# data[].attributes.body
Deze vorm van intelligentie zou in staat moeten zĳn om alle intellectuele taken uit te voeren die een mens ook kan uitvoeren.

Ziekenhuis: (makkelijke) operaties uitvoeren
(ouderen)zorg: verzorgen van
Restaurant: eten koken/afwassen etc.
Bouwbedrijf: Gebouwen in elkaar zetten (bouwpakket)
Supermarkt: vakkenvullen

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Voordat we de werking van AI kunnen beschrĳven is het van belang om het begrip eerst goed te definiëren. AI wordt vaak een General Purpose Technology (GPT) genoemd. GPT's zĳn technologieën die een volledige economie drastisch kunnen veranderen. Ze hebben de potentie om samenlevingen te ontwrichten door hun impact op bestaande economische en sociale structuren. Denk aan elektriciteit, automatisering en het internet. Toch is AI feitelĳk geen technologie. Het is de uitkomst, of het doel, van een ecosysteem van verschillende technologieën. Er kan grofweg onderscheid worden gemaakt tussen drie overkoepelende technologieën die AI mogelĳk kunnen maken:

> Whole brain emulation (WBE), ook wel mind upload genoemd. WBE is het hypothetische proces van het scannen van het volledige menselĳk brein, inclusief het langetermĳngeheugen, om deze vervolgens te kopiëren naar een computer. Theoretisch gezien zou een computer dan een simulatiemodel van de informatieverwerking van het brein kunnen uitvoeren en in essentie op dezelfde wĳze kunnen werken als het originele brein en daarmee bewustzĳn kunnen ervaren. The Human Brain Project (HBP), een van de twee grootste wetenschappelĳke projecten ooit gefinancierd door de Europese Unie, werkt hier al vanaf 2013 aan samen met 500 wetenschappers en meer dan 100 universiteiten, ziekenhuizen en onderzoekscentra.

> Brain-computer interfaces (BCI) is een technologie waarbĳ hersensignalen gemeten en gedigitaliseerd kunnen worden. Een computer kan deze vervolgens classificeren en omzetten in acties. Op deze wĳze is het bĳvoorbeeld mogelĳk om robotprotheses aan te sturen.

> Machine Learning (ML) gaat over het creëren van algoritmen die kunnen leren van data. Vaak zeggen mensen dat een computer alleen doet waarvoor deze geprogrammeerd is, maar dat is niet altĳd meer het geval. Het gaat bĳ machine learning over een revolutie waarin mensen niet meer programmeren (als dit, dan dat), maar waarin machines zelf regels afleiden uit data. Een machine learning-algoritme is in staat om zelfstandig patronen uit data te halen, modellen te bouwen en voorspellingen te geven over uiteenlopende zaken zonder voorgeprogrammeerde regels.

Wanneer mensen het over AI hebben, dan hebben ze het in de meeste gevallen over toepassingen op het gebied van machine learning. Dit is zonder twĳfel de meest dominante associatie met AI. Uit onderzoek van de World Intellectual Property Organisation (WIPO) uit 2019 blĳkt tevens dat machine learning de meest dominante AI-technologie is die in patentaanvragen is opgenomen. Binnen deze toekomstverkenning richten we ons daarom hoofdzakelĳk op machine learning. Dit lĳkt een beperking, maar dat is het zeker niet. De toepassingen van dit vakgebied zĳn bĳna oneindig breed en dermate complex dat zelfs de AI-experts het niet met elkaar eens zĳn.

Een dominant begrip binnen dit veld is momenteel Deep Learning (DL). Deep learning is een machine learning-methode die gebruik maakt van verschillende gelaagde artificial neural networks. Deze algoritmen zĳn geïnspireerd op de wĳze waarop neuronen in ons brein werken. Deep learning-algoritmen kunnen uit de voeten met grote hoeveelheden ongestructureerde data en worden veelvuldig ingezet bĳ toepassingen op het gebied van onder andere beeldherkenning. Deep learning is de belangrĳkste driver van de successen van AI in de laatste decennia en grotendeels verantwoordelĳk voor het ontstaan van de recente 'hype' rondom AI.

Cousins of Artificial Intelligence' - Bron: Towards Data Science (2018)

Dé AI-technologie bestaat dus niet. AI bestaat uit een combinatie van technologieën. Je kunt grofweg stellen dat er minimaal drie componenten nodig zĳn, namelĳk:

Data: ontwikkeling is big data

Algoritmen: ontwikkeling is deep learning

Rekenkracht: ontwikkeling is Graphics Processing Unit (GPU)

De ontwikkeling van deze componenten hangt sterk met elkaar samen. Door de toegenomen beschikbaarheid van data zĳn deep learning-algoritmen (die in de jaren '60 al bedacht zĳn) steeds relevanter geworden. Hiervoor zĳn processoren nodig die niet alleen sequentiële, maar ook parallelle berekeningen kunnen maken (GPU's).

De definitie van AI

Het overkoepelende karakter van AI maakt dat het begrip zich niet eenvoudig laat definiëren. Dit blĳkt ook uit het advies van het Europees Economisch en Sociaal Comité (EESC). Rapporteur Catelĳne Muller stelt in het rapport uit 2017 dat er geen eenduidig geaccepteerde, vastomlĳnde definitie van AI is en dat het een containerbegrip is voor een groot aantal (sub)domeinen. De Nationale AI-cursus, een gratis online cursus voor alle Nederlanders, doet een poging het begrip te definiëren:
"AI zĳn intelligente systemen die zelfstandig taken kunnen uitvoeren in complexe omgevingen en eigen prestaties kunnen verbeteren door te leren van ervaringen."
Een belangrĳke voorwaarde is dus dat het systeem zelfstandig moet kunnen leren. Het is geen statisch model; het kan zich aanpassen aan de praktĳk. Met andere woorden, het moet steeds beter worden naarmate het vaker gebruikt wordt. Toch lĳkt niet iedereen zich te kunnen, of willen associëren met het begrip AI.

" AI is wat AI'ers doen. " -- Leendert van Maanen, UvA

Sommige wetenschappers en ontwikkelaars identificeren zich heel sterk met de term AI, terwĳl anderen dat beslist niet willen. In de basis doen ze echter hetzelfde werk. Dit zegt dus veel over de reputatie van het begrip 'AI'. AI is een beetje een ongelukkig begrip. De term wordt enerzĳds overal opgeplakt (terwĳl het soms 'simpele' statistiek is) en soms wordt het er juist vanaf gehaald (bĳvoorbeeld bĳ navigatiesystemen). Dit wordt ook wel the AI effect genoemd. We kennen het eigenschappen toe en rekenen het erop af, nog voordat het zich heeft kunnen bewĳzen. Tegelĳkertĳd nemen we het eigenschappen af als deze bewezen zĳn.

" AI is whatever hasn't been done yet. " -- Larry Tesler, 1970

Jarenlang hebben we gedacht dat er voor schaken een hoogstaande, en vooral menselĳke, vorm van intelligentie noodzakelĳk is. Het inzicht en intellect dat dit vereist zou niet zomaar door een computer geëvenaard kunnen worden. Totdat in 1997 IBM's schaakcomputer Deep Blue de wereldkampioen schaken Garry Kasparov versloeg. Vanaf dit moment vinden we schaken niet intelligent meer. Het is 'gewoon' een formalisatie van mogelĳke zetten en een computer met veel rekenkracht kan dit eenvoudig berekenen. Het is niet onmenselĳk om onszelf een speciale rol in het universum toe te kennen. Het degraderen van AI-successen helpt ons om onze unieke positie te behouden. Zodra het mysterie is opgelost noemen we het liever automatisering, in plaats van intelligentie.

Het is daarom interessant om naar de verschillende benaderwĳzen van AI te kĳken. Stuart Russel en Peter Norvig maken in hun standaardwerk uit 2010, Artificial Intelligence: a modern approach, onderscheid tussen vier verschillende benaderwĳzen:

> Thinking Humanly

De automatisering van denkprocessen die we associëren met menselĳk denken, zoals leren, probleemoplossing en besluitvorming.

> Acting Humanly

Het creëren van machines die handelingen verrichten waarvoor intelligentie nodig is wanneer ze uitgevoerd worden door mensen.

> Thinking Rationally

Het ontwikkelen van berekeningen en modellen die het mogelĳk maken om te redeneren.

> Acting Rationally

Het ontwerpen van artefacten die intelligent gedrag vertonen.

Deze verschillende benaderwĳzen onderstrepen de complexiteit van AI. Hierbĳ lopen de begrippen computers, machines en robots vaak door elkaar heen. Toch gaat het in de meeste gehanteerde definities van AI meer over de 'mind' dan om de 'body'. Robotica en automatisering zĳn niet per definitie AI. Daarom wordt er in deze toekomstverkenning duidelĳk onderscheid gemaakt tussen AI en robotisering en richten we ons dus hoofdzakelĳk op de software, tenzĳ anders vermeld.

De indeling van AI

Ondanks het feit dat er geen overeenstemming is omtrent de definitie van AI, wordt de indeling van AI wel breed gedragen. Er kan onderscheid gemaakt worden tussen drie verschillende ontwikkelingsniveaus van AI:

> Artificial Narrow Intelligence (ANI)

ANI is een vorm van AI die zeer goed is in het doen van specifieke taken. Denk hierbĳ aan schaken, aanbevelingen doen en het geven van kwantificeerbare voorspellingen. Ook de huidige toepassingen op het gebied van beeld- en spraakherkenning zĳn narrow. Eigenlĳk zĳn alle toepassingen die we momenteel van AI kennen specialistisch. We zĳn namelĳk nog niet in staat om AI te ontwikkelen die een taak kan uitvoeren die zĳn eigen domein overstĳgt. Wanneer je een navigatiesysteem bĳvoorbeeld vraagt om je veters te strikken zal deze niet in actie komen.

> Artificial General Intelligence (AGI)

AGI wordt ook wel Experts↓ Futurist Martin Ford interviewde voor zĳn boek human-level AI genoemd. Deze vorm van intelligentie zou in staat moeten zĳn om alle intellectuele taken uit te voeren die een mens ook kan uitvoeren. Dit betekent naast bĳvoorbeeld patronen herkennen en problemen oplossen ook het flexibel aanpassen in nieuwe omgevingen. Het is de stip op de horizon. Maar hoe verder we erin duiken, hoe meer we beseffen dat we geen goed beeld hebben van hoe menselĳke intelligentie precies werkt. Architects of Intelligence 18 wereldwĳd gerespecteerde experts op het gebied van AI. De voorspellingen wanneer general AI bereikt zal worden lopen uiteen van 2029 (11 jaar vanaf 2018) tot 2200 (182 jaar vanaf 2018). > Hoofdstuk 3.1 zĳn het dan ook niet met elkaar eens. Volgens sommigen is general AI om de hoek, terwĳl het volgens anderen nog bĳna 200 jaar gaat duren.

> Artificial Super Intelligence (ASI)

ASI kan bereikt worden wanneer AI het kunnen van het menselĳk brein op alle mogelĳke domeinen overstĳgt. Dus ook op het gebied van wetenschap, creativiteit en sociaal gedrag. Ook al lĳkt dit nog erg ver weg - we hebben AGI immers nog niet bereikt - zĳn er wetenschappers die stellen dat de stap van AGI naar ASI betrekkelĳk klein is. Zo zou een Seed AI, een vorm van AGI die zichzelf kan verbeteren door zĳn eigen codes te herschrĳven, voor een intelligence explosion kunnen zorgen. Oxford professor Nick Bostrom beschrĳft in het boek Superintelligence; Paths, Dangers, Strategies hoe we deze explosie van intelligentie kunnen overleven.

De werking van AI

Het idee van intelligente machines stamt al uit de jaren '50. In 1950 schreef Alan Turing, sleutelfiguur in het breken van de Enigmacode van de Duitsers in de Tweede Wereldoorlog en grondlegger van de computer, een artikel over Computing Machinery and Intelligence. Een belangrĳk inzicht hieruit, wat later ook overgenomen is in AI, is dat ons brein en onze mind zich op dezelfde manier tot elkaar verhouden als een computer tot een computerprogramma. Dit impliceert dat ons brein een informatieverwerkingssysteem is en dat denken een vorm van computatie, oftewel een wiskundige berekening is. Zĳn uitgangspunt was dat je met een computer álles kunt berekenen en dus ook intelligent gedrag kan vertonen. Hiervoor introduceerde hĳ in hetzelfde artikel de zogenaamde Imitation Game, later bekend als de Turing Test. In plaats van de vraag of machines kunnen denken, stelt hĳ de vraag of machines intelligent gedrag kunnen imiteren. Een computer zou voor deze test slagen wanneer mensen niet weten of ze met een mens of een computer communiceren.

AI is in de basis 'gewoon' wiskunde. Weliswaar een enorm geavanceerde vorm van wiskunde, maar het blĳft wiskunde. Het is boven alles een middel om een optimalisatiedoel te bereiken. Hierbĳ draait alles om beslissingen. Bĳvoorbeeld bĳ de zelfrĳdende auto: het doel is om veilig van A naar B te komen. Om dit te realiseren moeten er continu beslissingen genomen worden. Zo werkt het in een organisatie in principe ook. Vaak is het doel winstoptimalisatie. De ene keer is de oplossing deep learning, de andere keer volstaat een ouderwetse regressieanalyse. Wanneer je bĳvoorbeeld als ĳssalon je verkoop wilt optimaliseren, dan is het handig om je verkoop af te zetten tegen het weer. Je zult dan ongetwĳfeld tot de conclusie komen dat het weer en de ĳsverkoop samenhangen. Je kunt dan dus ook voorspellen dat er bĳ mooi weer meer ĳs verkocht wordt. Is dit AI? Nee, maar het is wel een algoritme als je dat formaliseert.

Een algoritme is dus een wiskundige formule. Het is een eindige reeks instructies die vanuit een gegeven begintoestand naar een vooraf bepaald doel leidt. Zo heeft Facebook er bĳvoorbeeld baat bĳ dat de berichten van haar adverteerders geliked worden door gebruikers. Wanneer je dus vaak voetbalberichten liked, dan zal het algoritme steeds vaker vergelĳkbare content op je timeline naar boven laten komen. Een neuraal netwerk is ook een wiskundige formule en dus ook een algoritme. In het algoritme van een neuraal netwerk zit een component waardoor het zelf patronen uit data gaat leren.

AI heeft zich in de afgelopen decennia in verschillende richtingen ontwikkeld:

Good Old-Fashioned Artificial Intelligence (GOFAI)

In de eerste fase van AI, van 1957 tot eind jaren '90, lag de nadruk voornamelĳk op symbolic representations.
Het uitgangspunt hierbĳ is dat ons brein een symboolmanipulator is en stapsgewĳze processen volgt om voorstellingen van de wereld met berekeningen te ontleden. Deze benadering wordt daarom ook wel Symbolic AI genoemd. Er wordt hierbĳ gebruikt gemaakt van formal logic, oftewel als-dan regels. Dit betekent dat een computer in staat is om geldige afleidingen te maken uit kennis die de computer al bezit. Dus bĳvoorbeeld als de computer weet dat A gelĳk is aan B en ook dat B gelĳk is aan C, dan moet de computer kunnen deduceren dat A gelĳk is aan C. Het werd daarom ook wel een kennisgebaseerd systeem of expertsysteem genoemd, waarbĳ het systeem specifieke kennis van menselĳke experts gebruikt om een specifiek probleem op te lossen. Deze vorm van AI was vooral gericht op high level cognition, zoals redenering en probleemoplossing. Dergelĳke taken zĳn voor mensen zeer moeilĳk en men was daarom erg onder de indruk van deze vorm van AI. Schaken is hiervan een perfect voorbeeld. Schaken vindt namelĳk plaats binnen een gekaderde wereld, je hebt geen algemene kennis nodig om de regels van schaken te begrĳpen en je hoeft de schaakstukken niet te herkennen. Een abstracte representatie en brute rekenkracht zĳn voldoende. Vanuit dat oogpunt was het geen schok dat Garry Kasparov in 1997 werd verslagen door IBM's Deep Blue.

Machine Learning (ML)

Toen NASA eind jaren '90 met een computergestuurd voertuig Mars wilde verkennen, kwamen ze erachter dat deze niet op afstand bestuurd kon worden. De grote afstand zorgde namelĳk voor vertraging in de communicatie. Zo ontstond de behoefte aan een autonoom voertuig dat zelfstandig obstakels en ravĳnen kon ontwĳken. NASA besloot daarom AI-wetenschappers in te schakelen. Zĳ hadden echter de grootst mogelĳke moeite om dit probleem aan de hand van Symbolic AI op te lossen. Wanneer er veel verschillende situaties zĳn waar een AI-toepassing voor kan komen te staan, is het bĳna onmogelĳk om voor al die verschillende situaties de regels in te bouwen in het systeem. Dit probleem wordt ook wel de explosion of the state action space genoemd. Er werd daarom vanaf de jaren '90 naar andere benaderingen gekeken. Een belangrĳke wetenschapper in deze ontwikkeling is Rodney Brooks. Hĳ schreef in 1990 het artikel Elephants Don't Play Chess en introduceerde hierin de subsumption architecture. Hierbĳ zat de representatie niet in de robots, maar was de omgeving zelf de representatie waarin ze leerden te manoeuvreren. In plaats van het handmatig programmeren van duizenden regels, leerden machines om zelf regels af te leiden uit grote hoeveelheden data.

