Skip to content

Kunstmatige intelligentie: meer dan alleen een algoritme draaien

16 september 2021 – “Over vijftien jaar is zeker de helft van onze huidige medewerkers met pensioen”. Dat zei innovatieadviseur Jeroen Waanders drie jaar geleden toen wij hem vroegen naar de drijfveren om te kijken naar innovatie voor zijn waterschap. “Als we alles willen blijven doen wat we nu doen, kunnen we simpelweg niet op dezelfde manier blijven doorgaan.”

Schouw in de cloud

Met die gedachte in ons achterhoofd zijn we gaan kijken naar de mogelijkheden van nieuwe technologie als Machine Learning in de context van geografie. Al snel bleek dat bepaalde controles goed geautomatiseerd kunnen worden, waardoor waardevolle tijd van medewerkers ingezet kan worden voor zaken waar hun expertise het hardst nodig is. Waar we ook achter zijn gekomen is dat het inzetten van een algoritme op zich niet voldoende is om een proces te versnellen.

Dat is precies de reden waarom we niet gestopt zijn na het ontwikkelen van een detectie-algoritme voor de ingroei in watergangen. Wij zijn ook het proces eromheen gaan ondersteunen, gebaseerd op wat we geleerd hebben van medewerkers die al jaren in het vak zitten. Dat is Schouw M.App geworden.

Het afgelopen najaar zijn we met Schouw M.App de productiefase in gegaan, op basis van standaard apps die dit platform biedt. Als updates hebben we ‘Schouw M.App Status en Beheer’ voorzien van een volledig nieuwe vormgeving, waardoor met twee klikken alle gewenste informatie inzichtelijk wordt en aangepast kan worden. Met ‘Schouw M.App Toedeling’ kunnen eenvoudig taken over meerdere schouwmeesters verdeeld worden.

beelschermschouw

Met de ‘Beeldschermschouw’ hebben we een nieuw integraal onderdeel toegevoegd, bedoeld om na de eerste analyse door het algoritme de betrokken medewerkers alvast een eerste oordeel te laten geven over de status van een watergang, op basis van de informatie die op het beeldscherm getoond wordt. Dit zorgt ervoor dat de veldschouwlast verder verminderd wordt.

Met de coronacrisis en het thuiswerken tijdens de pandemie in het achterhoofd zijn we opnieuw naar de tekentafel gegaan en hebben we de beeldschermschouw binnen de Schouw M.App omgeving gebracht, dus volledig browser-based en zonder verdere installatie of moeilijke toegangsbelemmeringen. Ook het aantal kliks is teruggebracht en daarmee is het proces vereenvoudigd en versneld.

Breed inzetbaar

En dat is waar we het uiteindelijk voor doen. Een krachtig Machine Learning model is mooi en helpt te ontdekken waar je geen aandacht aan hoeft te besteden. Maar zonder een goede ondersteuning voor het verwerken van gegevens waar je mee aan de slag moet, is het vergeefse moeite. Schouw M.App 2.0 is een bundeling van de ervaringen die we de afgelopen jaren hebben opgedaan. En daar gaan we mee door, met het doel om steeds effectiever te worden in het verwerken van veranderdetectie en handhavingssignalen.

Dat kunnen we alleen samen met onze klanten. Zij houden ons scherp, geven aan wat beter kan en moet en helpen ons met waardevolle feedback over zowel de inhoud van de applicatie als het proces er omheen. Dit zijn zowel de klanten van het eerste uur als nieuwe contacten waarmee we in de loop van de jaren kennis hebben gemaakt. Daarom hierbij een woord van dank aan iedereen die met ons samenwerkt en een oproep om ons te blijven uitdagen met nieuwe vraagstukken. Samen kunnen we de toekomst naar onze hand zetten en het beheer blijvend effectief uitvoeren!

Make Geospatial Matter 2021

Tijdens Make Geospatial Matter (MGM) op donderdag 14 oktober in het Media Plaza in de Jaarbeurs Utrecht, geeft Patrick de Groot een sessie over de succesvolle samenwerkingen met onze klanten en partners. Wilt u hier bij zijn? Bekijk dan hier het programma en registreer u voor MGM 2021.

IMAGEM

IMAGEM

We zijn IMAGEM. Wij zijn vertalers en locatie-intelligentie is ons domein. Wij vertalen gegevens van de veranderende leefomgeving om data-gedreven besluiten te kunnen nemen. Ons platform met hybride softwaretechnologie zet real-time data om in bruikbare informatie, waarbij zelflerende algoritmes ingezet kunnen worden om voortdurend verbeterende voorspellingen te kunnen maken. Wij vertalen geospatial data en informatie in kennis en inzicht, en hiermee willen we overheden, burgers en andere stakeholders helpen de juiste keuzes en besluiten te kunnen nemen voor meer grip op de toekomst.