Werkplaats AI en locatiedata

We horen het steeds vaker voorbij komen, Artificial Intelligence. Computers die taken uitvoeren waar normaal gesproken menselijke intelligentie voor nodig is. Vanuit GeoSamen (een platform waarin Overheid, Bedrijfsleven en Wetenschap samenwerken op het gebied van Geo) is Geonovum het Kennisplatform Wijs met locatie! gestart, waaronder de werkplaatsen Ethische Code, Digital Twin en AI en Locatiedata, zijn opgericht. In dit kennisplatform wordt samengewerkt aan doorbraken op het gebied van een nationale digital twin, het gebruik van AI en locatiedata en het hanteren van ethische normen.

Jan Bruijn, directeur van het SVB-BGT, is hier sinds december bij betrokken en is één van de trekkers van de werkplaats AI en locatiedata. Wij gingen in gesprek met hem. Hij vertelde ons over het doel en belang van AI voor locatiedata, de drie speerpunten en wat de werkplaats AI en Locatiedata zou kunnen betekenen voor DiS Geo.

Je had het over drie werkplaatsen, welke drie?

“Er zijn inderdaad drie werkplaatsen ontstaan: één op het gebied van AI en locatiedata, één op ethiek en één op digital twins. De werkplaatsen vallen onder het Locatiepact. Het Locatiepact is ontstaan naar aanleiding van een studiereis naar Silicon Valley. Daar werd gezien wat er allemaal al gebeurt rondom deze thema’s.”

Lees meer over de studiereis in de blog van Hans Tijl, voormalig directeur Geo en Bijzondere Projecten bij het ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties: Wijs met locatie. Voor nu richten we ons voornamelijk op AI.

Wat is er zo interessant aan AI in combinatie met locatiedata?

“AI is interessant voor locatiedata omdat we hiermee machines kunnen leren hoe ze moeten kijken naar de werkelijkheid zoals die via beeldmateriaal (luchtfoto’s, satellietdata, cyclo’s) tot ons komt. AI bekijkt deze data, sneller, efficiënter en beter dan dat de mens dat kan met het blote oog. Om al die foto’s met het blote oog te zien en volledig te interpreteren is voor de mens onmogelijk. 

AI bekijkt deze data, sneller, efficiënter en beter dan dat de mens dat kan met het blote oog.

En wat is het doel van de werkplaats AI?

“Het doel van de werkplaats is het samenwerken, stimuleren, bundelen en verder ontwikkelen van kennis rondom de toepassing van AI met locatiedata. De werkplaats wil er eigenlijk voor zorgen dat AI-technologieën op een snellere, maar toch verantwoorde manier worden meegenomen in de huidige informatie-infrastructuren. AI kan effectief bijdragen aan maatschappelijke ruimtelijke vraagstukken. Binnen de werkplaats AI en locatiedata hebben we ons gefocust op drie speerpunten.”

Welke speerpunten zijn dat?

“Het eerste speerpunt is het signaleren van mutaties in de buitenruimte. Denk hierbij bijvoorbeeld aan als een weg verandert, dit kan herkend worden vanuit een luchtfoto. Bij de BGT zijn we gewend één keer per jaar een luchtfoto te ontvangen en dan de mutaties erin te tekenen. Het nadeel daarvan is natuurlijk dat je maar een keer in de 12 tot 18 maanden een goed beeld hebt van heel Nederland. Dat is weinig. Als je nagaat dat iedere twee maanden een open data foto komt vanuit satellieten, dan kun je, hypothetisch gezien, veelvuldiger kijken naar wat er veranderd is in de buitenruimte.

Een ander voorbeeld van signaleren van mutaties vindt plaats bij de waterschappen. Daar zijn ze nu al bezig met een landelijke aanbesteding om veranderingen rondom het water dat er in Nederland is, per satellietfoto te interpreteren. Dat zou betekenen dat je veel vaker een actueel beeld hebt van een mutatie. Inspectie inspanningen kunnen dan ook veel gerichter ingezet worden.”

Interessant, en het tweede speerpunt?

“Dat is beheer van de openbare ruimte. In Nederland moet er vaker een nauwkeuriger beeld geschetst worden om handhavend op te treden. Dit maakt het beheren van de openbare ruimte makkelijker- en sneller. De inspectie inspanning kan veel beter gericht worden op situaties die er niet goed uitzien. Neem bijvoorbeeld het waterschap WDO Delta. Zij hebben een algoritme ontwikkeld dat stromend water kan detecteren aan de hand van foto’s. De foto’s laten zien óf- en waar er water stroomt. Daar waar het water niet stroomt, zijn ze gaan inspecteren. Zo kan je bijvoorbeeld tijdig boeren informeren dat een sloot niet meer schoon is en hen attenderen dat zij de sloot nog schoon moeten maken om aan hun verplichting te voldoen. Op deze manier kan je het handhaven ook positief framen. Het watersysteem wordt in samenwerking met de boer in de gaten gehouden en onderhouden, in plaats van achteraf te moeten constateren dat de boer niet aan zijn verplichtingen voldaan heeft en een boete krijgt.