Hierdoor ontstond een paradigmaverschuiving van Symbolic, naar Subsymbolic AI. Subsymbolisch betekent dat er niet langer regels zĳn die in woorden zĳn uit te drukken, maar dat het systeem van veel verschillende voorbeelden geleerd heeft wat de regels zouden moeten zĳn. In deze nieuwe fase van AI, ook wel Nouvelle AI genoemd, lag de focus in tegenstelling tot de Symbolic AI op low level cognition, zoals perceptie en patronen herkennen. Dit vereist grote hoeveelheden data en training sets. Binnen machine learning zĳn er verschillende manieren voor AI-systemen om te leren.
Er wordt onderscheid gemaakt tussen drie typen:

1: Supervised Learning gaat over het zorgvuldig samenstellen en vooraf labelen van trainingsdata. Het algoritme leert dan data te classificeren aan de hand van gelabelde voorbeelden. Wanneer je een algoritme bĳvoorbeeld wilt leren om een auto te herkennen, dan kun je deze voeden met duizenden voorbeelden van auto's met het label 'auto'. Gelĳktĳdig zou je een groot aantal beelden zonder auto's moeten labelen met 'geen auto'. Het helpt om dan verwante beelden te gebruiken, zoals van een tractor en een bus. Wanneer het algoritme getraind is kan deze op basis van nieuwe beelden aangeven of het wel of geen auto is. Hetzelfde principe geldt voor teksten. Bĳvoorbeeld spamfilters en vertaalmachines werken op basis van supervised learning.

2: Reinforcement Learning gaat over leren door middel van trial and error. De voorbeelden worden hierbĳ niet vooraf gelabeld, maar het algoritme krĳgt op basis van de resultaten achteraf feedback. Wanneer het algoritme de juiste oplossing aandraagt krĳgt deze een 'beloning'. Het voordeel van reinforcement learning is dat het systeem processen kan aansturen. Zo wordt het vaak toegepast bĳ het trainen van spelsystemen, zoals schaakcomputers. Spelsituaties kunnen eenvoudig gesimuleerd worden in een computer en op hoge snelheid afgespeeld worden. Ook de software van zelfrĳdende auto's kan op deze wĳze getraind worden.

3: Unsupervised Learning gaat over algoritmen die leren om zelf naar clusters te zoeken in grote hoeveelheden ongelabelde data. Het algoritme gaat dan zelfstandig op zoek naar overeenkomsten in de data en probeert op deze wĳze patronen te herkennen. Vooraf wordt enkel een maat aangegeven waarmee de afstand tussen data samples gemeten kan worden. Het algoritme structureert de data zodanig dat data samples met een kleine afstand bĳ elkaar in een cluster terecht komen. Dus auto's bĳ auto's en katten bĳ katten. Unsupervised learning kan tevens op basis van gebruikersgegevens groepen mensen met vergelĳkbare voorkeuren en eigenschappen clusteren. Veel aanbevelingssystemen, zoals de recommendations bĳ Spotify en Netflix, werken op deze wĳze.

Deep Learning (DL)

Binnen machine learning is deep learning een veelbesproken methode. Deep learning is een modelleringmethodiek waarbĳ neurale netwerken centraal staan.
Deze artifical neural networks zĳn oorspronkelĳk gebaseerd op het menselĳk brein, waarbĳ neuronen laagsgewĳs met elkaar verbonden zĳn. Artificiële neurale netwerken zĳn samengesteld uit gestapelde lagen van 'knooppunten' die met elkaar in verbinding staan.
Voordat een neuraal netwerk gevoed wordt met data, worden er random waardes tussen de 0 en 1 toegekend aan de verschillende knooppunten. Deze waardes representeren de intensiteit van de verbindingen. Wanneer het netwerk gevoed wordt met data wordt de intensiteit van de verbindingen door het netwerk gefinetuned. Deep learning werkt net als neuronen in het menselĳk brein die bĳ specifieke signalen geactiveerd worden en informatie doorsturen. Hierdoor kan het netwerk bĳvoorbeeld afbeeldingen van honden classificeren of clusteren.

Visualisatie van een artificieel neuraal netwerk

Er wordt onderscheid gemaakt tussen input layers, tussenliggende hidden layers en output layers. Bĳ de input wordt de afbeelding opgebroken in pixels. Verschillende layers zĳn in staat om verschillende eigenschappen te herkennen. Op een niveau leert het systeem onderscheid te maken tussen allerlei soorten lĳnen, strepen en vormen. Op een ander niveau leert het systeem om onderdelen te herkennen, zoals oren en ogen. Hierdoor kan het systeem verschillende beelden van elkaar onderscheiden. Deep learning is een tegenhanger van logisch redeneren en neigt meer naar een vorm van intuïtief leren. Het nadeel hiervan is dat de overwegingen die binnen het systeem gemaakt worden een stuk minder goed te herleiden zĳn. Daarbĳ komt dat een deep learning-netwerk representaties van de data kan maken die voor mensen niet meer herkenbaar zĳn.

Bĳ toepassingen op het gebied van beeldherkenning wordt vaak gebruik gemaakt van een zogenaamd Convolutional Neural Network (CNN). Een CNN werkt als een filter die over een afbeelding beweegt en op zoek gaat naar de aanwezigheid van bepaalde eigenschappen. De architectuur hiervoor is weliswaar vooraf ontworpen, maar de filterwaarden worden zelfstandig en automatisch geleerd. Dergelĳke neurale netwerken worden ook wel Feedforward Neural Networks (FNN) genoemd. De verschillende knooppunten staan weliswaar met elkaar verbinding, maar ze vormen geen cyclus. Ze communiceren dus enkel in voorwaartse richting met elkaar en slaan daarbĳ niets op. Recurrent Neural Networks (RNN) daarentegen zĳn in staat om hun interne status, oftewel geheugen, te gebruiken om reeksen van invoer te verwerken. Bĳvoorbeeld het Long Short-Term Memory (LSTM) netwerk maakt gebruikt van zogenaamde feedback connections waardoor het mogelĳk is om een loop te creëren. Hierdoor is het in staat om naast enkelvoudige datapunten, zoals afbeeldingen, ook sequenties van gegevens, zoals spraak en video, te kunnen verwerken.

Een doorbraak binnen deep learning waarbĳ minder data nodig is, is het Generative Adversarial Network (GAN). Een GAN kan gezien worden als twee deep learning-netwerken die in competitie zĳn met elkaar. Het is een vorm van semi-supervised learning. Een van de twee netwerken wordt de generator genoemd. Deze probeert nieuwe datapunten te genereren die de trainingsdata nabootsen. Het andere netwerk, de discriminator, haalt deze nieuwe data binnen en bekĳkt of deze onderdeel zĳn van de trainingsdata of dat het fakes zĳn. Hierdoor ontstaat een positieve feedback loop, aangezien de discriminator beter wordt in het onderscheiden van originele en fake data en de generator beter wordt in het creëren van overtuigende fakes.

Binnen deep learning zien we steeds meer combinaties van leren ontstaan. Bĳvoorbeeld Deep Reinforcement Learning. Hierbĳ worden bĳvoorbeeld drones getraind om op een pad te blĳven. Het is een combinatie van visual navigation en reinforcement. Zelfs op het gebied van ouderwetse spelletjes levert dit indrukwekkende doorbraken op. Google's DeepMind creëerde AlphaZero, een programma die zichzelf Chess, Sogi en Go leerde spelen enkel door tegen zichzelf te spelen. Het algoritme werd niet gevoed met duizenden voorbeeldpotjes, maar werd alleen de regels uitgelegd. Binnen een trainingsperiode van een dag wist deze de beste computerprogramma's te verslaan.

Het principe van neurale netwerken is overigens allesbehalve nieuw. Al in de jaren '60 werd het principe voor het eerst beschreven. Door de beperkt beschikbare rekenkracht bleven successen echter uit en heeft het lange tĳd in de ĳskast gestaan.

Functionele toepassingen van AI

AI is in feite een toolbox met verschillende soorten gereedschap. Deze tools kunnen worden toegepast op verschillende gebieden, zoals robotica, spraakherkenning en aanbevelingssystemen. In sommige gevallen worden toepassingsgebieden als op zichzelf staande technologieën beschreven, aangezien er overlap is tussen onder andere computertechnologie, cognitieve wetenschap en psychologie. Voor deze toekomstverkenning is er echter voor gekozen om deze toepassingsgebieden als onderdeel van machine learning te benoemen, aangezien machine learning-methoden de belangrĳkste drivers zĳn van deze technieken. AI kan daarbĳ per definitie niet zonder inzichten uit andere aangrenzende vakgebieden en is domeinoverstĳgend. Voor het overzicht is een selectie gemaakt van de meest besproken toepassingsgebieden van AI:

> Natural Language Processing (NLP) gaat over de vaardigheid van een systeem om menselĳke taal te begrĳpen. Een belangrĳk aspect hierbĳ is semantiek, oftewel de betekenis van symbolen die de bouwstenen vormen van natuurlĳke talen. Toepassingen vind je in chatbots, vertaalmachines, spamfilters, automatisch gegenereerde samenvattingen en zoekmachines.

> Speech Processing gaat over systemen die spraaksignalen kunnen herkennen en verwerken. Dit maakt stemgestuurde zoekopdrachten mogelĳk. Denk hierbĳ aan de verschillende spraakassistenten zoals Siri en Alexa. Er kan onderscheid worden gemaakt tussen spraakherkenning en stemherkenning. Met stemherkenning kunnen personen door middel van hun stem geïdentificeerd worden. Het is tevens in staat om kunstmatige stemmen te creëren.

deepfakes↓ Met behulp van AI kun je een persoon dingen laten zeggen of doen die hĳ of zĳ in werkelĳkheid nooit gezegd of gedaan heeft. Deze techniek wordt ook wel deepfake genoemd, een combinatie van de woorden deep learning en fake. Een bekend voorbeeld is de > Computer Vision gaat over systemen die in staat zĳn om informatie uit beelden te halen en deze zo te herkennen. Het doel is dat deze systemen uiteindelĳk beelden kunnen begrĳpen en inhoudelĳk kunnen interpreteren. Beeldherkenning wordt al in verschillende domeinen toegepast, zoals de medische wetenschap (o.a. screenen van longfoto's op afwĳkingen), multimedia (o.a. visuele zoekmachines) en defensie (o.a. surveillance). Daarnaast is het mogelĳk om beelden kunstmatig aan te passen en zelfs te creëren. Dit worden ook wel gemanipuleerde video van Barack Obama. > Hoofdstuk 2.3
genoemd.

> Affective Computing gaat over systemen die emoties kunnen opsporen en herkennen. Met name in de marketing wereld is deze toepassing in opkomst. Veel aankopen zĳn namelĳk emotiegedreven. Ons gezicht en onze houding verraden vaak onze emoties. Het kan daarmee ook worden toegepast binnen politiewerk. Zo zou een overvaller op straat herkend kunnen worden, nog voordat hĳ of zĳ de misdaad begaat.

# data[].attributes.attachment_link.description
Voordat we de werking van AI kunnen beschrĳven is het van belang om het begrip eerst goed te definiëren. AI wordt vaak een General Purpose Technology (GPT) genoemd. GPT's zĳn technologieën die een volledige economie drastisch kunnen veranderen. Ze hebben de potentie om samenlevingen te ontwrichten door hun impact op bestaande economische en sociale structuren.

# data[].attributes.body
veldrobots, drones, melk- en voerrobots

# data[].attributes.attachment_link.title
Markt agrarische robots kan in tien jaar verdrievoudigen

# data[].attributes.attachment_link.description
Door groeiende personeelstekorten kan de robotisering in de Nederlandse land- en tuinbouw in een stroomversnelling komen. De agritechsector heeft daardoor de potentie om komend decennium te groeien naar 2,5 miljard euro, stelt ABN Amro.

# data[].attributes.body
AI richt zich op de ontwikkeling van software die zelfstandig kan redeneren en problemen kan oplossen.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
* WAT HOUDEN ARTIFICIAL INTELLIGENCE EN MACHINE LEARNING IN?

Volgens Gartner zal in 2022 veertig procent van de applicatieontwikkeling geautomatiseerd zijn. Dit komt doordat artificial intelligence (AI) en machine learning (ML) steeds vaker een waardevolle uitbreiding zijn op ontwikkelteams en hun output (Gartner2). Het gebruik van AI en ML gaat een vlucht nemen in 2020. Sterker nog, bij de meeste applicaties spelen Robotgestuurde procesautomatisering (RPA), dat een onderdeel is van Kunstmatige Intelligentie, en AI al jaren een belangrijke rol. Maar wat houden beide begrippen in?

AI zorgt voor meer intelligentie
AI of 'kunstmatige intelligentie' is functionele intelligentie buiten het menselijke brein om. AI richt zich op de ontwikkeling van software die zelfstandig kan redeneren en problemen kan oplossen. Uit onderzoek van Gartner blijkt dat het aantal bedrijven dat een vorm van AI heeft geïmplementeerd in de afgelopen vier jaar met 270 procent is gestegen en in het afgelopen jaar verdrievoudigd is (Gartner2). AI kan een belangrijke rol spelen in het verlichten van de werkdruk bij IT-teams nu de technologie 'volwassen' wordt en praktische toepassingen zich vaker voordoen.

ML zorg voor een efficiëntieslag
ML houdt zich bezig met de ontwikkeling van software die de eigen performance verbetert. ML hangt samen met statistische data-analyse en is gericht op algoritmische complexiteit in programma's. Verder is ML sterk gerelateerd aan datamining, waarbij op een geautomatiseerde manier wordt gezocht in een grote hoeveelheid data. In andere woorden, met ML kunnen afwijkingen en problemen automatisch opgespoord worden (Sterksen). ML helpt daarnaast om patronen te ontdekken in data en deze te clusteren zodat de it'er tijd heeft voor andere taken.

"Er wordt steeds meer geautomatiseerd en er is daardoor steeds minder ruimte voor ondersteunende functies. Bijvoorbeeld: waar je vroeger een hele IT afdeling nodig had om nieuwe computers te installeren, kun je dat tegenwoordig bijna volledig automatiseren"
- Sietse van der Laan, Tiqets.

* WAAROM DOET DEZE TREND ZICH NU VOOR?

AI en ML zijn ontwikkelingen die zeker niet nieuw zijn, maar de toepassingen ervan worden wel steeds nuttiger. Beide trends zijn op dit moment zo ver doorontwikkeld, waardoor ze een grote impact hebben op het werk en daarbij ook op het beroepsonderwijs en de manier waarop we studenten opleiden. Ondanks sterke groei van de laatste jaren en de optimistische verwachtingen hebben IT-bedrijven en ondernemers moeite met het vinden van het juiste personeel. De IT-branche heeft altijd al een structureel tekort aan goed opgeleide it'ers gekend, maar door de economische groei en de lage werkloosheid is dit probleem nu acuut geworden. Binnen het werkveld zijn AI en ML onderdeel geworden van logische oplossingen voor deze uitdaging. De beste AI-oplossingen kunnen doen wat werknemers normaal met weinig toezicht doen of de nodige expertise. Dit betekent dat IT-teams door AI en ML meer voor elkaar kunnen krijgen met de huidige bezetting.

* WAT VERANDERT ER DOOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE EN MACHINE LEARNING

ICT-werk ontkomt niet aan AI en ML
Robotisering raakt in eerste instantie lager geschoolde werknemers en zorgt voor meer tech-functies, maar datagedreven werk ontkomt niet aan AI en ML. Het is onvermijdelijk dat AI en ML een groot aantal van de meer datagedreven en repetitieve taken op zich zullen nemen. Ook dit betekent weer dat er voortdurend bijgeschoold moet worden.

Ethische richtlijnen in het werken met AI en ML
AI en ML brengen ethische vraagstukken met zich mee en als dergelijke innovaties op een verantwoorde wijze moeten plaatsvinden zijn daar regels voor nodig. De ICT-sector is zich daarvan bewust en heeft daarom een ethische gedragscode AI opgesteld als richtsnoer. Uitgangspunt is dat een AI-oplossing zelden op zichzelf staat, maar tot stand komt door samenwerking in het ecosysteem van de opdrachtgever, de eindgebruiker, ICT-leveranciers en onderliggende technologie leveranciers. Ieder heeft daarin zijn eigen rol en verantwoordelijkheid in de keten en staat open voor samenwerking tijdens het maakproces. Ook ná oplevering en tijdens het gebruik van de toepassing, blijven de partijen open staan voor feedback op het gedrag van de AI-toepassing. Gezien de snelle technologische en maatschappelijke ontwikkelingen zal deze code een levend document zijn waarbij jaarlijks gekeken zal worden of een aanpassing van de code nodig zal zijn (NLdigital).

Sietse van der Laan, Tiqets

Machine learning, klinkt futuristisch, maar is stiekem toch nog wel veel handwerk, je moet continu blijven bijsturen in de vraag en antwoord mogelijkheden om zeker te weten dat de output correct blijft. Er zijn veel factoren die hierin meespelen. Dat soort functies zouden er meer kunnen komen. Door automatisering worden dingen ook eenvoudiger te besturen, maar de menselijke hand blijft voorlopig nog wel nodig

Applicatieontwikkelingen zijn niet bij te houden
Vooral applicaties ontwikkelen zich in een rap tempo, waarbij het bijhouden van de nieuwste innovaties een ware sport is. Applicatie software is in de afgelopen vijf jaar drastisch veranderd, waardoor robots, digitale assistenten, Internet of Things (IoT) meer mogelijkheden kunnen bieden. AI en ML zorgen er samen voor dat werkzaamheden efficiënter en productiever worden en bovenstaande technologische innovaties sneller accelereren (Universiteit Twente1, Universiteit Twente2, Arbeidsmarktprognose Sociaal Bestek) . Professor Dr. van Lier, Director Strategy & Innovation bij Centric geeft aan dat software de rode draad is in de meeste technologische ontwikkelingen. Neem bijvoorbeeld de smart TV en smartphone, beide het resultaat van een doorontwikkelingen van steeds verdergaande AI en ML in de afgelopen jaren. De brede toepassing van software heeft als gevolg dat er steeds meer ICT in verschillende sectoren wordt toegepast (KPN). Dit levert veel werk op voor de ICT branche. Hoewel de meeste ontwikkelingen geen ICT in de naam hebben, zijn ze wel sterk gerelateerd aan ICT. Dat betekent meer en ander soort werk voor de applicatieontwikkelaar en de ICT- en media beheerder. Denk aan de robotisering, de 3D-printing, zelfrijdende auto's of de drones. Deze moeten allemaal geprogrammeerd, geconfigureerd, geïntegreerd, beheerd en gerepareerd worden.

