In the book, 40 experts speak, who explain in clear language what AI is, and what questions, challenges and opportunities the technology brings.
We weten meer dan ooit over de wereld en kunnen aan meer knoppen draaien dan ooit tevoren. We hebben het menselijk genoom in kaart gebracht, slimme algoritmen voorspellen ons gedrag en we veroorzaken ingrijpende veranderingen in onze leefwereld. Om jonge mensen op te leiden voor de samenleving van morgen moeten duurzaamheid en persoonsvorming in het bèta- en technologieonderwijs meer aandacht krijgen. Dat betoogt lector Bèta- en Technologiedidactiek Elwin Savelsbergh van Hogeschool Utrecht (HU) in zijn openbare les van 31 januari.
Learning Analytics en bias – Learning analytics richt zich op het meten en analyseren van studentgegevens om onderwijs te verbeteren. Bakker onderscheidt hierin verschillende niveaus, zoals student analytics en institutional analytics, en focust op inclusion analytics, waarin gekeken wordt naar kansengelijkheid. Bias – systematische vooroordelen in data – kan vooroordelen in algoritmen versterken en zo kansenongelijkheid veroorzaken. De onderzoeksmethode maakt gebruik van het 4/5-criterium, waarbij fairness in uitkomsten gemeten wordt door te kijken of de kansen voor de beschermde groep minstens 80% zijn van die van de bevoorrechte groep.Onderzoeksaanpak – Bakker gebruikt machine learning om retentie na het eerste studiejaar te voorspellen en onderzoekt vervolgens verschillen tussen groepen studenten, zoals mbo-en vwo-studenten. Hij volgt drie stappen: (1) Data voorbereiden en modellen bouwen: Data worden opgesplitst en opgeschoond om accurate voorspelmodellen te maken. (2) Variabelen analyseren: Invloed van kenmerken op uitkomsten wordt beoordeeld voor verschillende groepen. (3) Fairness berekenen: Het 4/5-criterium wordt toegepast op metrics zoals accuraatheid en statistische gelijkheid om bias en ongelijkheden te identificeren. Resultaten, aanbevelingen en vervolgonderzoek – Uit het onderzoek blijkt dat kansengelijkheid bij veel opleidingen ontbreekt, met name voor mannen en mbo-studenten, die een hogere kans op uitval hebben. Bakker adviseert sensitieve kenmerken zoals migratieachtergrond mee te nemen in analyses op basis van informed consent. Daarnaast pleit hij voor meer flexibiliteit in het beleid, geïnspireerd door maatregelen tijdens de coronacrisis, die een positief effect hadden op studiesucces.Toekomstvisie – Bakker benadrukt dat niet elke ongelijkheid het gevolg is van discriminatie en roept op tot data-informed interventies om sociale rechtvaardigheid in het onderwijs te bevorderen. Zijn methode wordt open access beschikbaar gesteld, zodat ook andere instellingen deze kunnen toepassen en kansengelijkheid systematisch en bewust kunnen onderzoeken.
Een geschatte hoeveelheid van tussen de 35 en 140 miljoen kilo zwerfafval wordt jaarlijks in Nederland op straat of in de natuur aangetroffen. Gemeenten zijn verantwoordelijk voor het voorkomen en opruimen van zwerfafval. Daarom heeft bijvoorbeeld gemeente Breda de ambitie uitgesproken om de stad in 2030 zwerfafval vrij te hebben. Deze ambitieuze doelstelling moet bereikt worden door acties zowel op het vlak van preventie, als het opruimen en het hergebruik. Om deze acties kwantitatief te onderbouwen en te monitoren zijn gegevens over ligging, hoeveelheid en samenstelling van het zwerfafval noodzakelijk. Het is momenteel al mogelijk om zwerfafvaldata te verkrijgen om analyses op te verrichten. Deze data is afkomstig van vrijwilligers die middels apps als Litterati zwerfafval verzamelen en classificeren (labelen). Het toekennen van een label is een tijdrovende klus en levert maar een beperkt beeld van de totale hoeveelheid zwerfafval in een gemeente. Dit classificeren kan geautomatiseerd worden door object detectie algoritmen welke zijn getraind op afbeeldingen van zwerfafval. Om een groter gebied te monitoren zijn camerasystemen ontwikkeld die in staat zijn zwerfafval automatisch te detecteren. Technisch gezien zijn er steeds meer oplossingen om automatisch zwerfafval in kaart te brengen en te classificeren, maar een praktijkgerichte oplossing voor bijvoorbeeld beleidsmakers zonder technische kennis ontbreekt nog. In dit toegepast ontwerponderzoek werken we samen met gemeente Breda, gemeente ‘s-Hertogenbosch, stichting GoClean, Natuur- en milieuvereniging Markkant, stichting Nederland Schoon, de Antea Group en betrokken MKB-ers aan het antwoord op de onderzoeksvraag “Hoe kan zwerfafval in de openbare ruimte automatisch gedetecteerd en geclassificeerd worden vanuit verschillende, onafhankelijke bronnen met een zo beperkt mogelijke tijdsinvestering van de mens in dit proces.” De technische componenten die hiervoor nodig zijn worden samengevoegd in een gebruiksvriendelijk dataplatform. Op basis van de uitkomsten kunnen gemeenten (en andere publieke partijen) in Nederland datagedreven interventies ontwikkelen om zwerfafval tegen te gaan.
