Rijkswaterstaat maakt infra slimmer met AI

Rijkswaterstaat werkt met 'analytics'-bedrijf SAS aan een slimmere infrastructuur. Tijdens een conferentie over kunstmatige intelligentie in Zaandam, gaf Stijn van Balen, hoofd van RWS Datalab, een aantal voorbeelden van succesvolle AI-toepassingen.

Cool

De gemiddelde leeftijd van de 9000 werknemers bij Rijkswaterstaat is 51. De gemiddelde werknemer van SAS is misschien maar half zo oud. De truc is om samen ideeën te bedenken die echt wat opleveren, zegt Van Balen tijdens zijn presentatie op World Summit AI. Niet 'doen wat je altijd doet, maar dan wat sneller', maar evenmin ideeën uitvoeren die vallen in de categorie 'zou het niet cool zijn als…'. De toepassingen moeten het werk van de ingenieurs van Rijkswaterstaat aanvullen en vergemakkelijken. De betere ideeën worden gematcht aan domeinexperts, die samen met SAS aan het ontwikkelen slaan.

Afleidende billboards

Leiden billboards van modellen in ondergoed langs de snelweg tot meer ongelukken? Rijkswaterstaat heeft tegenwoordig de data in huis om dat te controleren. Bij verkeersinspecties vanuit voertuigen worden veel foto's gemaakt. Dat helpt onder meer om te bepalen welke verkeersborden aan vervanging toe zijn. Maar de foto's geven ook weer waar er billboards langs de weg staan. Gecombineerd met data over ongevallen kan Rijkswaterstaat controleren of de billboards ècht zo afleidend zijn.

Politiedata

In totaal beschikt Rijkswaterstaat over ongeveer dertig databronnen waaruit kan worden geput, van onderhoudsdata tot verkeersdata tot weersvoorspellingen. Eén databron vormen politierapporten over ongevallen. Voorheen voerden medewerkers van Rijkswaterstaat de informatie uit de rapporten handmatig in. Inmiddels is dit proces geautomatiseerd. Op welke plekken is de kans op ongelukken het grootst? Een zelflerend algoritme leert plekken te herkennen waar mogelijk ongelukken zullen gebeuren. Deze kennis wordt ingezet om weginspecteurs sneller op de juiste locatie te krijgen.

Slimme camera's

Voorheen maakte Rijkswaterstaat eens per jaar foto's van de vaarwegen. Tegenwoordig doen slimme camera's op binnenvaartschepen dit dagelijks voor ze. De schepen zijn niet van Rijkswaterstaat zelf, maar ze varen er toch. Door ze foto's te laten maken, zijn er altijd actuele data voorhanden. Kunstmatige intelligentie kan ook assisteren bij het tekenen van kaarten. Het systeem analyseert luchtfoto's en leert zelfstandig te begrijpen hoe het land wordt gebruikt. De 'tekeningen' die de software maakt, zijn gedetailleerder dan wat mensen in kaart brengen.

Voorspellend onderhoud

Rijkswaterstaat maakt gebruik van een groot aantal Internet of Things-toepassingen. Sensoren in het asfalt meten de temperatuur van het wegdek, zo'n 30.000 detectielussen houden de verkeersdrukte op de snelwegen in de gaten. En met behulp van zogeheten object data service (OSD) dashboards wordt de staat van objecten gemonitord. Hierdoor kan Rijkswaterstaat preventief onderhoud plegen. Op steeds meer plekken is het mogelijk om de status van objecten op het moment zelf te bekijken. Sensors geven voortdurend actuele informatie door. Daar wordt het onderhoud op aangepast. De volgende stap is voorspellend onderhoud: onderhoud plegen op basis van voorspellingen die kunstmatige intelligentie doet over de staat van bijvoorbeeld bruggen.