evaluatie

Hoe GeoPard de nauwkeurigheid van de AI-assistent meet en gegenereerde plannen valideert.

We meten de agronomische nauwkeurigheid van de assistent aan de hand van een benchmark met versies. We publiceren elke categoriescore, inclusief onderdelen die nog in ontwikkeling zijn.

De benchmark

  • 503 agronomische vragen op expertniveau, in CCA-stijl.

  • Vijf categorieën: bodem en water, gewasmanagement, nutriëntenmanagement, plaagbeheer en IPM, specialisme precisielandbouw.

  • Geversioneerd en opnieuw uitgevoerd bij releases. Huidige versie: v2, juli 2026.

Huidige scores

Categorie
Score

Specialisme precisielandbouw

100%

Bodem en water

95.8%

Gewasmanagement

93.8%

Nutriëntenmanagement

92.9%

Plaagbeheer en IPM

77.5%

Waarom de vragenlijst privé is

Openbare benchmarkvragen lekken in AI-trainingsdata. Zodra dat gebeurt, meten scores niet langer de capaciteit. De vragenlijst blijft privé, zodat toekomstige scores betekenisvol blijven. We publiceren op verzoek de methodologie, alle categoriescores en voorbeeldvragen.

Validatie buiten de benchmark om

Benchmarkscores meten kennis. Elk gegenereerd plan wordt vóór aanmaak gevalideerd met een dry-run. De controles omvatten nutriëntenbalans en afvoercëfficiënten volgens aanbevelingen van de voorlichting. Ook worden kritieke niveaus uit bodemanalyse en opbouwconventies van uw laboratorium meegenomen. Daarnaast worden grenswaarden voor toedieningssnelheden, bufferafstanden en regels uit de kennisbank gecontroleerd. Als een controle faalt, wordt er geen kaart gegenereerd.

Uw rol

De assistent ondersteunt professioneel oordeel. Hij vervangt geen gecertificeerde lokale agronoom. U beoordeelt en keurt elk voorschrift goed. Valideer aanbevelingen aan de hand van uw teeltplan, bodemanalyses, productetiketten en lokale regelgeving.

Gerelateerd

Laatst bijgewerkt

Was dit nuttig?