Wat ik mij afvraag, gaat AI dan banen wegnemen?

“Nee, het is eerder een oplossing voor het werk dat nu niet ingevuld kan worden. Geregeld komen vacatures voorbij die vragen om een BGT- of BAG-beheerder. Er zijn echter weinig beschikbare mensen die bijvoorbeeld luchtfoto’s kunnen interpreteren. Met een algoritme zijn er minder mensen nodig, want de technologie stelt ons in staat sneller en vaker te zien wat er is veranderd. Daarmee kan de dienstverlening van de overheid ook zorgvuldiger en actueler worden.”

Helder. Dan door naar het derde speerpunt, wat is dat?

“Het derde speerpunt is mobiliteit. Mobiliteit is een belangrijk aandachtspunt voor bijvoorbeeld Rijkswaterstaat en het Ministerie van I&W. Alle wegen staan in de basisregistraties. Hoe kunnen we data die we hebben, gebruiken om van locatie A naar locatie B te komen? Hoe kunnen we inwoners adviseren over welke weg ze het beste kunnen nemen en met welke vervoersmiddelen? Het Ministerie van I&W is met dit vraagstuk aan het experimenteren middels het programma MAAS (Mobility as a Service). Hier worden aan de hand van AI databestanden gekoppeld om mensen zo goed mogelijk te adviseren hoe ze van A naar B kunnen komen. Met openbaar vervoer, maar ook met de auto.”

Nu de drie speerpunten helder zijn, waarom is een werkplaats AI en locatiedata zo belangrijk en waar komt het allemaal samen?

“De werkplaats is er om het bedrijfsleven, onderwijs en de overheid met elkaar te koppelen. De overheid heeft een behoefte, het bedrijfsleven kan daarop inspelen en het onderwijs kan mensen daarin opleiden. Het is essentieel dat deze drie gaan samenwerken, om te zorgen voor de juiste interactie en de juiste gesprekken.”

De werkplaats is er om het bedrijfsleven, onderwijs en de overheid met elkaar te koppelen

Jan, wat is jouw doel met de werkplaats AI en locatiedata?

“We zijn er eigenlijk pas vanaf december 2019 mee bezig, het staat dus echt nog in de kinderschoenen. Er gebeurt echter al heel veel met locatiedata en AI. Het SVB-BGT wil daar graag in meegaan en niet achter gaan lopen. Mijn eigen doel zou zijn om de community van bronhouders bekend te maken met deze ontwikkeling, zodat zij in samenwerking met elkaar leren gebruik te maken van AI en leren met algoritmes mutatiesignalering te doen en op basis daarvan mutaties in te dienen. Vanuit BGT voelt dat als mijn verantwoordelijkheid, maar er zitten nog zoveel meer voordelen aan. Bronhouders moeten die zelf gaan ervaren. Wij zullen ze hierin waar nodig natuurlijk ondersteunen.”

En wat kan DiS Geo met AI en locatiedata?

“DiS Geo kan de werkplaats gebruiken en het onderwerp incorporeren in haar programma. Als je kijkt hoe snel de ontwikkelingen gaan rondom AI, is nú het moment om aan te haken. Met AI kan je bijvoorbeeld de inconsistenties in de verschillende basisregistraties opsporen. Dit is waar digital twins ook weer terugkomt. De data wordt namelijk al samengebracht door diverse datalabs van grote gemeenten en provincies in een digital twin. Dat levert nu al problemen binnen deze digital twins. Misschien kan AI hier wel een rol in spelen en deze problemen oplossen, in samenhang. Daarnaast biedt AI kansen om de basisregistraties te verrijken en uniformeren.”  

Martijn Odijk voegt daar nog een ander idee aan toe: “Wat interessant kan zijn, is als we een transitie hebben van de huidige registraties (BAG, BGT, BRT, enz.) naar de samenhangende objectenregistratie. Dan kunnen we AI inzetten voor de initiële vulling van de data, als we bijvoorbeeld informatie over objecten gaan bijhouden die we nu nog niet inwinnen. Dat zou iets kunnen zijn om met AI te detecteren. Stel je voor, je wilt informatie over zonnepanelen gaan bijhouden. Dat kan heel interessant en snel zijn om met AI op te sporen”.