'Software wordt continue verbeterd en verder ontwikkeld met als gevolg dat, bijvoorbeeld trends als digitalisering en robotisering steeds op een hoger niveau worden gebracht'
- Professor Dr. Ben van Lier, Director Strategy & Innovation Centric.

AI en ML dwingen It'ers anders te denken
AI en ML nemen een deel van het denkwerk van mensen over en de uitkomst hiervan is, net zoals bij mensen, niet altijd juist. Dit betekent dat het resultaat, hoe geavanceerd het gebruikte algoritme ook is, nooit 100 procent nauwkeurig is. Werken met AI en ML vereist daarom een nieuwe mindset waarbij kritische en analytische vaardigheden steeds belangrijker worden. Een deel van het werk wordt geautomatiseerd, wat taken makkelijker en sneller maakt. Tegelijkertijd vraagt dat wel een kritische houding ten opzichte van monitoring en kennis over het verloop van bepaalde processen. Medewerkers moeten scherp zijn en in staat zijn afwijkingen te signaleren.

"De ontwikkelingen gaan zo snel. Het is heel goed om dat als onderwijs te beseffen. Bij het maken van nieuw lesstof voor het nieuwe jaar, zou de focus niet moeten liggen op de technieken van nu, want dan ben je alweer achterhaald als het schooljaar om is. Je kan studenten beter een bepaalde mindset of focus meegeven, dan dat je ze bepaalde technieken leert. En de verbinding vinden tussen ontwikkeling en beheer bijvoorbeeld. Daar liggen veel kansen, om processen die een systeembeheerder dagelijks doet, te automatiseren"
- Hindrik Jonker, Synlogic.

"Ik kan al die open deuren gaan noemen; blockchain, big data, IoT, etc. In heel veel van dit soort technologieën kun je je verdiepen. Er zijn elke keer nieuwe trends. Om die reden is het leven lang leren belangrijk. Je moet de wil hebben om te leren"
- Vincent te Koppele, Ziekenhuis Gelderse Vallei

* WELKE VOORBEELDEN IN DE PRAKTIJK ZIJN ER VOOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE EN MACHINE LEARNING?

Robotisering in de journalistiek
De robotjournalistiek is in opkomst: robots kunnen een deel van het journalistieke werk automatiseren door het gebruik van algoritmes. Dat gaat vooral om berichten met een voorspelbare structuur. Er bestaat veel scepsis over, maar inmiddels begint automated journalism een serieuze toepassing te worden (Fonds bijzondere journalistieke projecten). Alhoewel deze trend nog in de kinderschoenen staat is het vooralsnog onduidelijk wat voor impact dit gaat hebben op het journalistenberoep.

AI-veiligheid
Soms lijkt AI nog een vrij abstract begrip en is het lastig voor te stellen wat het in de praktijk doet. Dat geldt niet voor AI- security, een hele concrete toepassing van AI. Hierbij wordt AI ingezet om beveiligingsbedreigingen voor een organisatie op te sporen. Zo gebruiken alle grote antivirusprogramma's tegenwoordig AI om verdachte bestanden te herkennen en in quarantaine te zetten.

AI intergratie in software
Een voorbeeld van supervised learning is Apple's Photos op iOS en Mac OS X. Als de gebruiker een paar vrienden tagt op een aantal foto's, dan is de software in staat deze mensen voortaan te herkennen en zelfstandig te taggen op foto's.

ML als interne ICT-support
ML kan ingezet worden in organisatie om een deel van de IT-support te ondersteunen. Elk IT-supportteam kent de te besteedde tijd van steeds terugkerende kleine verzoeken van medewerkers die afleiden van het werken aan projecten met een hoge prioriteit. Spoke gebruikt natural language processing (NLP) en machine learning om automatisch die verzoeken af te handelen via chat, e-mail en sms.

* Welke impact hebben ARTIFICIAL INTELLIGENCE EN MACHINE LEARNING OP HET GEBIED VAN BEROEPSONDERWIJS?

Het uitlezen van software apparatuur, het begrijpen, kunnen interpreteren en analyseren van data is noodzakelijk, geeft expert Ben van Lier van Centric aan.

Professor Dr. Ben van Lier, Director Strategy & Innovation Centric

'De toekomstige mbo-ICT'er heeft ICT als bijvak. Het is een automonteur met ICT, een installateur met ICT of een zorgmedewerker met ICT. Deze ICT'ers werken in het toepassingsgebied van hun techniek. De pure ICT'er gaat naar de ICT-fabriek ergens in de Cloud, de rest gaat aan het werk in het veld'.

Daarnaast moeten software developers en IT systems & devices out-of-the-box kunnen denken en hun kennis schaalbaar maken door regelmatig terugkerende werkzaamheden en best practices te automatiseren. Applicatieontwikkelaars en ICT-en mediabeheerders besteden het grootste deel van hun tijd aan het bedenken van oplossingen voor technische problematiek. Out-of-the-box denken is noodzakelijk om goede beslissingen te kunnen nemen. Als je over zowel technische als creatieve vaardigheden beschikt, is het gemakkelijker om te bepalen welke oplossing je moet kiezen. Een ICT-en mediabeheerder die snel kan reageren, flexibel is en zijn specialistische kennis ook nog eens schaalbaar kan maken, is van grote waarde voor de organisatie en zal de beheerder van de toekomst zijn. Want ook al wordt er steeds meer gestandaardiseerd, zolang we het hebben over technologie blijven er altijd dingen misgaan en is de ICT-mediabeheerder nodig.

Binnen de ICT-support zullen sommige taken makkelijker overgenomen worden door de toepassing van AI en ML wat meer ruimte en tijd vrij maakt voor klantcontact en communicatie. Het hebben van goede communicatieve en klantgerichte skills wordt dan ook steeds belangrijker voor de ICT-support. Verder geldt voor de Applicatie ontwikkelaar dat deze vaak werkt in projectteams en in contact staat met zowel klanten, partners als leveranciers. Ze moeten zich uitstekend kunnen uitdrukken in woord en geschrift, presenteren en luisteren naar de behoeften van anderen. Als applicaties eenmaal draaiend zijn zouden ontwikkelaars via AI en ML makkelijker problemen moeten kunnen oplossen. Dit kan door dat ze zaken in het juiste perspectief zien en in staat zijn om data te evalueren. Nauwkeurige analyse is noodzakelijk om fouten te vermijden, planning effectiever te maken, innovatieve oplossingen te vinden en routinechecks te verbeteren.

Kwalificatie dossier

Benodigde vaardigheden als gevolg van AI en ML

Software development

- out-of-the-box mentaliteit;
- kritische analytische monitoring skills.

IT systems & devices

- kritische analytische monitoring skills;
- out-of-the-box denkvermogen;
- flexibele houding;
- specialisering.

ICT support

- soft-skills: Klant- en service gerichtheid;
- samenwerken met niet-technisch onderlegde collega's;
- basiskennis Excel- databestanden.

# data[].attributes.attachment_link.title
Artificial Intelligence & Machine Learning | SBB

# data[].attributes.attachment_link.description
Volgens Gartner zal in 2022 veertig procent van de applicatieontwikkeling geautomatiseerd zijn. Dit komt doordat artificial intelligence (AI) en machine learning (ML) steeds vaker een waardevolle uitbreiding zijn op ontwikkelteams en hun output (Gartner2). Het gebruik van AI en ML gaat een vlucht nemen in 2020.

# data[].attributes.body
Voorbeelden van AI-toepassingen in sectoren

# data[].attributes.attachment_link.description
We associëren kunstmatige intelligentie (AI) vaak met futuristische toepassingen of met sciencefiction. Maar veel AI-toepassingen gebruiken we al langere tijd. En dankzij de stroomversnelling waar AI nu in zit, blijven de innovaties maar komen. Wat we nu en straks met kunstmatige intelligentie kunnen, leest u in dit artikel.

# data[].attributes.body
Onkruid wiedrobots, Melkrobots, Oogst- en plukrobots, Robot as a Service

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
De landbouw wordt steeds meer hightech. De nieuwste snufjes komen in de vorm van innovatieve robots die steeds vaker door primaire producenten worden ingezet voor lastige taken. De landbouwsector kent veel uitdagingen: Hoe houd je de kosten onder controle maar kun je wel voldoende voedsel produceren voor de hele wereldbevolking tegen concurrerende prijzen? Hoe kom je tijdens de oogsttijd aan voldoende arbeidskrachten nu zij door de pandemie nog maar beperkt mogen reizen? En hoe maak je toch nog winst als je aan alle duurzaamheidsnormen moet voldoen die je door verkopers, consumenten en de overheid worden opgelegd? Het antwoord: maak gebruik van innovatieve technologieën en automatiseer je werkzaamheden. Lees hieronder meer over de laatste trends in landbouwrobotica.

Landbouwrobots veroveren de wereld

Volgens de Precision Agriculture Market Growth Rate Analysis voor 2025 van BIS Research zal de totale waarde van de wereldwijde markt voor agro-robotica stijgen van 1,9 miljard dollar in 2019 naar 7,7 miljard in 2025, dit betekent een jaarlijks groeipercentage van 26,27%. In de Verenigde Staten, Europa, Australië en Japan zien we nu al veel robotsystemen en autonome landbouwmachines die de alledaagse taken van de boeren overnemen. De zuivelsector werkt al veel langer met robotsystemen en de komende vijf jaar zal ook het aantal oogst-, pluk- en wiedrobots snel toenemen. Future Farming heeft de eerste robotica-catalogus voor de landbouw uitgebracht. Hierin worden 35 veld- en oogstrobots belicht die in 2021 kunnen worden gekocht, geleased of gehuurd. De fabrikanten bieden al bijna 2000 modellen aan, tegen prijzen die variëren van € 9.995,- tot een slordige € 590.000,-.

Oogst- en plukrobots

Oogst- en plukrobots worden vooral ingezet bij de teelt van hoogwaardige gewassen, zoals druiven voor de productie van wijn. Het oogsten van dit soort gewassen is traditioneel een omslachtig en tijdrovend karwei. Via innovatieve technologieën als materiaalwetenschap, mechatronica en nanotechnologie leren de robots het fruit niet alleen te detecteren en op rijpheid te beoordelen, maar ook om het op de beste manier vast te pakken en zonder schade van de plant los te halen.

Future Farming voorspelt dat oogstrobots, en zelfs oogstdrones, in de nabije toekomst kunnen worden ingezet voor gewassen als broccoli, citrusvruchten, bloemkool, kiwi's, tomaten, komkommers, paprika's, sla, mango's en watermeloenen. Sommige robots kunnen zelfs de taken van de tractor overnemen, bijvoorbeeld voor bodembewerking, gewasverzorging, zaaien en maaien.

Onkruid wiedrobots

Voor wiedrobots geldt eveneens dat deze bij voorkeur geschikt zijn voor de teelt van hoogwaardige gewassen (zoals verschillende slasoorten, aardbeien, blauwe bessen, sinaasappels en andere citrusvruchten en druiven voor de wijn). Deze robots zijn vooral nuttig waar steil terrein gevaren op kan leveren voor arbeiders en/of materieel. Dankzij precisietechnologie kunnen onkruidverdelgingsrobots het onkruid ook verdelgen, door exact afgemeten hoeveelheden bestrijdingsmiddelen op de juiste plek op maat toe te dienen, zonder het gewas te beschadigen. Hierdoor is veel minder verdelgingsmiddel nodig.

Melkrobots

Melkrobots maken het melkproces effectiever en rendabeler. Daarom stappen de meeste zuivelboeren over van traditioneel melken op geautomatiseerde methoden. Zo kunnen ze beter voldoen aan de wereldwijd exponentieel stijgende vraag naar melk en hebben ze tegelijkertijd minder last van de krappe arbeidsmarkt. Naar verwachting zal het marktaandeel de komende jaren gaan verschuiven van zelfstandige units naar units voor meerdere stallen en vervolgens naar geavanceerde roterende units. Automatische voeder- en stalreinigingssystemen dragen ook bij aan de efficiëntie binnen de melkveehouderij.

Drones/UAV's

Er komt steeds meer belangstelling voor de rol die drones in de landbouw kunnen spelen. De verwachting is dan ook dat de wereldwijde markt voor landbouwdrones gestaag zal blijven groeien, in ieder geval in 2021. In de landbouwsector worden drones (ook wel UAV's genoemd: Unmanned Aerial Vehicles) ingezet om gegevens te verzamelen voor bodemanalyse, beplanting, gewasbesproeiing- en controle, irrigatie en gezondheidscontroles van het vee. Door de goedkopere onderdelen en verbeterde betrouwbaarheid zullen meer - vooral Chinese - marktpartijen deze drones tegen relatief lage prijzen gaan aanbieden.

Robot as a Service - prijsmodellen

Maar wat is nu het investeringsrendement van een landbouwrobot? Dit hangt af van de vraag of boeren en producenten de robot beschouwen als een product (Robot as a Product: RaaP) of als een dienst (Robot as a Service: RaaS). Met andere woorden: zien ze hun investering als een kapitaalinvestering of als een operationele kostenpost? Veel boeren kiezen nog steeds voor het CAPEX-model en kopen hun materieel rechtstreeks van de fabrikant. Toch lijkt dit in de toekomst te gaan veranderen door de grotere flexibiliteit en lagere kosten van het RaaS-model. Helemaal als ook de robotfabrikanten met RaaS-prijsmodellen gaan werken, om zo het gebruik van robots binnen de landbouwsector te stimuleren en goedkoper te maken.

Drones as a Service-modellen worden ook steeds populairder en er komen steeds meer externe bedrijven die deze apparatuur verhuren en bedienen. Het Drone as a Service-model is vooral voordelig voor kleinere boeren en past goed bij de huidige trend van het delen van landbouwmaterieel.

Samenwerken om klaar te zijn voor een veranderende wereld

DLL, een volle dochteronderneming van de Rabobank Groep, biedt toonaangevende financieringsoplossingen op het gebied van materieel en technologie voor de landbouw en de levensmiddelenindustrie. Met onze diepgaande kennis van deze sectoren ontwikkelen we duurzame financiële productoplossingen voor fabrikanten, dealers en gebruikers in meer dan dertig landen. We financieren niet alleen, maar helpen onze partners klaar te stomen voor een veranderende wereld en markt.

Hebt u vragen over hoe DLL u kan helpen uw robotica-plannen te financieren? Neem dan contact met ons op of ga naar onze website voor meer informatie.

# data[].attributes.attachment_link.title
Hightech robots: de nieuwste revolutie in de landbouw

# data[].attributes.attachment_link.description
De landbouw wordt steeds meer hightech. De nieuwste snufjes komen in de vorm van innovatieve robots die steeds vaker door primaire producenten worden ingezet voor lastige taken. De landbouwsector kent veel uitdagingen: Hoe houd je de kosten onder controle maar kun je wel voldoende voedsel produceren voor de hele wereldbevolking tegen concurrerende prijzen?

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
The fact is, tech is the bleeding edge. Everyone can see that nearly every milestone in the modern world revolves around tech. The accelerated pace of innovation has delivered yet another marvel to our doorstep: virtual beings. With more than $320 million investment (as of July 2022) in startups, it's normal to be curious about what virtual beings are and what they do.

What are Virtual Beings?

It's important to begin with a clarification of what virtual beings are. In essence, they are artificial people running on an AI heart or engine.

If you're familiar with the term metaverse, virtual beings are some type of precursor to that. The metaverse is simply a universe of virtual worlds. Virtual beings inhabit those virtual worlds, therefore, it makes sense that the virtual beings existed first before their worlds were built.

The virtual beings themselves are representations of humans living in digital spaces. They're characters or entities possessing solely a digital domain existence. However, they utilize avenues such as advertising and social media to interact with the physical realm. They also live in shared mediums such as games and Internet-native space, as well as hologram technology.

The scope of virtual beings begins with human-controlled avatars manipulated using motion capture technology. But, it doesn't end there, spanning all the way across to fully-sentient anthropomorphic artificial intelligence.

The intersection of multiple technological trends that support the concept of virtual beings. These include artificial intelligence, gaming, high-fidelity CGI, AR, and AI. They also inhabit the periphery of human social psychology, that is, anthropomorphic design, cultural animism and desire for companionship.

It's tempting to mistake virtual beings for animated or computer-generated characters, but they're not the same. Virtual beings have such a level of detail that ensures people have a hard time distinguishing them from humans.

The development of "smart" virtual beings is dependent on advances in artificial intelligence, making room for a highly natural interaction and co-experiencing.

Benefits of Virtual Beings

Computers have made life and business exponentially better for all of humankind for close to a century now. The reality of virtual beings is only going to amplify those positive outcomes. But, before we jump ahead of ourselves, we should consider some of the current benefits of virtual beings that should make a company consider investing in them.

1. Virtual beings can be used to simulate safe and effective learning environments

Eliminating the fear of judgment helps learners become more comfortable. They can go on to try out different approaches and communication styles, without fearing that they'll make mistakes.

2. It's easier for people to deal with feedback from virtual humans

It's typically hard for people to accept feedback. They consider it to be a dent to their ego to accept that they aren't yet perfect. But, feedback is necessary for learning and growth. People seem to prefer feedback coming from an artificial entity than from a real human, so advice from these "non-human humans" is more likely to fly with them.

