TU zet in op AI
De TU schroeft het onderzoek naar artificiële intelligentie op. Ze verdubbelt het budget ervoor tot 70 miljoen euro per jaar. Er komen 24 interdisciplinaire AI-labs.
Kunstmatige intelligentie neemt een grote vlucht en speelt een rol in zowat alle wetenschapsgebieden. Tijd om de koppen bij elkaar te steken, vindt men op de TU. Aan de universiteit zijn acht nieuwe ‘TU Delft AI Labs’ opgericht. Tegen het eind van 2021 moet dat aantal zelfs zijn opgelopen tot 24.
Het onderzoek begint met acht onderzoeksgroepen op het gebied van onder meer materiaalkunde, stedelijke omgeving, watermanagement, computervisie, biomedische toepassingen en mens-computerinteractie.
Een van de drijvende krachten achter de opschaling van het AI-onderzoek is John Schmitz, decaan van de faculteit Elektrotechniek, Wiskunde & Informatica. Het mooie aan de labs, zegt hij, is dat ze zich zowel op fundamentele vraagstukken richten als op toepassingen. “We gaan issues oppakken die voor de maatschappij zeer relevant zijn.”
“Vooral op medisch vlak verwacht ik dat kunstmatige intelligentie voor grote vooruitgang kan zorgen. Neem Alzheimer. Die ziekte hangt samen met talloze genen. Je hebt te maken met een enorme hoeveelheid data. Het is moeilijk om daar grip op te krijgen. Zelflerende algoritmes kunnen hier uitkomst bieden. De groep bio-informatica doet hier al onderzoek naar.”
Vooral op medisch vlak verwacht ik dat kunstmatige intelligentie voor grote vooruitgang kan zorgen
Maar er zijn nog veel meer terreinen waar Delftse onderzoekers met AI een verschil kunnen maken. Een greep uit de projecten.
Waterbeheer complex
Door klimaatverandering wordt stedelijk waterbeheer complexer. Er zit een spanningsveld tussen het zorgen voor voldoende drinkwater en het beperken van overstromingsgevaar. Gelukkig is er een schat aan data. In de watersector vindt veel digitalisering plaats. Dat betekent dat zelflerende algoritmes kunnen helpen bij het bedenken van duurzame oplossingen.
In het <link ai ai-labs aidrolab>AidroLab willen Delftse wetenschappers gebruikmaken van de zogenaamde geometric deep learning-techniek. Deze techniek houdt rekening met complexe onderlinge relaties van waternetwerken en stedelijke systemen.
Gelukkig in de stad
Hoe gelukkig zijn mensen in hun stad? De ‘traditionele’ cijfers die worden gebruikt om het effect van beleidsinterventies in steden te voorspellen, geven slechts een beperkt beeld. Denk aan bevolkingsdichtheid, de waarde van vastgoed en inkomensniveaus. Waarden als de aantrekkelijkheid, veiligheid, leefbaarheid en toegankelijkheid blijven veelal verborgen. Ook al zijn deze waarden minder tastbaar, ze hebben wel meer betekenis voor mensen. In het CTAI Lab wordt daarom AI ontwikkeld om uit big data, zoals streetview data en twitter feeds, inzicht te krijgen in de leefbaarheid van steden.
3D-stad voor zelfrijdende auto’s
De collega’s van het <link ai ai-labs>Lab 3D Urban Understanding richten zich ook op steden. Ze ontwikkelen zelflerende algoritmes die steden driedimensionaal in kaart brengen. En dat met oog voor detail. Elke lantaarnpaal en verkeersbord wordt in beeld gebracht. De modellen die de Delftenaren ontwikkelen, komen later mogelijk van pas bij zelfrijdende intelligente voertuigen. Maar ook voor simulaties om het effect van verschillende scenario’s te evalueren voor bijvoorbeeld overstromingen, verkeer, energie, wind, vervuiling, en lawaai.
Computer says no
De mens is kampioen in het bedenken van creatieve oplossingen in onverwachte situaties. Kunstmatige intelligentie kan logische beslissingen nemen gebaseerd op bergen aan gegevens. Mens en machine kunnen elkaar dus aanvullen. Maar dat gaat niet vanzelf, menen de onderzoekers van het lab <link ai ai-labs aiman-lab>Transparent & Traceable AI in Human-AI Teamwork. Het doel van dit lab is om instrumenten en methodologieën te ontwikkelen die de mens en AI in staat stellen elkaar te begrijpen en aan te vullen.