Kunstmatige intelligentie (AI) wordt steeds vaker toegepast in uiteenlopende sectoren, waaronder de land- en tuinbouw. De Europese Commissie publiceerde in 2024 de definitieve versie van de AI-verordening, een van de eerste uitgebreide wettelijke regelingen voor AI-systemen. Deze regelgeving zal directe gevolgen hebben voor ontwikkelaars en aanbieders van AI-systemen in de agrarische sector, die zich aan de voorschriften van de verordening moeten houden. Het doel van dit afstudeeronderzoek is om inzicht te geven in de voor deze aanbieders relevante vereisten uit de AI-verordening en een be-roepsproduct te ontwikkelen dat deze informatie op een toegankelijke manier presenteert.Disclaimer:De afstudeeropdracht wordt uitgevoerd door een vierdejaarsstudent in het kader van zijn/haar afstuderen bij het Instituut voor Rechtenstudies. De student levert een juridisch beroepsproduct op en doet daartoe onderzoek. De student wordt tijdens de uitvoering van zijn/haar afstudeeropdracht begeleid door een afstudeercoach. De inspanningen van de student en de afstudeercoach zijn erop gericht om een zo goed mogelijk beroepsproduct op te leveren. Dit moet opgevat worden als een product van een (vierdejaars)student en niet van een juridische professional. Mocht ondanks de geleverde inspanningen de informatie of de inhoud van het beroepsproduct onvolledig en/of onjuist zijn, dan kunnen de Hanzehogeschool Groningen, het Instituut voor Rechtenstudies, individuele medewerkers en de student daarvoor geen aansprakelijkheid aanvaarden.
MULTIFILE
Deze handreiking is ontwikkeld voor designers en ontwikkelaars van AI-systemen, met als doel om te zorgen dat deze systemen voldoende uitlegbaar zijn. Voldoende betekent hier dat het voldoet aan de wettelijke eisen vanuit AI Act en AVG en dat gebruikers het systeem goed kunnen gebruiken. In deze handreiking leggen we ten eerste uit wat de eisen zijn die er wettelijk gelden voor uitlegbaarheid van AI-systemen. Deze zijn afkomstig uit de AVG en de AI-Act. Vervolgens leggen we uit hoe AI gebruikt wordt in de financiële sector en werken één probleem in detail uit. Voor dit probleem laten we vervolgens zien hoe de user interface aangepast kan worden om de AI uitlegbaar te maken. Deze ontwerpen dienen als prototypische voorbeelden die aangepast kunnen worden op nieuwe problemen. Deze handreiking is gebaseerd op uitlegbaarheid van AI-systemen voor de financiële sector. De adviezen kunnen echter ook gebruikt worden in andere sectoren.
DOCUMENT
Tijdens deze interactieve presentatie wordt u aan de hand van een case study meegenomen in het juridische landschap rondom softwareontwikkeling en cybersecurity by design, gefocust op de aankomende AI-Verordening en de Cyber resilience verordening.
DOCUMENT
Het Digitale Productpaspoort (DPP) is een instrument dat binnen verschillende Europese verordeningen (CPR, ESPR) wordt ingezet om duurzaamheid, transparantie en een circulaire economie te bevorderen door uitgebreide productinformatie beschikbaar te stellen. De nadruk ligt vooral op nieuwe producten en de restwaarde na de end-of-use-fase. DPP geldt echter ook voor producten die na een eerste gebruiksfase opnieuw op de markt komen. In dit kader onderzoeken we de use-case ‘kanaalplaatvloerdelen’, die vrijkomen bij de demontage (oogsten) van (kantoor)gebouwen en vervolgens worden ingezet voor nieuwbouw of renovatie. We analyseren de informatiebehoefte en -waarde, de geschikte go-to-data-carrier die het (openbare deel van) het DPP koppelt aan een kanaalplaat, evenals de data-repository en governance rondom dit DPP. Met deze use-case realiseren we directe milieubesparingen en bevorderen we actieve circulariteit door de inzet van nieuwe bouwmaterialen te verminderen. Dit leidt tot een reductie van grondstofgebruik, schadelijke emissies (zoals CO₂, fijnstof en stikstofverbindingen) en energieverbruik. Circulariteit wint terrein in de bouwsector, een van de meest vervuilende industrieën. Helaas richt het zich dan vaak op het ontwerpen van de eerste toepassing, met alleen de optie op demontage. Voor dit project is demontage juist het uitgangspunt. Ons DPP registreert niet alleen de productstatus, maar faciliteert actief hergebruik door de verzamelde data via een bouwwerkinformatiemodel (BIM) beschikbaar te maken voor het ontwerp van een volgende gebruikscyclus. Saxion en Windesheim werken in dit onderzoek samen met de circulaire sloop- en bouwketen, bouw- en DPP-adviseurs en de branchevereniging voor sloopbedrijven. Het doel is een gevalideerde Proof of Concept, bestaande uit een (concept) DPP-datasheet, een pilotversie van een digitale DPP-omgeving, een prototype van een go-to-data-carrier en een waardebepaling van het DPP binnen circulair oogsten. Daarnaast presenteren we een roadmap voor de ontwikkeling van DPP’s in de hergebruikfase, waarmee we andere sectoren inzicht geven in de potentie van DPP binnen recycling.