3. It feels less awkward role-playing with virtual beings than peers

Users feel less embarrassed when role-playing with virtual humans. That's partly because there's a lower likelihood of negative transference reactions which often occurs when peers are present.

4. Virtual beings are more consistent and reliable

Consistency is crucial in many aspects of work and life. Virtual humans don't fluctuate in their moods or knowledge. Instead, they tend to get better making them even more efficient over the long term.

5. Virtual beings are a more cost-effective option than hired actors

Live training usually involves inevitable costs and logistics. This may even lead to a total cancellation of a training program. However, virtual beings are easy and quick to deploy with minimal administrative burden. They also cost far less than hiring a real human. Also there's no need to fear that virtual beings will form an organized union at any time.

6. Virtual beings can help to instill interpersonal skills

AI avatars work because they're dynamic in how they respond to human choices. Plus, they "remember" those interactions in the future. This feature helps to create a better opportunity to practice soft (yet hard) skills such as empathy.

7. Virtual beings can multitask without trying

The BBC once reported an AI demonstration where the news was broadcast in multiple languages around the world. It was the same newscaster speaking only once in English, yet communicating in the language spoken in each country receiving the live transmission. The newscaster was and the best part was that for each language, his lip synced in tandem to the syllables for that audience. Therefore, it didn't feel unnatural to the viewer.

This use of virtual beings can work in product and sales demonstration videos for enterprise clients. All that's necessary is to prepare a script, add text, image, and shape components. The AI platform will quickly generate a video with custom backgrounds along with a virtual begin to simulate facial expressions and movements.

Virtual Beings Examples

There are several implementations of virtual beings, and it's important to highlight some of the more prominent ones.

Virbe

Virbe is a virtual beings framework for autonomous shops and the metaverse. It's clearly focused on enabling brands and businesses to effectively leverage modern tools for transformation into virtual personas.

One of the key areas in which Virbe is gaining increasing influence is the metaverse. But, it's also having a great impact in shaping customer experience in public spaces.

Using the Virbe framework, you can create an interactive virtual being with your existing tools or the platform's built-in features.

Creators also have the benefit to create virtual beings once and deploy them anywhere. In other words, you can launch virtual beings on web and mobile platforms. You can also deploy them on AR, VR, and kiosks. There are SDKs or software development kits for JavaScript, Unity, and Unreal Engine.

For web integrations, all that you require is a few lines of clear computer code to add Virbe to your website. This way, you can deal with each customer in a more personalized way, enhancing your conversion rate above and beyond your competitors' numbers.

In terms of personalized services, your company can take things a notch higher by using your virtual beings in videos and livestreams. Engaging them in social activity is a sure-fire way to introduce them to your community and further cement their (your customers') sentiment towards your brand.

In cases where you require your virtual being at a physical location such as a store or hotel, you can hire Virbes (what the company calls its virtual beings) to enhance the autonomous customer experience.

Virbe's virtual beings aren't just customer service inclined, though. They're equally effective in other aspects of the typical business enterprise. This includes, sales, HR, education and customer support. We'll talk about sales a bit.

One of the key skills of sales is to create engaging presentations. Not many sales people look forward to making sales presentations. It's not their fault, to be fair. It usually requires a lot to get things right during presentations and it's really easy to bungle things in the process.

While sales presentations are scary, what's worse is to engage the audience at scale. Virbe Hub has a Presentation Mode solution to help with this. But, what other level of being awesome does this tool hold?

Firstly, you don't plan to spend too many hours trying to make your presentation more engaging. You also don't want to toil endlessly in the name of tweaking it to serve your prospects right. Virtual beings in Presentation Mode can help you do both of these. You'll keep your audience engaged all the time and guide them through to the completion of the sales process.

Of course, you won't need to bother about delivering the presentation yourself. Besides, you can just stick with knowing and speaking English while the virtual beings effortlessly communicate with your multilingual audiences with no more than one click.

Every participant in the presentation will receive a unique link to further personalize the presentation.

The question then arises as to who can use the platform. Virbe aims to be useful for creators, agencies, and enterprises alike.

VTubers

A VTuber is a virtual being who streams their daily experiences on popular video platforms. These human beings use a number of consumer-ready motion capture technologies and software for creating characters. These creators exist primarily in the anime aesthetic and stream via YouTube or Twitch.

The VTubing craze began in Japan in the mid-2010s and had blossomed into an international fad by the early 2020s. Besides real-time motion capture technology helping to manipulate a virtual avatar, VTubers can stream and post videos across multiple platforms. These include common platforms such as YouTube and Twitch, alongside other less popular ones like Bilibili and Niconico. The fan base consists of people who experience a wow factor over the characters they've created.

The first VTuber iterations emerged sometime around February 2010. Nitroplus, a visual novel maker, began uploading content to their YouTube channel where their mascot, Super Sonico, shares information on upcoming releases. The phenomenon achieved critical acclaim in late 2016 after Kizuna AI debuted on YouTube.

The name VTuber actually comes from Kizuna AI, who shortened the phrase "virtual YouTuber" to describe herself. She knows how to create the intimate experience that appeals to her fans by responding to their comments and questions. The success helped her grow her fan base to two million subscribers within ten months.

Kizuna AI put a silver lining on the VTuber trend as more people in Japan jumped on the train. It rode on the back of anime and manga appeal to expand internationally. As the Twitch viewership grew during the 2020 COVID-19 pandemic, VTubing became even more popular outside Japan. This influenced the creation of a VTuber tag on Twitch and recognition in the YouTube 2020 Culture and Trends Report, which cited its growth to 1.5 billion views per month by October 2020.

VTubers leverage the ability to tap into the power of storytelling, creating vibrant characters, fan interaction, para-social relationships, and pseudonymity. These characters end up being more interesting than their human streamer characters.

As of May 2022, there were at least 16,000 VTubers from only 1,000 in March 2018. Their collective fan base number millions across social media platforms. Ai Angelica, Code Miko, Gawr Gura, Inugami Korone, Ironmouse, Kiryu Coco, and Nyanners are some of the signature names on the VTube horizon.

A similar concept to VTubing is NFTs in Web3 applications. NFTs (Non-Fungible Tokens) have also helped forge multiplying fanbases, community interaction, a sense of belonging, making them comparable to VTube in capturing mindshare. Some VTubers are now experimenting with the technology, and Kizuna AI is the primary example after its hiatus in early 2022 to study NFTs.

VTuber NFTs have an obvious use case in creating token-gated content and Discords besides digital collectibles. However, two other possible uses include rights management and avatar markets.

Third-party entities can create rigged character models and distribute them as NFTs. It's a significant upgrade to how the market currently works and its commissioning system since creators can better track the use of models while receiving secondary sales.

Synthesia.io

Another option to help businesses to create rich videos with AI avatars and voices is the web-based Synthesia platform.

One of the strengths of Synthesia is its simplicity. It offers an intuitive user experience that requires you to have zero knowledge of video creation.

Using Synthesia can be broken down into four short steps:

1. Choose a template and avatar.

2. Type in some text.

3. Include visual elements.

4. Generate your video.

This is great for video campaigns, which you can do in more than 60 languages. In one use case, you can communicate employee training, customer onboarding, and knowledge sharing to a diverse and distributed audience.

Synthesia supports the fast creation of training videos, how-to videos, and product marketing videos, It also integrates well with many apps you probably use already. The growing 30+ app list includes BigCommerce, Kickstarter, Lectora, Medium, Monday, Notion, PowerPoint, Shopify, Squarespace, Unsplash, Userpilot, Vimeo, WordPress, and YouTube.

Synthesia also lets users create their own custom avatars.

Metaverse

The metaverse has become so important in terms of its promises that social media giant Facebook, has bet on it and rebranded itself as Meta. The consensus among experts is that the road to the metaverse is still a long way off.

The goal of the metaverse is to innovate social interaction on the internet. Decades ago, It would have been stuff for science fiction. Today however, it appears to be the reality unfolding before our eyes.

At its core, the metaverse is a massive network of interconnected virtual spaces. It implies that we can move from one virtual world to another using augmented reality or virtual reality.

The metaverse will happen when technologies such as virtual reality and augmented reality superimpose a computer-generated image on a user's visual perception of the real world. Virtual reality or VR itself is a computer-generated simulation of a 3D image or environment.

The metaverse will immerse users in an alternate world, and companies including Meta are at the forefront of building the devices that will make our metaverse journeys possible. One typical device is the Oculus Quest.

Launching into the metaverse through a virtual reality headset is similar to sitting in a room with another person who can see you, mimic everything you do, and vice versa.

As innovative as they sound, immersive worlds and the creation of online avatars aren't exactly new. Online games such as Roblox, Pokémon Go, Minecraft, and Grand Theft Auto Online have effectively deployed virtual universes. Meta is looking to take things beyond the entertainment scene, though. The company wants to create virtual workspaces for homes and public spaces, besides experiences that traverse generations.

Virtual metaverse-powered worlds could open up new revenue streams for businesses. The likelihood of this is due to the fact that people everywhere are overwhelmingly embracing an increasingly digital life. The payments and fintech industry is a solid introduction to a world of seamless digital interconnectedness. Walmart recently announced its virtual world with currency and the ability for customers to buy and sell NFTs.

The metaverse - when it arrives - definitely looks like it'll come in various flavors. Getting the metaverse reality off the ground requires plenty of investment in high-speed broadband internet and reliable virtual reality hardware.

Virtual interactions promise enticing financial outcomes for big businesses.

Virtual Beings: How They Impact Our World

As our shared social experience continues to grow, it's only fitting to say the population of virtual beings will grow exponentially. This is because it's the nature of mankind to find ways to use valuable inventions and innovation. In other words, the more mainstream virtual beings become, the more applications they'll find in life and business.

The current landscape has seen several startup and enterprise businesses deploying and using custom software products which may be designed, built, and maintained by a third-party.

The AI market is expected to achieve a market cap of just over $300 billion. Only five years ago, it was $15.7 billion.

Demand for AI personal assistants is an important factor for the exponential growth. The voice and speech recognition market achieved $9.12 billion in 2017, according to Grand View Research. At an expected compound annual growth rate of 17.2 percent, the forecast looks great until at least 2025.

Notice that emerging smartphone and computer products now ship with built-in AI assistants by default. That's how commonplace it's to find products and services merging with AI personal assistant software.

The emergence of Web3 has much potential to accelerate the virtual beings phenomenon. It could happen through new creator revenue models, internet-first organizational structures, and crypto-powered digital ownership.

There's truly one reason alone why investors are pouring money into the virtual beings "industry." That's because of the endless inherent opportunities. Creative fictional character development, conversational AI, generative adversarial networks, and photo-realistic graphics are just some of the ways we're using virtual beings already. The general hunch is that characters with humanoid personalities will soon become part of our daily interaction.

The term "virtual beings" still struggles for definition, however. The reason is that it's currently used to refer to whatever overlapping activities we find across three separate fields including:

Humanoid Character Creation.

Virtual Companions.

Virtual Influencers.

There's considerable overlap with these three. Humanoid virtual influencers exist, for example. Yet, they represent separate challenges, business opportunities, and ethical concerns.

Let's now review areas where humans are currently applying virtual beings.

Virtual Companions

Virtual companions refer to conversational artificial intelligence that builds personal relationships with people for either friendship or utility. A virtual companion has the following attributes:

They have personality.

They assess personality.

They can recall prior conversations.

They apply the elements above to engage in human conversations.

They aren't humans, but virtual companions clearly function as if they were beings in their own right. There are 4 formats that they can exist in:

Physical presence - robots are the perfect example.

Interactive voice.

Interactive visual media - social media, gaming, and AR/VR.

Text-based messaging.

Virtual Beings vs. AI Personal Assistants

You may be wondering how different a virtual being is from a virtual assistant, considering that people tend to use these and other terms like them like synonyms.

A virtual assistant is anyone who offers some kind of assistive service from a remote location. An AI personal assistant uses artificial intelligence to positively impact business workflows. It essentially streamlines and automates basic customer service or sales interactions, thus making it possible to pair products or services with an AI personal assistant software.

On the other hand, a virtual being is a character that represents a human being in a digital setting. So, you can have one playing the role of customer service representative and interacting with your customers or handling sales pitches.

Conclusion

According to the Virtual Beings Summit, virtual beings are digital characters with the ability to grow. This definition is aimed at defining them as "living" beings with the capacity for development.

However, virtual beings are designed to forge two-way relationships with other characters and people. This is where its business potential becomes obvious. As virtual reality becomes more mainstream, businesses like yours must consider the possible benefits that creating a virtual being using a platform such as Virbe bring.

If you're seeking an early advantage above your competitors, adopting virtual beings in your business could work the magic.

# data[].attributes.attachment_link.title
What Are Virtual Beings and How Will They Impact Our World? | Iterators

# data[].attributes.attachment_link.description
The fact is, tech is the bleeding edge. Everyone can see that nearly every milestone in the modern world revolves around tech. The accelerated pace of innovation has delivered yet another marvel to our doorstep: virtual beings. With more than $320 million investment (as of July 2022) in startups, it's normal to be curious about what virtual beings are and what they do.

# data[].attributes.body
Het printen van organen
https://www.rtlnieuws.nl/editienl/artikel/5188572/nieuwe-3d-printer-levend-weefsel-cellen-umc-utrecht#:~:text=Onderzoekers%20van%20het%20UMC%20Utrecht,materiaal%20%E2%80%93%20ook%20wel%20bioprinten%20genoemd.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Bliksemsnel een hartklep of stuk van een dijbeen printen. Onderzoekers van het UMC Utrecht werken aan een techniek om dat mogelijk te maken. Ze ontwikkelen een 3D-printer die binnen enkele minuten een deel van het menselijk lichaam - inclusief levende cellen - kan namaken.

Er wordt al langer gewerkt aan het 3D-printen van menselijk materiaal - ook wel bioprinten genoemd. "De implantaten die al geprint worden zijn van plastic, metaal of titanium", vertelt Jos Malda, hoogleraar bioprinten aan het UMC Utrecht.

Laagje voor laagje

De klassieke 3D-printers gaan laagje voor laagje te werk. "Dat gaat niet zo snel, terwijl snelheid bij het printen van levende cellen juist belangrijk is; als het te langzaam gaat, dan sterven de cellen af."

KFC wil kipvriendelijke nuggets maken met 3D-bioprinter

Met de nieuwe techniek hoeft er niet in in laagjes gewerkt te worden, waardoor het een stuk sneller kan. "Het ontwikkelingsproces is nog gaande", aldus Malda.

Uiteindelijk hoopt hij dus te kunnen werken met stukjes levend weefsel. "Het voordeel daarvan is dat het kan helpen bij het herstel van weefsel dat stuk is. Een plastic implantaat doet dat niet. Dat breekt ook niet af."

Reserve-onderdelen

Of we in de toekomst een compleet mens uit de printer kunnen laten rollen? Zo moeten we het volgens Malda niet bekijken. "Je moet het meer zien als het maken van reserve-onderdelen."

Nederlandse techfanaten sceptisch over eten uit 3D-printer

Er zijn verschillende mogelijkheden denkbaar met het geprinte weefsel. Zo zouden we er medicatie op kunnen onderzoeken. "Het mooie aan het werken met weefsel is dat je daadwerkelijk kan zien hoe het functioneert in de mens. Door op deze manier medicatie te testen, zullen er minder dierproeven nodig zijn."

Daarnaast kan er op het weefsel getest worden of een behandeling aanslaat. "Mensen hoeven dan niet zomaar geopereerd te worden. En stel dat er een stuk hart kapot is, dan kunnen we dat repareren. Zo is er ook minder behoefte aan donoren."

Geduld

Trendwatcher Lieke Lamb verwacht dat het nog lang gaat duren voordat deze manier van werken echt wordt toegepast. "Het gewone 3D-printen neemt een vlucht, maar aan bioprinten zitten nog wat haken en ogen. Al zijn de eerste resultaten geweldig", zegt ze tegen EditieNL.

Nederlandse techfanaten sceptisch over eten uit 3D-printer

"We gaan steeds meer die kant op, maar momenteel zijn we nog bij het helen van wonden, huid en botstructuren. In Israël is het gelukt om een hart na te maken, maar die moet nog leren kloppen. In Rusland hebben ze gewerkt aan de schildklier van een muis."

Complete organen printen die volwaardig kunnen meedraaien in het menselijk lichaam, zal volgens Lamb voorlopig niet gebeuren. "Ik denk op z'n allervroegst over tientallen jaren. Het is echt nog toekomstmuziek."

# data[].attributes.attachment_link.title
Nieuwe 3D-printer van UMC Utrecht kan levend weefsel printen

# data[].attributes.attachment_link.description
Bliksemsnel een hartklep of stuk van een dijbeen printen. Onderzoekers van het UMC Utrecht werken aan een techniek om dat mogelijk te maken. Ze ontwikkelen een 3D-printer die binnen enkele minuten een deel van het menselijk lichaam - inclusief levende cellen - kan namaken.

# data[].attributes.body
Personeelstekort wakkert aan om in de landbouw te gaan werken met robots. In 10 jaar kan een verdriedubbeling worden gerealiseerd. Veiligheid en duurzaamheid zijn belangrijke randvoorwaarden voor deze ontwikkeling.

# data[].attributes.attachment_link.title
Strijd om agrarische robots barst los - Holland Robotics

# data[].attributes.attachment_link.description
Nederlandse agritech-markt kan groeien van 715 miljoen naar 2,5 miljard euro in 2030(dit artikel is overgenomen van een artikel va ABN Amro) Verdrievoudiging markt agrarische robots in tien jaar mogelijk Groeiende personeelstekorten zijn belangrijke katalysator voor doorbraak Robotisering komt in stroomversnelling door transitie naar duurzame voedselproductie De groei van de wereldbevolking, schaarste aan personeel [...]

