Kunstmatige intelligentie, of Artificial Intelligence (AI), heeft de potentie een oplossing te bieden voor de belangrijkste maatschappelijke uitdagingen, zoals de druk op de gezondheidszorg, terwijl het tegelijkertijd allerlei andere aspecten van onze samenleving kan verrijken en verbeteren, denk bijvoorbeeld aan transport. Kortom, de impact van AI is groot, en het zou zelfs het fundament kunnen gaan vormen van onze toekomst. Daarom is het extra belangrijk om zeker te weten dat de systemen en technieken die ontwikkeld worden ook volledig betrouwbaar zijn. Het ROBUST-consortium, waarin de TU Delft AI een essentiële rol speelt op het gebied van fundamentele én toegepaste AI-kennis, onderzoekt hoe AI-gebaseerde systemen veiliger en betrouwbaarder gemaakt kunnen worden – en zo nog beter bijdragen aan maatschappelijke vraagstukken.
Een groeiend ecosysteem
ROBUST is voorgeselecteerd als één van de eerste twee Long Term Projects van de NWO, en bouwt voort op het netwerk van het Innovation Center for Artificial Intelligence. Die samenwerking heeft reeds 30 bloeiende laboratoria opgeleverd, die nu worden versterkt met zeventien nieuwe labs. Arie van Deursen, betrokken bij ICAI als lid van de adviesraad, is enthousiast om het project te zien groeien:
De ICAI-lab formule, waarin vijf promovendi vijf jaar lang nauw samenwerken met bedrijven of maatschappelijke organisaties, blijkt een groot succes, ook voor de TU Delft. Binnen het ROBUST-lange termijn programma gaan we nog veel meer van die vruchtbare samenwerkingen aan: in totaal met meer dan 50 verschillende partners. Er is zo kritische massa én kruisbestuiving ontstaan – de perfecte manier om de cruciale uitdaging van betrouwbare AI aan te pakken.
Arie van Deursen, wetenschappelijk directeur van één van de bestaande labs en mede-aanvrager van het ROBUST-voorstel
Samenwerking met industrie en maatschappelijke organisaties staat centraal in ROBUST. Zij leveren niet alleen een derde van de financiële bijdrage, maar vooral ook de relevante, inter-disciplinaire onderzoeksvragen, toegang tot relevante data, domein-expertise en de context waarin oplossingen getoetst kunnen worden.
Een goed voorbeeld daarvan is het ROBUST-RAIL-lab, waarbij de TU Delft samenwerkt met de Universiteit Utrecht, ProRail en NS. Spoorweginfrastructuur is uitermate kostbaar, en dat geldt al helemaal voor bijvoorbeeld de rangeerterreinen vlakbij stations; die liggen vaak midden in de stad. Een korte doorlooptijd van het logistieke planproces is van groot belang om deze schaarse infrastructuur zo goed mogelijk te benutten, het vervoersproces robuuster te maken en het vervoersvolume nog beter af te stemmen op de verwachte reizigersstromen. Bij de NS is samen met de Universiteit Utrecht al een enthousiaste start gemaakt met een aantal pilots, waarbij de potentie van algoritmische ondersteuning is aangetoond. Het is één van de vele voorbeelden van hoe AI-technieken bijdragen aan betaalbare en duurzame maatschappelijke ontwikkelingen. En die kennis kan uiteindelijk gebruikt worden voor grotere logistieke puzzels, maar ook bij de interactie tussen de menselijke en de algoritmische planner. Of wat te denken van de vraag hoe AI ons spoornet wendbaarder kan maken, specifiek in het omgaan met onzekerheden of storingen?
Het mooie is dat we twee vliegen in één klap slaan: we mogen werken aan uitdagende algoritmische puzzels die bijdragen aan de grote vragen rondom het gebruik van AI-technieken – en tegelijkertijd dragen we zo bij aan efficiënt openbaar vervoer.
Mathijs de Weerdt, aanvoerder van dit ROBUST-RAIL-lab
We hebben ervaren dat praktijktoepassingen een effectieve drijfveer zijn voor onderzoek en dat de resultaten daadwerkelijk geïmplementeerd worden, zoals momenteel plaatsvindt bij NS, als universiteiten en bedrijven langdurig samenwerken overeenkomstig de gedachte achter het LTP
Beter begrip van complexe materie
Een ander voorbeeld is het lab op het gebied van collaborative knowledge engineering. Daarin werken specialisten van de TU Delft op het gebied van ontology engineering en human computing samen met collega’s van Royal DSM, Biomax en de Universiteit van Maastricht. Deze samenwerking van wetenschap en industrie ontwikkelt methoden om mensen in staat te stellen gestructureerde kennis, zoals ontologieën, te construeren, onderhouden en integreren, om ze te kunnen benutten op een bedrijfsbrede schaal. Door data op die manier nog slimmer in te zetten, en met human computing te verrijken, komt de kracht van al die kennis binnen handbereik voor de industrie en wetenschap. Zo kunnen bedrijven op twee manieren beter gebruik maken van hun data: de datasets zijn toegankelijker voor hun medewerkers, maar ze bieden ook veel meer bruikbare kennis en inzicht. Die techniek kan zo allereerst voor een doorbraak zorgen in de voedsel- en biotech-wetenschap. Een doorbraak die uiteindelijk zou kunnen leiden tot een helderder en fundamenteler begrip van hoe complexe kennissystemen op een betrouwbare manier inzichtelijk gemaakt kunnen worden.
Voor ons is dit een schitterende kans om onze lange ervaring in data management en human-in-the-loop-systemen te beproeven in de real-life use cases van onze partners. Zo krijgen we nog betere AI-methoden voor betrouwbare kennis en dragen bij aan de wetenschappelijke ontwikkelingen in belangrijke sectoren.
Christoph Lofi, onderzoeker in collaboratieve knowledge engineering
Over een jaar zal de uitwerking van het voorstel door het ROBUST-consortium worden beoordeeld door de NWO, waarna met een laatste bijdrage het onderzoeksbudget van 95 miljoen euro rond is. Daarna kunnen wetenschappers en bedrijven tien jaar lang werken aan een betrouwbaar fundament voor een samenleving waarin AI centraal staat.
It is exciting to see how scientists from TU Delft will be able to provide research and innovation contributions to the important scientific and societal challenges of this long-term program. It shows how the TU Delft approach to combining research in-AI and with-AI is an excellent basis for impact in society.
Geert-Jan Houben, Pro Vice Rector Magnificus AI, Data en Digitalisering
ROBUST wordt mogelijk gemaakt door prof. Maarten de Rijke of the University of Amsterdam and ICAI. Co-applicants are Prof. Dr. Arie van Deursen (Delft University of Technology), Eindhoven University of Technology, RadboudUMC, Thirona, and Maastricht University.