Artificiële intelligentie (AI) wordt steeds meer toegepast door financiële dienstverleners in Nederland. Uitlegbaarheid van de uitkomsten en werking van AI-toepassingen wordt daarbij gezien als een belangrijke voorwaarde om vertrouwen van consumenten en maatschappij in AI-toepassingen te borgen. Financiële dienstverleners zien dan ook het belang van uitlegbare AI maar geven aan te worstelen met de implementatie en met name de vraag hoe uitkomsten van complexe AI-toepassingen om te zetten naar een begrijpelijke uitleg voor medewerkers zoals klantacceptanten, schadebehandelaren en hypotheekadviseurs. Dat is van belang omdat deze medewerkers met de klant communiceren en in staat moeten zijn om die een uitleg te geven bijvoorbeeld als de schadeclaim van een klant wordt afgewezen omdat die door een AI-toepassing als frauduleus is bestempeld. Kortom, als medewerkers het niet begrijpen, begrijpt de klant het ook niet. Daarnaast speelt dat de aankomende EU AI Verordening ook eisen gaat stellen aan de uitlegbaarheid van bepaalde risicovolle AI-toepassingen. Dit project heeft tot doel handreikingen te ontwikkelen voor een betekenisvolle uitleg zodat medewerkers binnen de financiële dienstverlening de werking en uitkomsten van de AI-toepassingen die ze gebruiken beter begrijpen. De onderzoeksaanpak is gebaseerd op design science en daarbinnen een mix van methoden. Allereerst worden eisen en behoeften aan betekenisvolle uitleg in kaart gebracht op basis van use cases van financiële dienstverleners, literatuur, markt en wet- en regelgeving. Vervolgens worden voor de use cases prototypes ontwikkeld van betekenisvolle uitleg die paarsgewijs aan medewerkers van zo’n use case worden voorgelegd die daaruit een keuze moeten maken. De opgedane inzichten worden vertaald naar handreikingen in de vorm van tools en instrumenten voor het genereren, communiceren en evalueren van een betekenisvolle uitleg. Tot slot worden deze handreikingen beproefd in een regulatory sandbox voor een bepaalde use case om te toetsen of ze hulp bieden bij het voldoen aan wet- en regelgeving.
Industriële batterijen spelen een cruciale rol in de transitie naar een circulaire economie vooral voor de recycling van waardevolle materialen zoals lithium, kobalt en nikkel. De EU heeft de Batterijverordening ingevoerd die vereist dat industriële batterijen (>2 kWh) vanaf 2027 voorzien zijn van een digitaal productpaspoort (DPP). Het batterijpaspoort moet informatie bevatten over de samenstelling, productie, herkomst en milieueffecten van de batterij, wat bijdraagt aan transparantie, duurzaamheid en circulariteit. Doel van het STAMP-project (STandaardisering en Automatisering van Moderne Productpaspoorten) is te onderzoeken hoe een DPP Data Space kan worden gerealiseerd. STAMP richt zich op de ontwikkeling en implementatie van een schaalbaar DPP-prototype voor industriële batterijen en de integratie ervan in de batterijwaardeketen. Er zijn digitale bouwstenen en methoden voor een DPP Data Space, maar deze zijn nog niet met elkaar in samenhang gebracht voor batterijwaardeketens. STAMP onderzoekt hoe interoperabiliteit, datastandaarden en veiligheid kunnen worden geïntegreerd binnen de DPP Data Space voor industriële batterijen. De centrale onderzoeksvraag van het project luidt: "Op welke wijze kunnen DPP-gegevens van industriële batterijen voor de gehele waardeketen worden verzameld, opgeslagen, beheerd en op een volledig betrouwbare en veilige wijze toegankelijk worden gemaakt voor alle relevante stakeholders, zodat wordt bijgedragen aan de transitie naar een circulaire economie?" Om deze vraag te beantwoorden, wordt onderzoek gedaan naar de DPP digitale infrastructuur, gegevensbeheer, technologische oplossingen, implementatie, opschalingsmogelijkheden en wordt gebruik gemaakt van zowel kwalitatief als kwantitatief praktijkgericht onderzoek. Door gebruik te maken van open standaarden en samen te werken met industriële partners, wordt een duurzame, schaalbare en economisch haalbare oplossing ontwikkeld voor de implementatie van DPPs. Het consortium bestaat uit een breed netwerk van kennisinstellingen (HAN, Fontys en Saxion), technologiebedrijven en industriële partners. Het beoogd eindresultaat is een DPP voor industriële batterijen gebaseerd op een gestandaardiseerd datamodel en data-architectuur die laagdrempelig opschaalbaar zijn binnen verschillende (deel)sectoren en industrieën.
