Delftse labs voor zelflerende algoritmes van start

Translation in progress

Artificiële intelligentie neemt een grote vlucht en speelt een rol speelt in zowat alle wetenschapsgebieden. Tijd om de koppen bij elkaar te steken, vindt de TU. Aan de universiteit zijn acht nieuwe ‘TU Delft AI Labs’ opgericht. In de loop van 2020 en 2021 komen er nog eens zestien bij.

Het onderzoek begint met acht onderzoeksgroepen op het gebied van onder meer materiaalkunde, stedelijke omgeving, watermanagement, computervisie, biomedische toepassingen, en mens-computer interactie. Een greep uit de onderzoeken.

Waterbeheer

Door klimaatverandering wordt stedelijk waterbeheer steeds complexer. Er zit een spanningsveld tussen het waarborgen van 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 AidroLab willen Delftse wetenschappers gebruik maken van de zogenaamde Geometric Deep Learning-techniek (GDL). De techniek houdt rekening met de complexe onderlinge relaties van waternetwerken en stedelijke systemen.

Gelukkige stedelingen

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 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 moet 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. AI  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 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.