Noord-Nederland telt ongeveer 70.000 ha akkerbouw, waarvan 14.000 ha pootaardappelen. De totale jaaromzet van de pootaardappelteelt bedraagt ongeveer 230 miljoen euro (exclusief de omzet van toeleverende en dienstverlenende bedrijven). Van alle productielanden samen, neemt Noord-Nederland met 23% van de wereldwijde export van gecertificeerd pootgoed een absolute toppositie in. Om deze toppositie te behouden, is continu aandacht voor productiviteit, duurzaamheid en kwaliteitsverbetering vereist. Bij de huidige bedrijfsomvang kan een geautomatiseerde gewasinspectie daarbij zeer behulpzaam zijn. Kwalitatief hoogwaardiger inspectie tegen lagere kosten kan de kwaliteit en de kostprijs van gewassen in de precisielandbouw verbeteren. Voor pootgoedtelers is het belangrijk te weten wat de kwaliteit van de plant is, in relatie met de gepote aardappel. Doelstelling is het verkrijgen van inzicht in de methoden, technieken en algoritmen die nodig zijn voor het automatisch bepalen van het opkomstgedrag van individuele aardappelplanten met behulp van low-cost drones. Koelhuis Bergmans stelt de akkervelden waar opnames van gemaakt worden beschikbaar. Ana Vita heeft veel ervaring in het ontwikkelen van nieuwe markten in de precisielandbouw. De NHL is in het bezit van een ROC-light ontheffing om met drones tot 4 kg te mogen vliegen. Tevens onderzoekt de NHL welke methoden, technieken en algoritmen gebruikt kunnen worden. Dit project levert een dataset met hierin periodiek opgenomen beelden van aardappelplanten, methodes voor het bepalen van individuele aardappelplantgroei en een beschrijving van de onderzoeksresultaten in de vorm van een (wetenschappelijke) paper.
Journalisten die veel interactie met hun publiek hebben (zoals consumentenprogramma’s) ontvangen via diverse, vaak besloten, kanalen (Facebook Messenger, WhatsApp, e-mail, fora) een grote stroom tips en/of berichten. Radio Dabanga, bijvoorbeeld, een op Soedan gericht radiostation in Amsterdam en ook een redactie met veel publieksinteractie, krijgt alleen al via WhatsApp 500-3000 berichten per dag. Met een redactie van twee mensen kan niet alles gelezen worden. Maar zelfs als dat kon, dan kan nog niet alles geverifieerd. Het gevolg is dat berichten gemist worden, dat Dabanga-journalisten vooral zoeken naar hun al bekende afzenders, en dat zij permanent het gevoel hebben belangrijke informatie te missen, waardoor zij hun contacten tekort te doen. Dit consortium onderzoekt of data science technieken hierbij kunnen helpen. Natural language processing technieken kunnen helpen de berichtenstroom beter te structureren waardoor tips over laag-frequente onderwerpen niet over het hoofd gezien worden. Recommender systemen kunnen ingezet worden om een betrouwbaarheidsindex te ontwerpen voor tot nog toe onbekende afzenders. Het resultaat is dan minder ondergesneeuwde tips en minder ondergesneeuwde afzenders. De uitkomsten worden getest met journalistenpanels. Bij goede resultaten uit bovenstaande onderzoeken, bouwt het consortium een prototype van de Berichtentemmer: een tool die helpt berichten uit diverse kanalen per onderwerp te structureren. Daardoor kunnen journalisten hun netwerken beter en efficiënter benutten. Bij het bouwen van deze tool hoort ook dat de gebruikte algoritmen transparant moeten zijn voor de journalist en de presentatie van de resultaten niet sturend mag zijn. Het consortium bestaat daarom uit een ‘Data science’-projectgroep voor het ontwerpen en testen van de algoritmen, en uit een ‘Ethiek & design’-projectgroep voor het ontwerpen van richtlijnen over transparantie van de algoritmen en de datavisualisatie. Tenslotte is er een ontwikkelgroep bestaande uit een combinatie van studenten en professional developers. Zij bouwen het prototype.
