Industriële partners

We geloven dat we nieuwe antwoorden nodig hebben op mondiale uitdagingen. Deze uitdagingen overstijgen verschillende grenzen. Het antwoord ligt in complexe technologische innovaties die geen enkele partij afzonderlijk kan ontwikkelen. Daarom innoveren we samen met een aantal toonaangevende bedrijven op het gebied van AI.

ICAI-onderzoekslaboratoria

De TU Delft maakt deel uit van het Dutch National Innovation Center for AI (ICAI), dat zich inzet om Nederland in de voorhoede te houden als het gaat om kennis- en talentontwikkeling op het gebied van AI. Momenteel is de TU Delft betrokken bij vier onderzoekslaboratoria: meerjarige strategische samenwerkingen met een focus op technologie en talentontwikkeling.

AIRLab (AI for Retail), met AholdDelhaize

Het AI for Retail (AIR) Lab Delft is een gezamenlijk TU Delft-Ahold Delhaize industrielab dat bestaat uit een robotica-onderzoeksprogramma en een testsite gericht op het ontwikkelen van state-of-the-art innovaties in de retailsector. Door de focus uit te breiden naar robotica, zal AIRLab Delft innovaties voor de dagelijkse praktijk verder stimuleren en tegelijkertijd meer kennis opbouwen op het snijvlak van retail, AI en robotica. De uitbreiding omvat een onderzoeksprogramma op het gebied van robotica en een testlocatie voor het ontwikkelen van state-of-the-art innovaties in de detailhandel.

AFR (AI for FinTech Research), met ING

AI for Fintech Research (AFR) is een samenwerking tussen ING en TU Delft. De missie van AFR is om onderzoek van wereldklasse uit te voeren op het snijvlak van kunstmatige intelligentie, data-analyse en software-analyse in de context van fintech. De komende vijf jaar werken tien promovendi in het lab aan projecten die zich onder meer richten op autonome software engineering, data-integratie, analytics-levering en vele experimenten.

AI4B.io Lab (AI for Biosciences Lab), met DSM

AI for Biosciences Lab (AI4B.io Lab) is een samenwerking tussen TU Delft en DSM. Het lab richt zich op het verbeteren van productietechnologieën en het ontwikkelen van biobased producten met behulp van AI. AI4B.io Lab is het eerste in zijn soort in Europa dat kunstmatige intelligentie toepast op volledige biofabricage, van de ontwikkeling van microbiële stammen tot procesoptimalisatie en planning. AI4B.io Lab is gericht op langetermijninnovatie in het domein van AI voor het ontwikkelen van biobased producten en het optimaliseren van biobased productietechnologieën. Het beoogt een diepgaand begrip te ontwikkelen van hoe nieuwe AI-technologie (methoden, technieken, theorieën en algoritmen) de effectiviteit en efficiëntie van relevant onderzoek en / of bedrijfsprocessen in de biotech-industrie kan versterken.

Mercury Machine Learning Lab, met UvA en Booking.com

Het Mercury Machine Learning Lab is een samenwerking tussen TU Delft, Universiteit van Amsterdam (UvA) en Booking.com. Het lab focust op de ontwikkeling en toepassing van artificiële intelligentie op het specifieke domein van online reis boekingen en aanbevelingssystemen. De samenwerking in het lab combineert de expertise van wetenschappers van de UvA (information retrieval en natural langauge processing) TU Delft (reinforcement learning) met de unieke expertise, ervaring en beschikbaarheid van big data bij Booking.com.

Nationale Politie Lab AI, with Nationale Politie, UvA en UU

Het Nationaal Politie Lab AI is een samenwerkingsinitiatief van de Nederlandse Politie, de Universiteit Utrecht, de Universiteit van Amsterdam en de TU Delft. Zij willen state-of-the-art AI-technieken ontwikkelen om de veiligheid in Nederland te verbeteren op een maatschappelijk, juridisch en ethisch verantwoorde manier. Het lab werkt aan technieken over de volle breedte van AI. Aan de Universiteit van Amsterdam worden machine-learning technieken ontwikkeld om de juiste informatie te extraheren uit verschillende bronnen zoals foto's, tekst en video. De Universiteit Utrecht richt zich op modellen uit de symbolische AI die ons in staat stellen om met deze informatie te redeneren en te communiceren. Aspecten als transparantie, privacy en uitlegbaarheid zijn daarbij net zo belangrijk als algoritmische aspecten als nauwkeurigheid, berekenbaarheid en efficiëntie.

Gerelateerde artikelen

Lees meer: