AI-onderzoek in Zuid-Holland: drie voorbeelden
Hoe designers nog creatiever worden met een robot in hun team, hoe Twitter misschien wel de aandelenkoers voorspelt en hoe je een enkele bacterie betrapt terwijl hij een cel infecteert. Kunstmatige intelligentie is diep doorgedrongen in alle hoeken van de Zuid-Hollandse wetenschap. Drie wetenschappers van de TU Delft, Erasmus Universiteit Rotterdam en de Universiteit Leiden vertellen over hun uiteenlopende werk met AI.
Met AI gaat letterlijk een wereld open voor de levenswetenschappen
Bacteriën op heterdaad betrapt, diep bevroren terwijl ze op het punt stonden de ziekte van Lyme te veroorzaken. Razend enthousiast is Ariane Briegel, hoogleraar Ultrastructuurbiologie aan de Universiteit Leiden, over wat ze allemaal kan zien dankzij de drie-eenheid van een vriestechniek, een microscoop met camera en kunstmatige intelligentie. 'Het is fascinerend, elke cel is anders.'
Bacteriën volgen hun 'neus' in de richting van een voedselbron. Nou ja, hun neus: hun receptor-eiwitten. Keurig geordend als een honingraat heeft Briegel gezien hoe ze door celwanden heen prikken. Buiten vangen ze signalen op, binnen zetten ze de cel aan het werk om de goede kant op te zwemmen.
De camera in Briegels microscoop maakt zo'n honderd foto's van evenveel plakjes van de cel. Slimme software maakt van die honderd foto's een begrijpelijk 3D-beeld.Zo gaat er een wereld open voor Briegel en haar collega's: ze zien in detail hoe structuren en orgaantjes eruitzien in cellen en hoe bijvoorbeeld zoiets als 'in beweging komen' precies gaat in een bacterie.
Het feest is eigenlijk nog maar net begonnen. 'Toen ik twintig jaar geleden promoveerde, maakte ik hooguit twee datasets per dag. Nu maken we er veertig tot vijftig, dat is veel meer dan onderzoekers ooit kunnen bekijken. We willen zelfs nóg grotere projecten aanpakken.' Zoals de anderhalve kilo bacteriën op en in een mens in kaart brengen. 'Of het nu infectie of kanker is of groei: met deze technieken kunnen we binnen de levenswetenschappen vele biologische systemen gedetailleerd ophelderen.'
Concurreren in het AI-tijdperk
Hoogleraar Digital Business Ting Li onderzoekt binnen het Erasmus Centre of Data Analytics hoe bedrijven hun voordeel kunnen doen met data. Je staat er niet bij stil als je even iets googelt, maar Google wordt van elke zoekopdracht slimmer. 'Het is een lerend algoritme. Het wordt steeds preciezer, en hoe vaker wij op een pagina klikken, hoe hoger die pagina in de lijst met zoekresultaten komt te staan.'
AI is overal, zegt Li, van auto's en bankieren tot daten en overal in de media. Bedrijven gebruiken vaak aanbevelingssystemen, een vorm van AI, om producten aan te bevelen. In de aanbevolen films en muziek op Netflix en Spotify bijvoorbeeld, en in aanbevolen producten op Amazon. 'Je zult misschien denken dat jij daar nooit op klikt, maar bij Amazon komt wel 30 tot 35 procent van de omzet voort uit slimme aanbevelingssystemen die hun data-engineers steeds verder finetunen.'
Een promovendus van Li werkt in opdracht van een verzekeringsbedrijf aan het doorgronden van het overstappen van klanten van de ene naar de andere verzekeraar. 'Op basis van data onderzoeken wij of klanten bijvoorbeeld vooral in beweging komen door sites als Independer, door zoekadvertenties van Google, links op andere websites of door een telefoontje van een verkoopmedewerker.'
In een ander project onderzoekt Li of je op basis van Twitter of Facebook de aandelenmarkt kunt voorspellen. 'Algoritmen kunnen die media afgrazen en sentimenten destilleren. Op basis van het sentiment Apple deed het goed in het eerste kwartaal kun je misschien de koers van het aandeel voorspellen.' Zeker is het nog niet, het kan ook zijn dat eerst de koers stijgt, en dan pas het sentiment positiever wordt.
Het gaat niet alleen om geld verdienen. 'Je kunt ook de dienstverlening verbeteren op basis van data en AI-systemen. Ik werk bijvoorbeeld met OV-bedrijven die op basis van reispatronen hun tariefstructuur willen verbeteren, of willen zorgen dat de reiziger niet hoeft te staan.' De kern van Li's onderzoek: 'Ik zoek altijd naar de relevantie van informatie. Hetzij voor bedrijven, voor individuen of voor de maatschappij.'
Algoritme helpt ontwerpteams effectiever samenwerken
Computerwetenschapper Catharine Oertel (TU Delft) onderzoekt hoe een kunstmatig systeem, misschien een robot, een team kan versterken. 'Het moet horen wat er gezegd wordt, alleen onthouden wat belangrijk is, zien hoe mensen bewegen en waar ze naar kijken. Het moet relevante scenario's kennen en alle belangrijke sociale en cognitieve processen in een team daaraan toetsen. Uiteindelijk moet het de samenwerking op een prettige manier bijsturen.'
Dat is nogal wat. Oertel: 'Zo'n interactie met meerdere mensen tegelijk en over langere tijd, dat is onze heilige graal.' Ze kwam naar Delft om de komende vijf jaar verder te komen met haar zoektocht door die toe te spitsen op de wereld van het industrieel ontwerp. Was het vroeger genoeg om het best gestroomlijnde vliegtuig te ontwerpen voor de beste prijs, nu wil je ook rekening houden met bijvoorbeeld de arbeidsomstandigheden bij het winnen van de grondstoffen en de mogelijkheid dat die grondstoffen schaars worden.
De sterke reputaties van de TU Delft op het gebied van industrieel ontwerp en kunstmatige intelligentie komen bij elkaar in het Designing Intelligence Lab, een van de 24 TU Delft AI-labs die de universiteit momenteel opstart. Elk AI-lab in Delft heeft twee principal investigators, bij het Designing Intelligence Lab werkt Oertel samen met Senthil Chandrasegaran; vijf jaar lang gaan zij met vier promovendi aan de slag.
Oertel verwacht niet dat er over vijf jaar een kant en klaar systeem is dat ontwerpteams vleugels geeft. 'Ik denk dat we belangrijke stappen zetten in de richting van een real-time visueel analytisch systeem dat een waardevolle toevoeging is in de AI-toolkit die design-teams, maar ook andere teams kunnen gebruiken.'
Dit artikel verscheen eerder op de website van LDE Universities, het samenwerkingsverband tussen de universiteiten in Leiden, Delft en Rotterdam.