Schrijf u in voor ons magazine Daadkragt!
Wilt u op de hoogte blijven van al onze nieuwe projecten, innovaties en nieuws rondom onze diensten?
Hoe wilt u de nieuwsbrief ontvangen?
Machine learning in de leefomgeving, wat kunnen we er mee?
Geplaatst op: 20-08-2018
Zonder dat we het weten, maakt machine learning al deel uit van ons dagelijks leven. We ontgrendelen onze telefoon met gezichtsherkenning, we laten auto’s zelfstandig rijden en we worden overspoeld met gepersonaliseerde advertenties op het web. Machine learning is dus overal, maar wat is het eigenlijk?
Machine learning is een vorm van kunstmatige intelligentie waarbij algoritmes worden geprogrammeerd, die in staat zijn om een computer een taak te leren. Ooit is dit begonnen met het herkennen van spam e-mails. Tegenwoordig kan jouw computer door middel van machine learning veel complexere taken uitvoeren, zoals het herkennen en classificeren van objecten in video’s en afbeeldingen en het herkennen van patronen in grote, diverse datasets. Kragten heeft machine learning toegepast voor het herkennen en onleesbaar maken kentekenplaten in verband met de privacy) in videodata. Een hele mooie toepassing en wat ons betreft zijn er veel interessante kansen met machine learning in onze leefomgeving.
Machine learning kan ons veel vertellen over hoe onze leefomgeving gebruikt en benut wordt. Zo wordt het onder andere ingezet om het gedrag van winkelend publiek te voorspellen. Met die kennis kan een binnenstad of winkelgebied naar wensen en behoeften aangepast worden met een tevredener publiek als resultaat. Ook wordt machine learning gebruikt voor “predictive maintenance”, met als doel te voorspellen wanneer infrastructuur zoals rails, water, gas, riool en dergelijke storing gaat ondervinden. Nutsbedrijven en infrabeheerders zijn dan in staat te anticiperen, voordat infra storingsgevoelig wordt. Dat bespaart overlast. Daarnaast zijn data scientists in verschillende experimenten erin geslaagd om objecten en land gebruik te herkennen uit satellietbeelden en luchtfoto’s. Dat opent deuren naar het automatisch inwinnen van geo datasets, bijvoorbeeld een dataset van verhard oppervlak ten behoeve van rioolmodellering, wegenbestanden en landgebruik.
Beetje bij beetje begint machine learning naam te maken met toepassingen in onze leefomgeving. Het is een tool die helpt onze leefomgeving beter te begrijpen, efficiënter in te richten, maar vooral ons helpt de leefomgeving, duurzaam en gebruiksvriendelijker te maken. Kragten ziet veel voordelen in machine learning en wil dit meer inzetten voor een betere leefomgeving.