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
De eerste Nederlandse 3D-geprinte woning is in gebruik genomen. De huurders kregen op 30 april de sleutel tot hun nieuwe woning overhandigd van woningbouwcorporatie Vesteda.

Het huis is onderdeel van Project Milestone, waar binnen een vijftal 3D-geprinte woningen worden gerealiseerd. De woningen worden één voor één gebouwd. Lessen die uit de bouw van de voorgaande woning(en) zijn getrokken, worden ingezet bij de bouw van de overige woningen. Zo is deze eerste woning off-site in een fabriek 3D-geprint. De componenten die hierdoor ontstonden zijn vervolgens naar Eindhoven verscheept en hier geassembleerd.

Project Milestone

Project Milestone is een gezamenlijk bouw- en innovatieproject van Eindhoven University of Technology, Van Wijnen, Saint-Gobain Weber Beamix, Vesteda, gemeente Eindhoven en Witteveen+Bos. De partijen hebben gezamenlijk een vrijstaande gelijkvloerse woning van 94 vierkante meter netto vloeroppervlak gerealiseerd. De woning in de Eindhovense wijk Bosrijk.

De woning heeft de vorm gegeven van een grote zwerfkei, wat aansluit bij de natuurlijke locatie waar de woning is gelegen. Het huis is volgens Vesteda voorzien van een 'royale woonkamer' en twee slaapkamers. Extra dikke isolatie in combinatie met een aansluiting op het warmtenet zorgen voor een energiezuinig karakter, met een energieprestatiecoëfficiënt van 0,25.

3D-geprinte elementen

De woning is geprint in beton. Het huis bestaat uit 24 betonnen elementen. Deze zijn laag voor laag geprint in een 3D-printfabriek in Eindhoven. De elementen zijn vervolgens op een vrachtwagen geplaatst en naar het bouwterrein gereden. Hier zijn zij op een fundering geplaatst. Vervolgens is de woning onder meer voorzien van een dak en kozijnen, en is het huis verder afgewerkt.

Het 3D-geprinte huis heeft de vorm van een zwerfkei. Hierbij is onder meer geëxperimenteerd met het printen van overhellende wanden, wat een uitdaging was. De deelnemers melden deze techniek nu onder de knie te hebben en stellen dat het project de deur opent naar huizen met een niet traditionele vorm. Dit maakt onder meer gepersonaliseerde ontwerpen mogelijk en geeft meer flexibiliteit in het ontwerp. Ook moeten woningen aanzienlijk sneller kunnen worden gerealiseerd door hen te 3D-printen.

Duurzaamheid

Ook met het oog op duurzaamheid is de techniek interessant. De betrokken partijen wijzen erop dat met 3D-betonprinten minder beton nodig is voor de realisatie van een woning. Op termijn hopen de partijen met behulp van 3D-printen ook te kunnen bijdragen aan het oplossen van het woningtekort in Nederland.

Pieter Knauff, Chief Investment Officer bij Vesteda: "De vormvrijheid die 3D-printen in beton creëert, schept een enorme nieuwe ruimte aan mogelijkheden om een woning te ontwerpen en te beleven. Tegelijkertijd draagt deze nieuwe techniek bij aan de noodzakelijke verduurzaming van de bouwsector, de versnelling van bouwproductie en het beheersen van de bouwkosten, wat broodnodig is om betaalbare woningen te kunnen blijven bouwen."

3D-betonprinten in de bouw

Bas Huysmans, CEO Weber Benelux: "Met het printen van in drie vlakken gekromde, van isolatie voorziene én zelfdragende muurelementen hebben we in dit project belangrijke stappen gezet in het verder ontwikkelen van 3D-betonprinten in de bouw. Samen met alle partners hebben we een uitdagend traject doorlopen en een zeer bijzondere woning gerealiseerd. Ik denk dat we de Milestone-huizen straks met trots kunnen toevoegen in het rijtje van iconische projecten in Eindhoven".
Auteur: Wouter Hoeffnagel

# data[].attributes.attachment_link.title
Eerste 3D-geprinte woning van Nederland in gebruik genomen - Maakindustrie Nieuws

# data[].attributes.attachment_link.description
De eerste Nederlandse 3D-geprinte woning is in gebruik genomen. De huurders kregen op 30 april de sleutel tot hun nieuwe woning overhandigd van woningbouwcorporatie Vesteda. Het huis is onderdeel van Project Milestone, waar binnen een vijftal 3D-geprinte woningen worden gerealiseerd. De woningen worden één voor één gebouwd.

# data[].attributes.attachment_link.title
Is handelen in cryptocurrency met een trading bot een goed idee?

# data[].attributes.attachment_link.description
Het handelen in Bitcoin en andere cryptocurrencies wordt steeds populairder. Wereldwijd maar ook in Nederland.

# data[].attributes.body
De landbouw wordt steeds meer hightech en door robots kunnen verschillende sectoren de productie vergroten.

Oogst- en plukrobots worden vooral ingezet bij de teelt van hoogwaardige gewassen, zoals druiven voor de productie van wijn. Dit kost veel tijd en arbeidsintensief, maar door middel van robots kan dit proces versneld worden.

Onkruid wiedrobots
Deze robots zijn vooral nuttig waar steil terrein gevaren op kan leveren voor arbeiders en/of materieel. Dankzij precisietechnologie kunnen onkruidverdelgingsrobots het onkruid ook verdelgen, door exact afgemeten hoeveelheden bestrijdingsmiddelen op de juiste plek op maat toe te dienen, zonder het gewas te beschadigen. Hierdoor is veel minder verdelgingsmiddel nodig.

Melkrobots

Melkrobots maken het melkproces effectiever en rendabeler.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
De landbouw wordt steeds meer hightech. De nieuwste snufjes komen in de vorm van innovatieve robots die steeds vaker door primaire producenten worden ingezet voor lastige taken. De landbouwsector kent veel uitdagingen: Hoe houd je de kosten onder controle maar kun je wel voldoende voedsel produceren voor de hele wereldbevolking tegen concurrerende prijzen? Hoe kom je tijdens de oogsttijd aan voldoende arbeidskrachten nu zij door de pandemie nog maar beperkt mogen reizen? En hoe maak je toch nog winst als je aan alle duurzaamheidsnormen moet voldoen die je door verkopers, consumenten en de overheid worden opgelegd? Het antwoord: maak gebruik van innovatieve technologieën en automatiseer je werkzaamheden. Lees hieronder meer over de laatste trends in landbouwrobotica.

Landbouwrobots veroveren de wereld

Volgens de Precision Agriculture Market Growth Rate Analysis voor 2025 van BIS Research zal de totale waarde van de wereldwijde markt voor agro-robotica stijgen van 1,9 miljard dollar in 2019 naar 7,7 miljard in 2025, dit betekent een jaarlijks groeipercentage van 26,27%. In de Verenigde Staten, Europa, Australië en Japan zien we nu al veel robotsystemen en autonome landbouwmachines die de alledaagse taken van de boeren overnemen. De zuivelsector werkt al veel langer met robotsystemen en de komende vijf jaar zal ook het aantal oogst-, pluk- en wiedrobots snel toenemen. Future Farming heeft de eerste robotica-catalogus voor de landbouw uitgebracht. Hierin worden 35 veld- en oogstrobots belicht die in 2021 kunnen worden gekocht, geleased of gehuurd. De fabrikanten bieden al bijna 2000 modellen aan, tegen prijzen die variëren van € 9.995,- tot een slordige € 590.000,-.

Oogst- en plukrobots

Oogst- en plukrobots worden vooral ingezet bij de teelt van hoogwaardige gewassen, zoals druiven voor de productie van wijn. Het oogsten van dit soort gewassen is traditioneel een omslachtig en tijdrovend karwei. Via innovatieve technologieën als materiaalwetenschap, mechatronica en nanotechnologie leren de robots het fruit niet alleen te detecteren en op rijpheid te beoordelen, maar ook om het op de beste manier vast te pakken en zonder schade van de plant los te halen.

Future Farming voorspelt dat oogstrobots, en zelfs oogstdrones, in de nabije toekomst kunnen worden ingezet voor gewassen als broccoli, citrusvruchten, bloemkool, kiwi's, tomaten, komkommers, paprika's, sla, mango's en watermeloenen. Sommige robots kunnen zelfs de taken van de tractor overnemen, bijvoorbeeld voor bodembewerking, gewasverzorging, zaaien en maaien.

Onkruid wiedrobots

Voor wiedrobots geldt eveneens dat deze bij voorkeur geschikt zijn voor de teelt van hoogwaardige gewassen (zoals verschillende slasoorten, aardbeien, blauwe bessen, sinaasappels en andere citrusvruchten en druiven voor de wijn). Deze robots zijn vooral nuttig waar steil terrein gevaren op kan leveren voor arbeiders en/of materieel. Dankzij precisietechnologie kunnen onkruidverdelgingsrobots het onkruid ook verdelgen, door exact afgemeten hoeveelheden bestrijdingsmiddelen op de juiste plek op maat toe te dienen, zonder het gewas te beschadigen. Hierdoor is veel minder verdelgingsmiddel nodig.

Melkrobots

Melkrobots maken het melkproces effectiever en rendabeler. Daarom stappen de meeste zuivelboeren over van traditioneel melken op geautomatiseerde methoden. Zo kunnen ze beter voldoen aan de wereldwijd exponentieel stijgende vraag naar melk en hebben ze tegelijkertijd minder last van de krappe arbeidsmarkt. Naar verwachting zal het marktaandeel de komende jaren gaan verschuiven van zelfstandige units naar units voor meerdere stallen en vervolgens naar geavanceerde roterende units. Automatische voeder- en stalreinigingssystemen dragen ook bij aan de efficiëntie binnen de melkveehouderij.

Drones/UAV's

Er komt steeds meer belangstelling voor de rol die drones in de landbouw kunnen spelen. De verwachting is dan ook dat de wereldwijde markt voor landbouwdrones gestaag zal blijven groeien, in ieder geval in 2021. In de landbouwsector worden drones (ook wel UAV's genoemd: Unmanned Aerial Vehicles) ingezet om gegevens te verzamelen voor bodemanalyse, beplanting, gewasbesproeiing- en controle, irrigatie en gezondheidscontroles van het vee. Door de goedkopere onderdelen en verbeterde betrouwbaarheid zullen meer - vooral Chinese - marktpartijen deze drones tegen relatief lage prijzen gaan aanbieden.

Robot as a Service - prijsmodellen

Maar wat is nu het investeringsrendement van een landbouwrobot? Dit hangt af van de vraag of boeren en producenten de robot beschouwen als een product (Robot as a Product: RaaP) of als een dienst (Robot as a Service: RaaS). Met andere woorden: zien ze hun investering als een kapitaalinvestering of als een operationele kostenpost? Veel boeren kiezen nog steeds voor het CAPEX-model en kopen hun materieel rechtstreeks van de fabrikant. Toch lijkt dit in de toekomst te gaan veranderen door de grotere flexibiliteit en lagere kosten van het RaaS-model. Helemaal als ook de robotfabrikanten met RaaS-prijsmodellen gaan werken, om zo het gebruik van robots binnen de landbouwsector te stimuleren en goedkoper te maken.

Drones as a Service-modellen worden ook steeds populairder en er komen steeds meer externe bedrijven die deze apparatuur verhuren en bedienen. Het Drone as a Service-model is vooral voordelig voor kleinere boeren en past goed bij de huidige trend van het delen van landbouwmaterieel.

Samenwerken om klaar te zijn voor een veranderende wereld

DLL, een volle dochteronderneming van de Rabobank Groep, biedt toonaangevende financieringsoplossingen op het gebied van materieel en technologie voor de landbouw en de levensmiddelenindustrie. Met onze diepgaande kennis van deze sectoren ontwikkelen we duurzame financiële productoplossingen voor fabrikanten, dealers en gebruikers in meer dan dertig landen. We financieren niet alleen, maar helpen onze partners klaar te stomen voor een veranderende wereld en markt.

Hebt u vragen over hoe DLL u kan helpen uw robotica-plannen te financieren? Neem dan contact met ons op of ga naar onze website voor meer informatie.

# data[].attributes.attachment_link.title
Hightech robots: de nieuwste revolutie in de landbouw

# data[].attributes.attachment_link.description
De landbouw wordt steeds meer hightech. De nieuwste snufjes komen in de vorm van innovatieve robots die steeds vaker door primaire producenten worden ingezet voor lastige taken. De landbouwsector kent veel uitdagingen: Hoe houd je de kosten onder controle maar kun je wel voldoende voedsel produceren voor de hele wereldbevolking tegen concurrerende prijzen?

# data[].attributes.body
Klantenservice: AI kan worden ingezet als chatbots om klanten snel met hun problemen  te kunnen helpen.
Streamingdiensten: Door de inzet van AI kunnen streamingdiensten gebruikers op basis van hun kijkgedrag films en series aanraden.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
De betekenis van kunstmatige intelligentie

AI is een verzamelnaam geworden voor applicaties die complexe taken uitvoeren waarvoor voorheen menselijke input, was vereist, zoals bij de online communicatie met klanten of een potje schaken. De term wordt vaak door elkaar gebruikt met onderliggende gerelateerde termen, zoals machine learning (ML) en deep learning.

Er zijn echter verschillen. Machine learning is bijvoorbeeld gericht op het bouwen van systemen die kunnen leren of hun prestaties kunnen verbeteren op basis van de data waarmee de systemen worden gevoed. Hierbij is het van belang om op te merken dat machine learning altijd onder AI valt, maar AI niet altijd onder machine learning.

Om de waarde van AI optimaal te benutten, investeren veel bedrijven enorm in data science-teams. Datawetenschap combineert statistiek, computerwetenschap en zakelijke kennis om waarde te halen uit verschillende databronnen.

Hoe AI-technologie organisaties kan helpen

AI is in essentie bedoeld om na te bootsen hoe mensen de wereld waarnemen en erop reageren, en daar dan beter in te worden. AI is in rap tempo een belangrijke hoeksteen van innovatie aan het worden. Dankzij de diverse vormen van machine learning die kunnen worden ingezet om patronen in data te ontdekken en voorspellingen te doen, kan AI op verschillende manieren van meerwaarde zijn voor uw bedrijf doordat

Een completer beeld wordt verschaft in de hoeveelheid data die beschikbaar zijn

Op basis van voorspellingen zeer ingewikkelde of alledaagse taken worden geautomatiseerd

AI in de onderneming

AI-technologie verbetert de bedrijfsprestaties en productiviteit door processen of taken te automatiseren die voorheen menselijke inzet vereisten. Bovendien maakt AI het mogelijk om data te interpreteren op een schaal die geen mens ooit zou aankunnen. Die mogelijkheid kan een bedrijf aanzienlijke voordelen opleveren. Netflix maakt bijvoorbeeld gebruik van machine learning om enige mate van personalisatie te bieden, wat ertoe heeft geleid dat het klantenbestand met meer dan 25 procent is toegenomen.

De meeste bedrijven geven data science nu prioriteit en stoppen er veel geld in. In een McKinsey-enquête uit 2021 over AI kwam aan het licht dat het aantal bedrijven dat de invoering van AI in ten minste één functie meldden met 56 procent was gestegen, ten opzichte van 50 procent in het jaar daarvoor. Bovendien gaf 27 procent van de respondenten aan dat ten minste 5% van de inkomsten kan worden toegeschreven aan AI, ten opzichte van 22 procent het jaar daarvoor.

AI is van waarde voor vrijwel elke functie, elk bedrijf en elke branche. Het omvat algemene en branchespecifieke toepassingen zoals

Het gebruik van transactionele en demografische data om te voorspellen hoeveel bepaalde klanten gaan uitgeven in de loop van hun relatie met een bedrijf (ook wel de levenslange klantwaarde genoemd)

Het optimaliseren van prijzen op basis van klantgedrag en -voorkeuren

Het gebruik van beeldherkenning om röntgenfoto's te analyseren op tekenen van kanker

Hoe bedrijven AI gebruiken

Volgens de Harvard Business Review gebruiken bedrijven AI voornamelijk om

Inbreuken in de beveiliging op te sporen en tegen te gaan (44 procent)

Technologieproblemen van gebruikers op te lossen (41 procent)

Het aantal productiebeheertaken te verlagen (34 procent)

Te peilen of wordt voldaan aan intern compliancebeleid voor het gebruik van erkende leveranciers (34 procent)

Factoren voor de invoering van AI

Drie factoren bevorderen de ontwikkeling van AI in uiteenlopende branches.

Directe beschikbaarheid van betaalbare, krachtige computingfunctionaliteit. De talloze standaardcomputingopties in de cloud zorgen ervoor dat betaalbaar, krachtig computingvermogen gemakkelijk toegankelijk is. Vóór deze ontwikkeling waren de enige voor AI beschikbare computingomgevingen niet op de cloud gebaseerd en te duur.

De grote hoeveelheden data die beschikbaar zijn voor het 'leerproces'. Om goede voorspellingen te kunnen doen, moet AI grote hoeveelheden data verwerken. Eenvoudige labeling van data en betaalbare opslag en verwerking van gestructureerde en ongestructureerde data maken het bouwen en trainen van algoritmen mogelijk.

Toegepaste AI levert concurrentievoordeel op. Steeds meer ondernemingen onderkennen dat concurrentievoordeel kan worden behaald door AI-inzichten toe te passen op bedrijfsdoelstellingen en geven hieraan prioriteit in het hele bedrijf. Zo kunnen bedrijven sneller, betere beslissingen nemen dankzij de via AI verkregen gerichte aanbevelingen. Veel van de functies en mogelijkheden die AI biedt, helpen kosten te verlagen, risico's te beperken, de marktintroductietijd te verkorten, enzovoort.

