De oud-directeur van Hewlett Packard, Lew Platt, wist vorige eeuw al te vertellen dat de meest succesvolle bedrijven in de 21e eeuw precies die bedrijven zijn die er het best in gaan slagen om gestructureerd vast te leggen wat hun werknemers weten. Waar Platt op doelde was een instrument dat in vele sectoren lange tijd werd ondergewaardeerd, maar inmiddels van enorme importantie is: kennismanagement. Anno 2006 is kennismanagement simpelweg een noodzakelijk instrument om te kunnen overleven in het - relatief gezien - nog maar net begonnen informatietijdperk. Iedere organisatie, klein of groot, is immers in sterke mate afhankelijk van kennis in hoofden van medewerkers, van hun opgedane ervaringen en van de informatie zoals door hen vastgelegd in documenten en informatiesystemen.
Voor mensen die beroepshalve met communicatie en informatie te maken hebben, is het belangrijk om op de hoogte te zijn van de meest actuele en relevante ontwikkelingen op dat terrein. Het gaat hierbij niet alleen over social media of web 2.0 - ook het zoeken, beheren en publiceren van informatie is voor professionals ingrijpend veranderd. Wie de mogelijkheden van nieuwe media kent en gebruikt, haalt het beste uit zijn organisatie, bereikt zijn doelgroepen en blijft zijn concurrenten voor. Het Handboek Nieuwe Media gaat in 12 hoofdstukken in op de eigenschappen en mogelijke toepassingen van Twitter, communities, blogs, tablets, browsers, foto, video, audio, user-generated content, Google, RSS en databases.
De behoefte om informatie te ordenen zodat ze 'beheersbaar' wordt, resulteert vaak in een top-down aanpak zoals bibliotheeksystemen die kennen. Betrekkelijk nieuw is de bottom-up aanpak, metadatering gebaseerd op het sociale aspect van consensus. Sybilla Poortman en Gerard Bierens zoomen in op de achtergronden van folksonomy en nemen de nieuwe 'sociale' tools onder de loep met aandacht voor toepassingsmogelijkheden in de bibliotheekomgeving. En ook: folksonomy versus taxonomie, samen door één deur of ieder een eigen ingang?
Data is het nieuwe goud, en de vraag naar data is nooit zo groot geweest. Zo ook data over de mens en zijn leefomgeving. Maar om voor elke vraag een specifieke sensor te maken is kostbaar. Er moet één sensor komen die al die situaties nauwkeurig kan meten.
Bevoorrading en retourstromen in stedelijke gebieden zijn kostbaar en gebonden aan veel regelgeving. Er is verkeersdruk en parkeren (op laad- en losplekken) is vaak slecht mogelijk. Dit project bekijkt een nieuwe techniek om verkeersstromen in Amsterdamse straten te observeren en de relatie te leggen met de bevoorrading van winkels, van de markt en van andere bedrijven en partijen in een straat. Met dit inzicht kan er in samenwerking met vervoerders, leveranciers, ondernemers en bewoners bekeken worden welke oplossingen er zijn om de verkeersdruk te verminderen. Het slimmer en schoner regelen van de bevoorrading en inzameling van afval betekent een beter leefklimaat, een betere bereikbaarheid en niet in de laatste plaats een bruisende wijk waar het prettig vertoeven is. Het samenbrengen van de benodigde data is arbeidsintensief en zal in verband met concurrentie posities en privacy niet altijd mogelijk zijn. Schattingsmodellen en metingen worden daarom ingezet. Een andere techniek is om daadwerkelijk in een winkelstraat te gaan observeren. Fysiek is dat zeer arbeidsintensief en camerabeelden mogen meestal niet worden gebruikt in verband met privacy. Met artificiële intelligentie kunnen objecten (en personen) uit beeldmateriaal worden herkend. Daarover zijn succesverhalen in een social media context gepresenteerd, en recent ook in verkeersomgevingen (vaak snelwegen). In dit project willen we gedetailleerd beeldmateriaal (foto’s) verzamelen, om te zien welke informatie kan worden geleerd met beeldherkennings-algoritmes. Het betreft een verkennend bruikbaarheidsonderzoek met een aantal praktijkpartners.
Fietsen is diepgeworteld in de Nederlandse cultuur en draagt bij aan een duurzame, gezonde en mobiele samenleving. Met de opkomst van nieuwe (elektrische) vervoersmiddelen, neemt ook de complexiteit van het verkeer toe en ontstaan er nieuwe veiligheidsuitdagingen. Om deze effectief aan te pakken, is het van groot belang om beleidsmakers en educatieve instellingen te voorzien van diepgaande inzichten in fietsgedrag en verkeerssituaties. Met dit project richten we ons op het leveren van deze inzichten door middel van geavanceerde AI-technologieën. De huidige software-oplossingen gericht op het verbeteren van de verkeersveiligheid zijn vaak beperkt in hun functionaliteit en toepassingsgebied. Ze richten zich voornamelijk op het tellen en volgen van verkeersdeelnemers, zonder de complexiteit van fietsverkeer te analyseren. Ons project onderscheidt zich door het gebruik van recente state-of-the-art AI-methoden om complexe verkeerssituaties en fietsgedrag automatisch te analyseren en te classificeren. Ons AI-gestuurde systeem maakt gebruik van Nederlandse videobeelden afkomstig van zowel statische camera's als camera's gemonteerd op fietsers. Hierdoor kunnen we onveilig fietsgedrag en risicovolle situaties herkennen en aanbevelingen doen aan beleidsmakers voor infrastructuuraanpassingen. Het implementeren van AI in opleidingen zoals ruimtelijke ordening zal leiden tot een verfrissend curriculum dat studenten future-proof opleidt. Samen werken we aan de ruimtelijke ontwikkeling van de toekomst. Bovendien kunnen de AI-tools worden gebruikt om lesmateriaal te ontwikkelen, waardoor zij beter inzicht krijgen in de factoren die bijdragen aan onveilige situaties en hoe zij hun gedrag kunnen aanpassen om het risico op ongevallen te verminderen. Het aanvragende consortium bestaat uit een multidisciplinair team van onderzoekers en studenten uit de AI, computer vision, verkeerspsychologie, verkeerskunde en ruimtelijke ontwikkeling, die samenwerken met publieke instellingen en commerciële partners aan een open-source intelligent softwaresysteem. Samengevat zal dit project niet alleen de huidige kennis over fietsgedrag en verkeersveiligheid uitbreiden, maar ook de manier waarop beleidsmakers en educatieve instellingen met deze kwesties omgaan transformeren.
