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.
MULTIFILE
Onderzoek naar ethische en ontwerpaspecten bij de inzet van AI voor Clinical Decision Support systemen.
In het project ‘Landbouw in Klimaatrobuuste Beeklandschappen’ (SIA PVG.DZ21.03.004) zijn het bodem- en watersysteem, het agrarisch perspectief, de verdienmogelijkheden binnen dit landschap en de rol van governance uitgewerkt. De methodieken zijn aan de hand van drie verschillende casusgebieden opgesteld, getest en repliceerbaar gemaakt en hebben verschillende producten en rapportages opgeleverd. De gebruikte casusgebieden zijn het Koningsdiep (FR), de Buulder Aa (NB) en het Vechtdal (OV), drie verschillende maar wel vergelijkbare gebieden op zandgronden waar de aanwezigheid van lokale laagtes en hoogtes voor complexe dynamiek zorgen op het gebied van droogte en wateroverlast. Dit deelbestand is onderdeel van het grotere geheel. Houd er rekening mee dat deze informatie is gepubliceerd op 28-02-2025 en onderhevig kan zijn aan wijzigingen.
DOCUMENT
Het project PreciSIAlandbouw heeft precisielandbouwtechnieken ontwikkeld en gevalideerd op vijf thema's: sensortechnologie, kennis en advies, robotisering, digitalisering, en verdienmodellen. Dit rapport bevat de resultaten van digitalisering. Er is onderzocht welke digitale technologieën er op agrarische bedrijven toegepast worden en welke datastromen er op deze bedrijven zijn, alsmede de knelpunten voor de adoptie van technologieën.
DOCUMENT
Deze toolbox geeft concrete handvatten voor implementatie en toepassing om vraaggericht werken te integreren in gebiedsontwikkeling
MULTIFILE
Dit project richt zich op het verbeteren van beslissingen van verpleegkundigen door data-analyse. Het onderzoekt de implementatie en het gebruik van beslissingsondersteunende systemen, met een focus op het versterken van vertrouwen via visualisatie van data-gebaseerde beslissingen in de ziekenhuisomgeving.
Het project van Aeres Hogeschool Dronten heeft als doel om via het delen en analyseren van telersdata binnen een groep van dertien telers te komen tot nieuwe inzichten, betere bedrijfsvoering en efficiëntere ketens, gericht op economische en ecologische duurzaamheid. Hiervoor wordt een data-infrastructuur gerealiseerd waarmee telers gefaciliteerd worden in het verzamelen, delen en analyseren van data en toegang krijgen tot complexere analyse technieken. Het project beoogt een groep telers op te leiden om de infrastructuur en tools te gebruiken en gezamenlijk data te delen en te analyseren om de teelt te verbeteren. Aan het einde van het project worden concrete verbeteringen verwacht op het gebied van input en opbrengst in de aardappelteelt.Het project richtte zich op het onderzoeken van hoe data van agrarische ondernemers in Flevoland gebruikt en gedeeld kan worden om economische en ecologische verbeteringen te bereiken. De landbouwsector verzamelt steeds meer gegevens over variabelen die de groei en bewaring van gewassen beïnvloeden, waarmee de benadering van landbouw verduurzaamd kan worden. Echter, het gebruik van data staat nog in de kinderschoenen en beslissingen worden vaak genomen op basis van advisering van externe commerciële partijen. Het delen van data is ook nog gevoelige materie. Het project wil deze drempels verlagen door telers meer data onderling te laten uitwisselen en met partners in de keten.De data-infrastructuur wordt gerealiseerd voor een groep van 15-20 telers die bereid zijn teelt- en/of bewaarsturing te doen op basis van beschikbare object-specifieke en actuele data. De data kunnen met elkaar gedeeld worden en zo kunnen de bedrijven verbeterd worden. De telers krijgen via de infrastructuur toegang tot complexere analyse technieken. Het project is opgedeeld in drie groepen op basis van locatie in de provincie: een groep telers rond een pilot bedrijf in Dronten, een groep rond een pilot bedrijf in Swifterbant en een groep in de NOP.De drie pilot bedrijven hebben aan het begin van het project een inventarisatie gedaan op basis van een door Aeres opgestelde vragenlijst om inzicht te krijgen in de minimale beschikbare data voor deelname aan het project. De meeste gevraagde data zijn reeds beschikbaar, behalve bij het pilot bedrijf in de NOP. De ontbrekende data kunnen worden opgevraagd bij lokale weerstations of in het project door projectpartners worden gerealiseerd.In de agrarische sector komt het vaak voor dat er ontbrekende data zijn over de factoren die bijdragen aan mislukkingen in de precisielandbouw. Dit komt doordat er vaak wordt gedacht in termen van wat wel werkt, in plaats van wat niet werkt. Een manier om dit tegen te gaan is door bewust te zijn van de ontbrekende data en deze proactief op te zoeken. Dit kan bijvoorbeeld door onderzoek te doen naar de milieu-impact van landbouw.Door dit project is beter inzicht verkregen in de effectiviteit van inputs alsmede met betrekking tot de impact op de omgeving. De volgende verbeteringen zijn gerealiseerd:• Beter inzicht in timing van teelthandelingen waardoor de bodem wordt ontzien.• Beter inzicht in effecten van teeltrotaties waardoor gekozen kan worden voor rotaties met minder impact en toch goede financiële resultaten behaald worden.• Door vergelijking kan er effectiever omgegaan worden met inputs zoals mest en gewasbeschermingsmiddelen waardoor naast minder gebruik ook minder af- en uitspoeling zal plaatsvinden.• Door effectiever gebruik van inputs zal per kg geproduceerde aardappelen minder oppervlakte, energie en chemie nodig zijn.Trefwoorden: digitalisering boerenbedrijf, data, pop3, databoeren, precisielandbouw RVO zaaknummer: 17717000042
DOCUMENT