Training en ontwikkeling van AI-modellen

Het ontwikkelen en implementeren van machine learning-modellen bestaat uit meerdere fasen, zoals training en afleiding. AI-training en -afleiding heeft betrekking op het experimenteren met machine learning-modellen om een probleem op te lossen.

Een machine learning-engineer kan bijvoorbeeld experimenteren met verschillende kandidaatmodellen voor een beeldherkenningsprobleem, zoals het detecteren van botbreuken op röntgenfoto's.

Om de nauwkeurigheid van deze modellen te verbeteren, kan de engineer data invoeren in de modellen en de parameters afstemmen totdat deze aan een vooraf gedefinieerde drempel voldoen. Deze trainingsbehoeften, gemeten naar de complexiteit van het model, groeien elk jaar exponentieel.

Infrastructuurtechnologieën die essentieel zijn voor AI-training op schaal zijn clusternetwerken, zoals RDMA en InfiniBand, Bare Metal GPU-computing en hoogwaardige opslag.

Succesverhalen over AI

AI is de drijvende kracht achter enkele grote succesverhalen.

Volgens de Harvard Business Review heeft de Associated Press wel 12 keer zo veel verhalen uitgebracht door AI-software aan te leren om automatisch financiële nieuwsberichten te schrijven. Hierdoor kregen de journalisten van het blad meer de vrijheid om diepgaandere artikelen te schrijven.

Deep Patient, een AI-tool die is ontwikkeld door de Icahn School of Medicine op Mount Sinai, stelt artsen in staat patiënten met een hoog risico te identificeren, nog voordat ziekten worden gediagnosticeerd. Volgens insideBIGDATA analyseert de tool de medische voorgeschiedenis van een patiënt om bijna 80 aandoeningen te voorspellen, tot een jaar voordat deze zich zouden openbaren.

Kant-en-klare AI maakt het operationaliseren van AI eenvoudiger

Met de opkomst van AI-oplossingen en -tools profiteren bedrijven van alle voordelen van AI, tegen lagere kosten en in minder tijd. Kant-en-klare AI wil zeggen dat de oplossingen, tools en software ofwel ingebouwde AI-functionaliteit bevatten of het besluitvormingsproces automatiseren op basis van algoritmen.

Kant-en-klare AI omvat zelfherstellende autonome databases en vooraf gemaakte modellen voor beeldherkenning en tekstanalyse van verschillende gegevenssets.

Aan de slag met AI

Communiceer met klanten via chatbots. Chatbots passen verwerking van natuurlijke taal toe om klanten te begrijpen, waardoor de klant vragen kan stellen en informatie kan inwinnen. Deze chatbots leren na verloop van tijd bij zodat de interacties voor de klant steeds waardevoller worden.

Houd zicht op uw datacenter. Het IT-beheer kan de bewaking stroomlijnen met een cloudplatform dat alle data integreert en automatisch drempels en afwijkingen bijhoudt.

Voer een bedrijfsanalyse uit zonder expert. Dankzij analysetools met een visuele gebruikersinterface kunnen zelfs technisch niet-onderlegde mensen systemen gemakkelijk doorzoeken en antwoorden vinden die ze begrijpen.

De juiste cultuur creëren

Als u het maximale wilt halen uit AI en de problemen wilt vermijden die een succesvolle implementatie in de weg staan, moet u een teamspirit kweken waarin het AI-ecosysteem volledige steun krijgt. Voor dit type omgeving geldt het volgende

Bedrijfsanalisten werken samen met datawetenschappers om de problemen en doelstellingen te definiëren

De data en het onderliggende dataplatform worden zodanig beheerd door data-engineers dat analyses hiervan volledig doorgang kunnen vinden

Data worden door datawetenschappers voorbereid, onderzocht, in beeld gebracht en gemodelleerd op een data science-platform

De vereiste onderliggende infrastructuur om op grote schaal data science te ondersteunen wordt beheerd door IT-architecten, zowel on-premises als in de cloud

Applicatieontwikkelaars implementeren modellen in applicaties om data-gestuurde producten te ontwikkelen

AI als noodzakelijke strategie en concurrentievoordeel

AI is een noodzakelijke strategie voor elk bedrijf dat efficiënter wil worden, nieuwe omzetkansen wil creëren en de klantloyaliteit wil vergroten. AI wordt in rap tempo een concurrentievoordeel voor veel organisaties. Met AI kunnen bedrijven meer bereiken in minder tijd, gepersonaliseerde en boeiende klantervaringen creëren en bedrijfsresultaten voorspellen om meer winst te maken.

Maar AI is nog steeds een nieuwe en complexe technologie. Om AI optimaal te benutten, hebt u expertise nodig in hoe u AI-oplossingen op de juiste schaal kunt ontwikkelen en beheren. Om een AI-project tot een succes te maken is meer nodig dan alleen het inhuren van een datawetenschapper. Ondernemingen moeten de juiste tools, processen en managementstrategieën implementeren om succes met AI te garanderen.

Best practices om AI optimaal te benutten

In de Harvard Business Review staan enkele adviezen om aan de slag te gaan met AI:

Pas AI-functionaliteit toe op die activiteiten die de grootste en meest directe impact hebben op de omzet en kosten.

Gebruik AI om de productiviteit te verhogen met hetzelfde aantal mensen, in plaats van uw personeelsbestand in te krimpen of uit te breiden.

Begin uw AI-implementatie in de backoffice, niet in de frontoffice (IT en accounting zullen er het meest van profiteren).

Hulp bij uw AI-traject

Bij de AI-transformatie is afhaken geen optie. Om concurrerend te blijven, moet elke onderneming uiteindelijk AI omarmen en zelf een AI-ecosysteem opzetten. Bedrijven raken achterop als ze nalaten om de komende 10 jaar AI, in elk geval tot op zekere hoogte, in te voeren.

Hoewel uw bedrijf hierop een uitzondering zou kunnen vormen, beschikken de meeste bedrijven niet zelf over talent en expertise om het ecosysteem en de oplossingen te ontwikkelen waarmee de mogelijkheden van AI maximaal kunnen worden benut.

Voor een succesvolle AI-transformatie met strategieontwikkeling en toegang tot tools bent u op zoek naar een partner met branche-expertise en een uitgebreid AI-portfolio.

Artificial Intelligence Learning-bibliotheek

Wat is data science?
Bedrijven werken actief aan het combineren van statistieken met computer science-concepten, zoals machine learning en kunstmatige intelligentie. De daarmee uit big data verkregen inzichten zetten ze in om innovatie te stimuleren en de besluitvorming drastisch te veranderen.

Wat is machine learning?
Machine learning is een vorm van kunstmatige intelligentie (AI) die is gericht op het bouwen van systemen die leren door middel van data, met als doel de besluitvorming te automatiseren en verkorten, en sneller waarde te creëren.

Nieuws en opinie over AI
Kunstmatige intelligentie, machine learning en datawetenschap veranderen de manier waarop bedrijven complexe problemen benaderen. Daardoor verandert ook het traject van hun branche. Lees de nieuwste artikelen om te begrijpen hoe de branche en uw collega-bedrijven met deze technologieën omgaan.

Succesverhalen over AI

AI is de drijvende kracht achter enkele grote succesverhalen.

Volgens de Harvard Business Review heeft de Associated Press wel 12 keer zo veel verhalen uitgebracht door AI-software aan te leren om automatisch financiële nieuwsberichten te schrijven. Hierdoor kregen de journalisten van het blad meer de vrijheid om diepgaandere artikelen te schrijven.

Deep Patient, een AI-tool die is ontwikkeld door de Icahn School of Medicine op Mount Sinai, stelt artsen in staat patiënten met een hoog risico te identificeren, nog voordat ziekten worden gediagnosticeerd. Volgens insideBIGDATA analyseert de tool de medische voorgeschiedenis van een patiënt om bijna 80 aandoeningen te voorspellen, tot een jaar voordat deze zich zouden openbaren.

Kant-en-klare AI maakt het operationaliseren van AI eenvoudiger

Met de opkomst van AI-oplossingen en -tools profiteren bedrijven van alle voordelen van AI, tegen lagere kosten en in minder tijd. Kant-en-klare AI wil zeggen dat de oplossingen, tools en software ofwel ingebouwde AI-functionaliteit bevatten of het besluitvormingsproces automatiseren op basis van algoritmen.

Kant-en-klare AI kan van alles zijn: van autonome databases die zichzelf repareren met behulp van machine learning, tot vooraf gebouwde modellen die voor uiteenlopende datasets lastige taken kunnen uitvoeren zoals beeldherkenning en tekstanalyse. Hiermee kunnen bedrijven een snellere rendabiliteit, hogere productiviteit, lagere kosten en betere relaties met klanten bereiken.

Aan de slag met AI

Communiceer met klanten via chatbots. Chatbots passen verwerking van natuurlijke taal toe om klanten te begrijpen, waardoor de klant vragen kan stellen en informatie kan inwinnen. Deze chatbots leren na verloop van tijd bij zodat de interacties voor de klant steeds waardevoller worden.

Houd zicht op uw datacenter. IT-teams kunnen enorm veel tijd en energie voor systeembewaking besparen door alle webcontent, applicatiedata, databaseprestaties, gebruikerservaringen en logdata op één dataplatform in de cloud te plaatsen, waar automatisch drempelwaarden worden bewaakt en afwijkingen worden opgespoord.

Voer een bedrijfsanalyse uit zonder expert. Dankzij analysetools met een visuele gebruikersinterface kunnen zelfs technisch niet-onderlegde mensen systemen gemakkelijk doorzoeken en antwoorden vinden die ze begrijpen.

Waarom het soms niet lukt AI optimaal te benutten

Ondanks de belofte die AI brengt, realiseren veel bedrijven zich niet wat machine learning en andere AI-functies daadwerkelijk kunnen opleveren. Waarom niet? Ironisch genoeg blijkt het probleem grotendeels door de mensen zelf te worden veroorzaakt. Inefficiënte workflows kunnen bedrijven ervan weerhouden de waarde van hun AI-implementaties volledig te benutten.

Datawetenschappers kunnen bijvoorbeeld tegen problemen aanlopen wanneer ze aan de benodigde middelen en data proberen te komen voor het ontwikkelen van machine learning-modellen. Mogelijk loopt de samenwerking met hun collega's stroef. Ook kan het zijn dat ze veel verschillende open source-tools moeten beheren, terwijl applicatieontwikkelaars de door datawetenschappers ontwikkelde modellen soms helemaal opnieuw moeten coderen voordat ze in hun applicaties kunnen worden geïntegreerd.

Met een groeiend aantal open source AI-tools moet IT uiteindelijk meer tijd gaan besteden aan het continu bijwerken van werkomgevingen om de data science-teams te kunnen blijven ondersteunen. Dit probleem wordt nog verergerd door een gebrek aan overeenstemming over hoe data science-teams graag werken.

Bovendien zijn senior leidinggevenden soms niet in staat om volledig in beeld te brengen wat de investeringen in AI door hun bedrijf uiteindelijk kunnen opleveren. Het gevolg is dat ze onvoldoende sponsoring en middelen binnenhalen om het geïntegreerde ecosysteem voor samenwerking te creëren dat nodig is om AI te laten slagen.

De juiste cultuur creëren

Als u het maximale wilt halen uit AI en de problemen wilt vermijden die een succesvolle implementatie in de weg staan, moet u een teamspirit kweken waarin het AI-ecosysteem volledige steun krijgt. Voor dit type omgeving geldt het volgende

Bedrijfsanalisten werken samen met datawetenschappers om de problemen en doelstellingen te definiëren

De data en het onderliggende dataplatform worden zodanig beheerd door data-engineers dat analyses hiervan volledig doorgang kunnen vinden

Data worden door datawetenschappers voorbereid, onderzocht, in beeld gebracht en gemodelleerd op een data science-platform

De vereiste onderliggende infrastructuur om op grote schaal data science te ondersteunen wordt beheerd door IT-architecten, zowel on-premises als in de cloud

Applicatieontwikkelaars implementeren modellen in applicaties om data-gestuurde producten te ontwikkelen

AI als noodzakelijke strategie en concurrentievoordeel

AI is een noodzakelijke strategie voor elk bedrijf dat efficiënter wil worden, nieuwe omzetkansen wil creëren en de klantloyaliteit wil vergroten. AI wordt in rap tempo een concurrentievoordeel voor veel organisaties. Met AI kunnen bedrijven meer bereiken in minder tijd, gepersonaliseerde en boeiende klantervaringen creëren en bedrijfsresultaten voorspellen om meer winst te maken.

Maar AI is nog steeds een nieuwe en complexe technologie. Om AI optimaal te benutten, hebt u expertise nodig in hoe u AI-oplossingen op de juiste schaal kunt ontwikkelen en beheren. Om een AI-project tot een succes te maken is meer nodig dan alleen het inhuren van een datawetenschapper. Ondernemingen moeten de juiste tools, processen en managementstrategieën implementeren om succes met AI te garanderen.

Best practices om AI optimaal te benutten

In de Harvard Business Review staan enkele adviezen om aan de slag te gaan met AI:

Pas AI-functionaliteit toe op die activiteiten die de grootste en meest directe impact hebben op de omzet en kosten.

Gebruik AI om de productiviteit te verhogen met hetzelfde aantal mensen, in plaats van uw personeelsbestand in te krimpen of uit te breiden.

Begin uw AI-implementatie in de backoffice, niet in de frontoffice (IT en accounting zullen er het meest van profiteren).

Hulp bij uw AI-traject

Bij de AI-transformatie is afhaken geen optie. Om concurrerend te blijven, moet elke onderneming uiteindelijk AI omarmen en zelf een AI-ecosysteem opzetten. Bedrijven raken achterop als ze nalaten om de komende 10 jaar AI, in elk geval tot op zekere hoogte, in te voeren.

Hoewel uw bedrijf hierop een uitzondering zou kunnen vormen, beschikken de meeste bedrijven niet zelf over talent en expertise om het ecosysteem en de oplossingen te ontwikkelen waarmee de mogelijkheden van AI maximaal kunnen worden benut.

Als u hulp nodig hebt om de juiste strategie te ontwikkelen en de juiste tools te vinden om uw AI-transformatie te laten slagen, moet u op zoek naar een innovatieve partner met diepgaande branchekennis en een uitgebreide AI-portfolio.

Applicaties bouwen, testen en implementeren in Oracle Cloud - helemaal gratis.

Artificial Intelligence Learning-bibliotheek

Wat is data science?
Bedrijven werken actief aan het combineren van statistieken met computer science-concepten, zoals machine learning en kunstmatige intelligentie. De daarmee uit big data verkregen inzichten zetten ze in om innovatie te stimuleren en de besluitvorming drastisch te veranderen.

Wat is machine learning?
Machine learning is een vorm van kunstmatige intelligentie (AI) die is gericht op het bouwen van systemen die leren door middel van data, met als doel de besluitvorming te automatiseren en verkorten, en sneller waarde te creëren.

Nieuws en opinie over AI
Kunstmatige intelligentie, machine learning en datawetenschap veranderen de manier waarop bedrijven complexe problemen benaderen. Daardoor verandert ook het traject van hun branche. Lees de nieuwste artikelen om te begrijpen hoe de branche en uw collega-bedrijven met deze technologieën omgaan.

# data[].attributes.attachment_link.description
AI staat voor 'Artificial Intelligence' (in het Nederlands 'kunstmatige intelligentie'). Dit is een technologie die menselijke intelligentie nabootst om taken uit te voeren en zichzelf herhaaldelijk kan verbeteren op basis van de vergaarde informatie.

# data[].attributes.body
Materialise: Hoe 3D-printen de modeindustrie zal flexibiliseren (fashionunited.nl)

# data[].attributes.attachment_link.title
Materialise: Hoe 3D-printen de modeindustrie zal flexibiliseren

# data[].attributes.attachment_link.description
Wat hebben high fashion en schoenzolen met elkaar gemeen? Het zijn beide gebieden in de modewereld waarin het fenomeen van 3D-printen de grootste sprongen heeft gemaakt. Het lijkt er momenteel op dat de hype rondom het 3D-printen is weggevallen. Ooit kunnen we wellicht vanuit ons eigen huis een T-shirt of blouse afdrukken, maar voorlopig blijft die realiteit waarschijnlijk slechts een droom.

# data[].attributes.body
Voorbeelden: Risicobeheersing en fraudedetectie, Marketing en transport.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
En wat kunnen organisaties ermee?

Artificial Intelligence (kunstmatige intelligentie) past geavanceerde analyse en op logica gebaseerde technieken toe - waaronder machine learning - om gebeurtenissen te interpreteren, beslissingen te ondersteunen en automatisch acties te ondernemen. Dat is de definitie zoals Gartner deze hanteert. Op zich is dat al een redelijke duidelijke definitie, alleen wat beknopt en je weet nu nog niets over de toepassing van AI. In dit artikel helpen we je daarbij.

Artificial Intelligence valt binnen het domein ' digitalisering'. Behalve dat dit ontzettend veelomvattend is, wordt het domein vaak ook te complex gemaakt. Dus net als bij Robotic Process Automation, Virtual Reality, Internet of Things, Block Chain en Process Mining maken we het begrip begrijpelijk én toepasbaar.

Artificial Intelligence in a nutshell

Kunstmatige intelligentie is een combinatie van technologieën die gegevens autonoom analyseren, aannames doen, testen en opnieuw testen. Complexe algoritmen verwerken enorme hoeveelheden gegevens in realtime zonder vooraf bepaalde regels, waardoor de software automatisch gegevenstrends kan identificeren en ervan kan leren. Dit machine learning-proces evalueert continu modellen en gegevens om de resultaten nauwkeurig te voorspellen op schaal en met snelheden die menselijke analisten niet kunnen bereiken.

AI in Hollywood

De term artificial intelligence - of kunstmatige intelligentie - spreekt tot de verbeelding en daar maakt Hollywood dankbaar gebruik van, met een vertekend beeld als gevolg. Maar, het is dus geen supercomputer die alle nucleaire systemen ter wereld over kan nemen, of een robot die zelf kan bedenken dat de mensheid een bedreiging is. Al maakt die interpretatie van kunstmatige intelligentie wel vermakelijke films.

Het verschil met Advanced Analytics (Predictive Analytics)

Advanced Analytics (Predictive Analytics) is een op statistieken gebaseerde, voorspellende analysemethode die gegevensanalisten gebruiken om aannames te doen en records te testen om de waarschijnlijkheid van een bepaald toekomstig resultaat te voorspellen. Analisten leggen historische trends vast en passen deze patronen toe op huidige gegevens, en berekenen vervolgens een specifieke waarde op een toekomstig tijdstip. Gegevens moeten echter voortdurend handmatig opnieuw worden getest voor up-to-date voorspellingen.

Het grootste verschil tussen kunstmatige intelligentie en Advanced Analytics (predictive analytics) is dat AI volledig autonoom is, terwijl Advanced Analytics (predictive analytics) afhankelijk is van menselijke interactie om gegevens op te vragen, trends te interpreteren en aannames via zelf te maken algoritmes te testen. Hierdoor heeft AI een aanzienlijk breder bereik en meer toepassingen dan alleen predictive analytics.

Waar wordt Artificial Intelligence voor gebruikt?

Er is een verschil tussen waar Artificial Intelligence voor gebruikt kán worden en waar het vandaag de dag voor wordt gebruikt. Zie hierover meer in het blokje 'AI en Lean Digital'. Een aantal aansprekende voorbeelden waarbij nu AI wordt ingezet zijn:

Risicobeheersing en fraudedetectie: Net als in het geval van Advanced Analytcs kan kunstmatige intelligentie helpen door opvallende en verdachte patronen vroegtijdig en in realtime te herkennen op het gebied van fraudedetectie en verzekeringsverplichtingen.

Marketing: Marketing bestaat uit het begrijpen van de doelgroep, het matchen van producten of diensten aan behoeften van de klant en het overtuigen om een aankoop te doen. Op al deze facetten wordt Artificial Intelligence ingezet. Met als gevolg dat campagnes gerichter worden en de ROI verhoogd wordt.

Klantenservice: In toenemende mate zetten organisaties chatbots in die werken op basis van AI. Ze analyseren de tekstberichten en op basis van de geleerde patronen, formuleren ze het juiste antwoord. Deze technologie is al zover dat het bijna onmogelijk is om als klant te herkennen of je met een bot aan het chatten bent of met een mens.

Gepersonaliseerde suggesties en zoekresultaten: Bedrijven als Netflix en Spotify gebruiken AI om op basis van het kijk- en luistergedrag van de consument suggesties te doen. Google heeft AI verwerkt in het algoritme, waardoor het algoritme zelf leert van elke zoekopdracht en de resultaten per gebruiker kunnen personaliseren.

Meteorologische instituten: Het weer voorspellen is een immens complexe aangelegenheid, waarbij gebruik wordt gemaakt van enorme hoeveelheden data en wiskundige formules. AI helpt patronen te herkennen en verbanden te leggen die het mogelijk maken soms al twee weken van tevoren vrij nauwkeurig te voorspellen hoe de weersomstandigheden zullen zijn.

AI en Lean Digital

Artificial Intelligence staat al op de agenda van menig directie-overleg. Toch lukt het organisaties onvoldoende om AI te implementeren en op te schalen binnen de organisatie, zoals onderschreven door Harvard Business Review.

Wanneer organisaties AI toe gaan passen, kiezen ze vaak een lijst van toepassingen die niet direct de bestaande business raakt. Het voordeel is dat niet de hele business 'overhoop' hoeft. Het nadeel is dat het effect van AI in deze toepassingen vaak laag is en van opschalen eigenlijk geen sprake is. Hoe kun je AI dan wel voor jouw organisatie laten werken?

Het antwoord is eigenlijk simpel: Door niet alles tegelijk te willen veranderen, stapje voor stapje. Maar zorg wel dat de eerste stapjes belangrijke toepassingen zijn. De succesfactoren voor een succesvolle businesscase van AI ligt in het herkennen van de kansen, implementeren van de technologie en de adoptie binnen de organisatie. Om organisaties te helpen hierbij hebben wij het Lean Digital Capabilities Model ontwikkeld. Tijdens de Lean Digital Essentials training gaan we uitgebreid in op het model en leren we de deelnemers hoe ze het toe kunnen passen.

Lees meer over Lean Digital Essentials

Artificial Intelligence is geen doel op zich

De eerdere genoemde voorbeelden geven al een vrij goed antwoord op de vraag 'wat kunnen organisaties met Artificial Intelligence?'. Wellicht heb je bij het lezen nu ook al direct mogelijke toepassingen in het hoofd. Maar stap nu niet in de valkuil om te starten met een grootschalige implementatie. Net als met alle nieuwe ontwikkelingen is het namelijk geen doel op zich, maar een hulpmiddel bij een specifieke uitdaging.

In onze wereld van continu verbeteren zien we steeds vaker dat er uitdagingen spelen waarbij Artificial Intelligence een geschikt hulpmiddel kan zijn. Bijvoorbeeld op het gebied van:

Zorg en diagnostiek: Zorginstellingen hebben 2 grote uitdagingen: het verbeteren van de uitkomst van de behandeling en het verlagen van kosten. En voor beide aspecten kan AI ingezet worden. Het kan helpen bij de diagnostiek, het voorspellen van het effect van de behandeling en patronen herkennen in het ziektebeeld, bijvoorbeeld in het geval van kanker. Tegelijkertijd kunnen chatbots en virtuele assistenten helpen in de communicatie met de patient, waarmee de kosten van de zorginstelling verlaagd worden.

Transport & logistiek: Van het in kaart brengen van bezoekersstromen op Schiphol, tot het voorspellen van vertragingen in transport; AI kan in de hele keten van transport en logistiek van grote waarde zijn.

Onderwijs: Met behulp van AI kan er waardevolle tijd van docenten vrijgespeeld worden door het nakijken en beoordelen van huiswerk en proefwerken te automatiseren. En in een tijd waarin gepersonaliseerd leren een enorme vlucht neemt, is AI het hulpmiddel om ontwikkelkansen van studenten te analyseren en te voorspellen.

Auto-industrie: Auto's van nu zijn steeds meer rijdende IT-systemen. AI kan bijvoorbeeld helpen bij het beperken van benzine- en energieverbruik en de uitstoot van CO2.

Machinebesturing: Zeker waar het gaat om complexere machines die met elkaar zijn verbonden kan AI uitkomst bieden. Middels AI leert het sproeisysteem onkruid onderscheiden van gewassen als aardappelplanten en bieten.

Compliance & Security: Het overgrote deel van de werkzaamheden van Compliance & Security afdelingen is onzichtbaar; ze moeten voorkomen dat het misgaat. Het werk schuilt voor een groot deel in het herkennen van afwijkende patronen in de datastromen. Bij uitstek een geschikte uitdaging voor AI.

Zoals hierboven te zien is, kan Artificial Intelligence dus bij uitstek ingezet worden om extra waarde te creeren voor de klant en de maatschappij. Waardoor de connectie met bijvoorbeeld Lean al snel gemaakt is. Mits goed ingezet kan dit direct verschil maken op het succes van verbeterprogramma's, worden verspillingen eenvoudiger geïdentificeerd en geëlimineerd en kan de waarde voor de klant exponentieel verhoogd worden.

Meer weten over de toepassingen van Artificial Intelligence?

We helpen je daar graag bij op weg. We leveren niet zelf de technologie voor AI, maar we kunnen als geen ander helpen om de waarde van AI voor jouw verbeterprogramma's inzichtelijk te maken. Neem daarvoor contact met ons op via: 020 - 345 3015.

# data[].attributes.attachment_link.title
Wat is Artificial Intelligence? En wat kunnen organisaties ermee?

# data[].attributes.attachment_link.description
Artificial Intelligence (kunstmatige intelligentie) past geavanceerde analyse en op logica gebaseerde technieken toe - waaronder machine learning - om gebeurtenissen te interpreteren, beslissingen te ondersteunen en automatisch acties te ondernemen. Dat is de definitie zoals Gartner deze hanteert. Op zich is dat al een redelijke duidelijke definitie, alleen wat beknopt en je weet nu nog niets over de toepassing van AI.

# data[].attributes.body
Robotic beings worden de laatste jaren steeds vaker ingezet voor gevaarlijke banen. Daarnaast worden ze gebruikt bij banen die fysiek zwaar of mentaal uitputtend zijn.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Market for Humanoid Robots is Set for Rapid Expansion

Humanoid robots are professional service robots built to mimic human motion and interaction. Like all service robots, they provide value by automating tasks in a way that leads to cost-savings and productivity. Humanoid robots are a relatively new form of professional service robot. While long-dreamt about, they're now starting to become commercially viable in a wide range of applications.

The humanoid robots market is poised for signficant growth. It's projected the market for humanoid robots will be valued at $3.9 Billion in 2023, growing at a staggering 52.1% compound annual growth rate (CAGR) between 2017 and 2023 ¹. Of all the types of humanoid robots, bipedal robots are expected to grow at the fastest CAGR during the forecasted period. The rapid expansion of the humanoid robots market is due primarily to the quickly improving capabilities of these robots and their viability in an ever-widening range of applications.

Humanoid Robot Market To Be Worth $3.9 Billion By 2023

Humanoid robots are being used in the inspection, maintenance and disaster response at power plants to relieve human workers of laborious and dangerous tasks. Similarly, they're prepared to take over routine tasks for astronauts in space travel. Other diverse applications include providing companionship for the elderly and sick, acting as a guide and interacting with customers in the role of receptionist, and potentially even being a host for the growth of human transplant organs.

There's a wide range of tasks a humanoid robot can automate, from dangerous rescues to compassionate care. The ways in which these robots are deployed are constantly expanding, and as the underlying technology improves, the market will follow suit.

# data[].attributes.attachment_link.description
Humanoid robots are professional service robots built to mimic human motion and interaction. Like all service robots, they provide value by automating tasks in a way that leads to cost-savings and productivity. Humanoid robots are a relatively new form of professional service robot.

# data[].attributes.body
10 Most Innovative 3D Printing Companies of 2022 | All3DP Pro

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
OPPORTUNITY

Robots are used in multiple areas, especially where they can alleviate strenuous tasks or complete missions that are dangerous for a human to undertake. Recent advances in robotics and AI are revolutionising business, society and our personal lives.

Apart from being precise and consistent, robots can work in any environment, adding to their flexibility. Robots eliminate dangerous jobs for humans because they are capable of working in hazardous environments. They can handle lifting heavy loads, toxic substances and repetitive tasks. This has helped companies to prevent many accidents, also saving time and money. In the medical field robots are used for intricate surgeries such as prostate cancer surgery. Robots are able to reach and fit where human hands cannot, allowing greater accuracy. Robotic benefits in the medical field can be less invasive procedures and reduce pain for the patient when recovering.

This Kick-Start activity aims to stimulate the development of robotic applications underpinned by space technologies into a wide variety of sectors such as extreme environments, agriculture, infrastructure monitoring, transport, social care and soft robotics. Also, due to the current pandemic outbreak, robotic technology may provide additional creative solutions to tackle this unprecedented situation.

Robotics and AI augment and amplify human potential, increase productivity and are moving from simple reasoning towards human-like cognitive abilities.

Space assets and satellite technology can offer added value to the robotics sector and increase its capabilities in a number of ways.

TOPICS OF RELEVENCE

Robotics for extreme environments. Our planet is getting increasingly vulnerable due to both natural and manmade disasters. Such events are unavoidable due to the increasingly connected world via modern transport and faster movement of people. It is of vital importance to rapidly identify how we can prevent disasters and get help to victims during the initial hours, where immediate relief can save lives. The development of robotic technology in extreme environments, such as for nuclear inspection and decommissioning, offshore energy and maintenance, space exploration and deep mining, has received considerable attention in recent years.

Robotics for agriculture. The United Nations estimates that the world population will reach 10 billion by 2050; this will cause demand for agricultural products to rise by over 30%. The magnitude of the challenge is exacerbated by the availability (or lack thereof) of workforce and natural resources; this leaves scientific and technological advances (e.g. agricultural robots) as the only means to fuel a third agricultural revolution. Agricultural robots, underpinned by GNSS, SatEO and Satcom technologies, are poised to be at the centre of the third agricultural revolution; not by displacing farmers, but by increasing the farmer's added value while maximising yield and optimising the use of natural resources.

Robotics for infrastructure monitoring. Over the last several decades, substantial amounts of sensors and sensing systems have been developed to monitor and assess the condition of structures. Structural health monitoring (SHM) is an essential component in civil engineering for safety and integrity of civil structures such as buildings, bridges, power plants, off-shore structures and tunnels. State-of-the-art sensing, automation and robotic technologies can greatly facilitate construction automation of infrastructure systems. Robots specialised for SHM applications have only recently been developed and have unique locomotion systems to provide mobility in the structures to be inspected.

Robotics in the transport sector. Robotics are expanding the transport and logistics industry. Flanked by radio transmitters, vision cameras, magnetometers, LiDAR, lasers, equipped with digital maps, navigation systems and fitted sensors to identify obstacles, robots can drive independently to a destination and calculate their exact position and route. With the help of sensors, they can identify critical situations and can respond accordingly, sharing the route with people and other vehicles. Automating transport could boost safety, reliability and efficiency. While demand will drop for drivers and pilots, new roles in control and management will open up. However, for the full impact, infrastructure, regulations and attitudes will need to shift. From self-driving cars, to robot buses already being trialled on European streets to drones set to create a whole new transport network in cities, companies are already investing to change the face of private and commercial travel.

Robotics for social care. There are numerous successful tech innovations happening at the frontline of social care, but the current underutilisation of both medicinal and digital technology means that there is real opportunity to unleash a new wave of innovation that could have a revolutionary impact on how care is delivered, and how patients interact with professionals to manage their own health and care. Robots and autonomous systems, together with AI, connected data and digital infrastructure can have the potential to revolutionise the way in which social and medical care is delivered, for the elderly and disabled people.

Soft robotics. Soft robotics are inspired by animals like worms, starfish or snails, or animal body parts like elephant trunks, octopus arms or mammalian limbs. Soft robots are characterized by being compliant thanks to elastic and soft materials like rubber or electroactive polymers used in their bodies. This softness brings some advantages and disadvantages compared to hard robotics. Soft robots offer dexterity, larger variability of movements, better usability in otherwise inaccessible places and higher safety. On the other hand, soft robots are harder to control because of virtually infinite number of degrees of freedom their bodies have. There are several types of soft robots, as well a variety of domains where they find applications which present a strong commercial potential, as example: robotic muscles, climbing, wearable, prosthetic and edible robots.

VALUE OF SPACE

New technologies like sensor miniaturisation, augmented reality and big data machine learning, in combination with input data collection from satellites and integration of space technologies, promise to add value across the various domains related to robotics.
Earth Observation (EO)
EO satellite imagery can be used to provide maps to evaluate the conditions on the ground. Additionally, EO technology can provide meteorological information, key data for monitoring and forecasting air pollution, CO2 emissions, information about crop health, the build environment, burnt structures, etc. to be integrated with other data sources for the above described applications.
Global Navigation Satellite Systems (GNSS)
GNSS systems provide precise positioning and guidance. GNSS data can support trace and tracking application and geo-tagging data collection. Generally, both remotely operated and truly autonomous underwater vehicles are positioned by using a combination of inertial techniques (e.g. gyros) and sonar. However, two techniques which (indirectly) utilise GNSS techniques to position underwater vehicles are also available - periodically bringing the vehicle to the surface and positioning it in a 'traditional' GPS mode (using satellite signals); or positioning surface sensors using GPS and using these, in turn, to position underwater vehicles using acoustic (sonar) measurements.
Satellite Communications (Satcom)
Offer reliable connectivity in places with insufficient terrestrial cellular broadband coverage, especially in the case of extreme/ remote environments. They can therefore provide robust communication links to control and command the robots as well as to rely data from them. In agriculture for example the concept of the 'connected farm' relies on ubiquitous connectivity to support the integration of different agricultural activities and systems, representing an advanced application of satellite communications in agriculture. Also, satcom provides data, video and voice communications with aircraft, helicopters, ground vehicles and maritime vessels on border patrol.
Human Spaceflight and robotics exploration
Human spaceflight and robotics exploration will see many changes in the 2020s with overall new paradigms, such as commercial crews and payload transportation. Robotic capabilities will continue to be fundamental for Low earth Orbit, Moon and Mars Exploration, whether autonomous, tele-operated or human collaborative. Technologies and operational capabilities developed over the last decades, e.g. for the International Space Station, rover control on Mars, haptics tele-manipulated systems on the Moon, deep-learning based geological characterization and target detection, vision-based localization and autonomous navigation or in-situ prospecting and resource utilization are usually based on terrestrial capabilities pushed to their limits in the space environment. Such technologies can make their way back to Earth or inspire new ones, for new applications, having benefitted from unique uses cases and test conditions.

WHAT WE LOOK FOR

Kick-Start activities elaborate the business opportunity and the technical viability of new applications and services that exploit one or more space assets (e.g. Satellite Communications, Satellite Navigation, Earth Observation, Human Space Flight Technology). This call for Kick-Start activities is dedicated to the theme 'Robotics for Society', which means that the call is open to companies that intend to develop space-enabled robotic applications and services.

HOW TO APPLY

1. Register by completing the online questionnaire on ESA-STAR Registration (this provides for the minimum 'light registration')

2. Download the official tender documentation (Invitation to Tender) and create a 'Bidder Restricted Area' via EMITS from June 3rd, 2020.

3. Write your proposal and obtain a Letter of Support from your National Delegation, if needed (see Authorisation of Funding section below).

4. Submit your proposal via ESA-STAR Tendering by July 15th, 2020 13:00hr CEST.

AUTHORISATION OF FUNDING

ESA Space Solutions can provide funding to perform Kick-Start activities to any company (economic operator) residing in the following Member States: Austria, Belgium, Czech Republic, Denmark, Estonia, Finland, France, Germany, Greece, Hungary, Ireland, Italy, Luxembourg, the Netherlands, Norway, Poland, Portugal, Romania, Spain and Sweden.

Applicants must inform the National Delegation of the country they are residing in to obtain a letter of authorisation allowing the funding of the proposed activity. Contact details of each national delegate can be found here.

Currently, Germany, Luxembourg, and Norway have pre-approved funding for this kick-start activity. Switzerland and the UK are not supporting Kick-Start activities. Applications from any other Member State will require a letter of approval from their National Delegation.

Kick-Start activities are funded at:

80% by the European Space Agency for a maximum of €64K per contract for SMEs*

75% by the European Space Agency for a maximum of €60K per contract for non-SMEs
*SMEs, or 'Small and Medium enterprises', are defined here: EU recommendation 2003/361.

WEBINARS

Webinars are scheduled for the following dates in May and we will be also hosting an invited speaker from Oxford Robotics Institute of the University of Oxford.

# data[].attributes.attachment_link.description
Robots are used in multiple areas, especially where they can alleviate strenuous tasks or complete missions that are dangerous for a human to undertake. Recent advances in robotics and AI are revolutionising business, society and our personal lives. Apart from being precise and consistent, robots can work in any environment, adding to their flexibility.

# data[].attributes.attachment_link.title
Robots - The Synthetic Future of Human Beings

# data[].attributes.attachment_link.description
" Man lives like a robot: mechanically efficient but with no awareness"- OSHO We (humans) are working to alter the nature of evolution. Today the human beings have surpassed 7.6 billion mark on earth, even after that we feel, we are alone on this planet. This feeling has amplified with time.

# data[].attributes.body
https://www.youtube.com/watch?v=t19wSDqf6qo

# data[].attributes.attachment_link.title
Doing robotic surgery on a copy of myself

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Money from big tech companies and top VC firms is flowing into the nascent "virtual beings" space. Mixing the opportunities presented by conversational AI, generative adversarial networks, photorealistic graphics, and creative development of fictional characters, "virtual beings" envisions a near-future where characters (with personalities) that look and/or sound exactly like humans are part of our day-to-day interactions.

Last week in San Francisco, entrepreneurs, researchers, and investors convened for the first Virtual Beings Summit, where organizer and Fable Studio CEO Edward Saatchi announced a grant program. Corporates like Amazon, Apple, Google, and Microsoft are pouring resources into conversational AI technology, chip-maker Nvidia and game engines Unreal and Unity are advancing real-time ray tracing for photorealistic graphics, and in my survey of media VCs one of the most common interests was "virtual influencers".

The term "virtual beings" gets used as a catch-all categorization of activities that overlap here. There are really three separate fields getting conflated though:

1. Virtual Companions

2. Humanoid Character Creation

3. Virtual Influencers

These can overlap - there are humanoid virtual influencers for example - but they represent separate challenges, separate business opportunities, and separate societal concerns. Here's a look at these fields, including examples from the Virtual Beings Summit, and how they collectively comprise this concept of virtual beings:

Virtual companions

Virtual companions are conversational AI that build a unique 1-to-1 relationship with us, whether to provide friendship or utility. A virtual companion has personality, gauges the personality of the user, retains memory of prior conversations, and uses all that to converse with humans like a fellow human would. They seem to exist as their own being even if we rationally understand they are not.

Virtual companions can exist across 4 formats:

1. Physical presence (Robotics)

2. Interactive visual media (social media, gaming, AR/VR)

3. Text-based messaging

4. Interactive voice

While pop culture depictions of this include Her and Ex Machina, nascent real-world examples are virtual friend bots like Hugging Face and Replika as well as voice assistants like Amazon's Alexa and Apple's Siri. The products currently on the market aren't yet sophisticated conversationalists or adept at engaging with us as emotional creatures but they may not be far off from that.

# data[].attributes.attachment_link.title
A guide to Virtual Beings and how they impact our world

# data[].attributes.attachment_link.description
Money from big tech companies and top VC firms is flowing into the nascent "virtual beings" space.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
© Hollandse Hoogte / ANP

In 2019 gebruikte 45 procent van de grote bedrijven (meer dan 500 werkzame personen) een of meer Artificial Intelligence-technologieën. Gemiddeld maakte 12 procent van de Nederlandse bedrijven gebruik van bijvoorbeeld spraakherkenning, machine learning en patroon- of gezichtsherkenning. Dit meldt het CBS in de publicatie ICT, kennis en economie 2021.

De cijfers over het gebruik van Artificial Intelligence-technologieën door bedrijven zijn afkomstig uit een enquête onder bedrijven met tien of meer werkzame personen. Niet alle bedrijfstakken behoren tot de onderzoekspopulatie; onder andere landbouwbedrijven zijn niet ondervraagd.

Ruim een derde bedrijven in informatie en communicatie gebruikt AI

In de informatie en communicatie zette 34 procent van de bedrijven in 2019 één of meer AI-technologieën in. Ook in de ICT-sector (32 procent) en bij researchinstellingen (28 procent), onderdeel van de bedrijfstak advies en onderzoek, gebruikten bedrijven relatief vaak AI. In andere bedrijfstakken, zoals de horeca, bouw en transport, maakten bedrijven beperkt gebruik van deze technologieën.

Het gebruik van AI neemt evenredig toe met de bedrijfsgrootte. Kleine bedrijven, met 10 tot 20 werkzame personen, gebruikten het minst AI-technologie (8 procent).

Machine learning meest gebruikte AI-technologie

Machine learning voor data-analyse is de meeste gebruikte vorm van AI-technologie: 6 procent van de bedrijven paste deze technologie toe in 2019. Dit zijn technologieën waarbij data-analyse wordt uitgevoerd door het gebruik van zelflerende algoritmes.

Bijna een kwart van de grote bedrijven (500 of meer werkzame personen) zette deze vorm van AI in, tegen 4 procent van de kleine bedrijven (10-20 werkzame personen). Patroon- of gezichtsherkenning (beelden identificeren) en robot-ondersteunde procesautomatisering (menselijke handelingen nabootsen, zoals in een geautomatiseerd orderverzamelingssysteem) werd door 4 procent van de bedrijven toegepast.

Robot-ondersteunende procesautomatisering meeste gebruikt in industrie

In de industrie zette 8 procent van de bedrijven robot-ondersteunende procesautomatisering in. Het was daarmee de meest gebruikte vorm van AI onder industriële bedrijven. In de gezondheidszorg werd spraakherkenning het vaakst gebruikt (6 procent). In alle andere bedrijfstakken was machine learning het meest gebruikte type AI-technologie in 2019.

Bedrijven in ICT-gerelateerde bedrijfstakken gebruikten relatief vaak meerdere AI-technologieën. 12 procent van de bedrijven in de informatie en communicatie en 11 procent van de bedrijven in de ICT-sector pasten vier of meer AI-technologieën toe, tegen 2 procent voor alle bedrijven met 10 of meer werkzame personen.

# data[].attributes.attachment_link.title
Bijna helft grote bedrijven gebruikt Artificial Intelligence

# data[].attributes.attachment_link.description
In 2019 gebruikte 45 procent van de grote bedrijven (meer dan 500 werkzame personen) een of meer Artificial Intelligence-technologieën. Gemiddeld maakte 12 procent van de Nederlandse bedrijven gebruik van bijvoorbeeld spraakherkenning, machine learning en patroon- of gezichtsherkenning. Dit meldt het CBS in de publicatie ICT, kennis en economie 2021.

# data[].attributes.body
undo

redo
WIT
ZWART
OPSLAAN

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
De landbouwproductie is sinds 1995 met 20 procent gegroeid. Het milieurelevante verbruik van de landbouw, zoals de inzet van dierlijke mest, kunstmest en aardgas, nam niet toe. De via (kunst)mest aangevoerde hoeveelheid stikstof is nu lager dan 25 jaar geleden en het aardgasverbruik is min of meer gelijk. Dit meldt het Centraal Bureau voor de Statistiek.

De plantaardige en de dierlijke landbouwproductie zijn beide sinds 1995 gestegen, maar de productie van plantaardige producten is over de hele periode sterker gestegen dan die van dierlijke. Tussen 1995 en 2003 daalde de dierlijke productie met 8 procent. Daarna volgde deze tot 2016 een opwaartse trend en sindsdien ligt de productie ongeveer rond hetzelfde niveau als de plantaardige.

De stijging van de plantaardige productie kwam tot stand ondanks verminderd gebruik van (kunst)mest. De hoeveelheid via dierlijke mest naar landbouwgrond aangevoerde stikstof daalde tot 2012 met 41 procent en nam daarna weer iets toe. De via kunstmest aangevoerde stikstof daalde volgens een vergelijkbaar patroon. Het verbruik van niet-hernieuwbare energie door de landbouw, zoals aardgas, lag in 2021 na diverse pieken en dalen iets lager dan 25 jaar geleden.

Dat er na 2012 meer stikstof via dierlijke mest op landbouwgrond terecht is gekomen komt doordat koeien meer krachtvoer zijn gaan eten, constateert het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS). In Nederland eten koeien vooral gras en snijmais van Nederlandse bodem, aangevuld met krachtvoer. Varkens en pluimvee eten hoofdzakelijk krachtvoer.

Krachtvoer van bijvoorbeeld tarwe, korrelmais en soja en is een belangrijke bron van eiwit in de voeding van vee. Stikstof is een bouwsteen van eiwit, daarom spreekt het CBS van 'de aanvoer van stikstof via krachtvoer'. Tot ongeveer 2002 daalde de aanvoer van stikstof via krachtvoer naar varkens en runderen. Daarna steeg de aanvoer weer. Maar waar de stijging bij varkens stagneerde, nam deze bij runderen na 2012 sterk toe.

Het toenemende gebruik van krachtvoer bij runderen droeg bij aan een hogere melkproductie per koe. In 1995 leverden Nederlandse melkveehouders per koe gemiddeld 6,3 duizend kilo melk aan zuivelfabrieken. In 2021 was dit 8,7 duizend kilo per koe. Mede hierdoor steeg de totale dierlijke productie sinds 1995 met 15 procent, ondanks een krimpende veestapel.

Het grootste deel van de via krachtvoer aangevoerde stikstof komt uiteindelijk terecht in dierlijke mest. De aanvoer van stikstof in dierlijke mest naar landbouwgrond daalde tot 2012 met 41 procent, om daarna weer te stijgen. In 2020 lag de aanvoer 35 procent lager dan in 1995.

De omvang van de veestapel schommelde in de afgelopen decennia door diverse ontwikkelingen, zoals quota of dierziekten. Over het algemeen is een dalende tendens te zien. In 1984 waren er nog 5,5 miljoen koeien in Nederland, in 2006 waren dit er 3,7 miljoen en in 2021 bedroeg het aantal runderen 3,8 miljoen.

In 2021 waren er 11,5 miljoen varkens, 2,9 miljoen minder dan in 1995. In 2021 waren er 90 miljoen kippen in Nederland. Het aantal geiten is de afgelopen decennia zeer sterk gegroeid. In 2021 waren er 643 duizend geiten, 8,5 keer zoveel als in 1995.

Minder landbouwgrond

De hogere productie werd tot stand gebracht met minder landbouwgrond. In totaal nam het cultuurgrondoppervlak, de grond die bestemd is voor het voortbrengen van landbouwproducten, tussen 2000 en 2021 met 8 procent af. In 2021 bedroeg het totale cultuurgrondoppervlak 1,8 miljoen hectare.

Twee derde van de cultuurgrond werd gebruikt als grasland en voor groenvoedergewassen, doorgaans voor vers veevoer. De rest werd gebruikt door de akker- en tuinbouw voor de plantaardige productie. Het akker- en tuinbouwareaal daalde tussen 2000 en 2021 met 13 procent, dat van grasland en groenvoedergewassen met 5 procent.

Het cultuurgrondareaal gebruikt voor ruwvoer nam tussen 1995 en 2021 af, samen met het aantal runderen, geiten, schapen en pony's, die vooral ruwvoer eten. Er was dus minder ruwvoerareaal nodig en de veestapel werd kleiner.

Akkerbouw krimpt

Van de 631.000 hectare akker- en tuinbouwgrond in 2021 werd 526.000 hectare gebruikt voor de akkerbouw, 95.000 voor de tuinbouw op open grond en 10.000 voor tuinbouw onder glas. Tussen 2000 en 2021 daalde het Nederlandse akkerbouwareaal met 17 procent. Het areaal van de tuinbouw op open grond steeg in die periode met 17 procent. Het gebruikte oppervlak voor tuinbouw onder glas schommelt al sinds 2000 rond de 10.000 hectare.

Het grootste deel van het akkerbouwoppervlak wordt gebruikt voor de teelt van granen (33 procent in 2021) en aardappelen (30 procent). Bij tuinbouw op open grond gaat het vooral om bloembollen en -knollen (29 procent van het oppervlak), groenten (28 procent) en fruit (21 procent).

Onder glas besloegen groenten 55 procent van het oppervlak, waarvan het grootste deel tomaten (18 procent) en paprika's (15 procent). Ook worden veel bloemkwekerijgewassen onder glas geteeld, ze besloegen 38 procent van het oppervlak in 2021.

Planten, bloemen, verse groenten en aardappelen zijn, wat de productiewaarde betreft, de belangrijkste productgroepen in de akker- en tuinbouw. De productie van aardappelen steeg tussen 1995 en 2021 met 84 procent. In 2021 bedroeg de aardappelopbrengst in Nederland 6,7 miljard kilo.

Aardgas grootste energiepost

Een belangrijke vorm van milieurelevant verbruik betreft het verbruik van niet-hernieuwbare energie. Bij de landbouw gaat het hierbij voor het grootste deel om aardgas.

De glastuinbouw verbruikt het meeste aardgas. Tot 2005 werden kassen meestal verwarmd met gasgestookte ketels en verlicht met elektriciteit uit het net. Sinds 2006 wekken steeds meer tuinders zelf elektriciteit en warmte op uit aardgas via warmtekrachtkoppeling. Een deel van deze elektriciteit leveren ze terug aan het openbare net. De niet-hernieuwbare energie die de landbouw verder verbruikt is vooral aardolie, met name als brandstof voor trekkers.

Uit eerder onderzoek kwam al naar voren dat de toegevoegde waarde van de landbouw in 2021 bijna 11 miljard euro bedroeg, wat neerkomt op 1,3 procent van het bruto binnenlands product (bbp). De toegevoegde waarde is de waarde van geproduceerde goederen en diensten minus de waarde van goederen en diensten die tijdens de productie zijn verbruikt. De primaire landbouw bestaat uit akkerbouw, tuinbouw, veehouderij en agrarische diensten.

Andere activiteiten die onder het agrocomplex vallen, zoals de verwerkende industrie van voedingsmiddelen, zijn in die 1,3 procent niet meegerekend. Het aandeel van de landbouw in het bbp is een maatstaf voor het belang van de landbouw in de Nederlandse economie. In 1995 bedroeg het aandeel van de landbouw in de Nederlandse economie nog 2,8 procent.

Belang gedaald

Het belang nam tussen 1995 en 2009 gestaag af tot 1,3 procent en is sindsdien niet verder gedaald. Absoluut gezien stegen de productie en toegevoegde waarde van de landbouw in de afgelopen decennia, maar het bbp steeg sneller, waardoor het aandeel afnam. De toegevoegde waarde van de landbouw ontwikkelde zich traag ten opzichte van het bbp, doordat de outputprijzen van de landbouw minder snel stegen dan de verbruiksprijzen van bijvoorbeeld krachtvoer, energie of kunstmest.

De totale productiewaarde van landbouwgoederen bedroeg 1,6 procent van de totale productie (goederen en diensten) van de Nederlandse economie in 2021. Het energieverbruik was 6,8 procent van het totale energieverbruik in Nederland. Het waterverbruik van de landbouw bedroeg 2,3 procent van het totaal.

# data[].attributes.attachment_link.title
Efficiëntie landbouwproductie in 25 jaar sterk toegenomen

# data[].attributes.attachment_link.description
De landbouwproductie is sinds 1995 met 20 procent gegroeid. Het milieurelevante verbruik van de landbouw, zoals de inzet van dierlijke mest, kunstmest en aardgas, nam niet toe. De via (kunst)mest aangevoerde hoeveelheid stikstof is nu lager dan 25 jaar geleden en het aardgasverbruik is min of meer gelijk.

# data[].attributes.body
https://aiapp.org/?utm_source=GoogleAds&utm_medium=cpc&utm_campaign={campaign}&utm_id=20865898689&utm_term=158332103513&utm_content=684989089148&gclid=Cj0KCQiA2eKtBhDcARIsAEGTG41zerXpaQJmlgygLdHlG7Xb24tbB9_YKqB-B-eW6qWNjEtpBPi8YCkaAib6EALw_wcB

# data[].attributes.attachment_link.description
AI App offers an intuitive user interface for accessing ChatGPT, GPT-4, and Google PaLM 2 without any daily usage limits, all at an affordable price with a single membership.