TKI Dinalog roept op om naar een toekomstbestendig transport -en mobiliteitssysteem toe te werken via kunstmatige intelligentie (AI). De tijd is er volgens onderzoekers naar. “AI kan de stap van smart cities naar Nederland als smart nation mogelijk maken.” TNO stelde een zogenoemde position paper op waar tal van partijen hun visie op gaven vanuit de praktijk en theorie. Onder hen waren uit de Metropoolregio Amsterdam Air France KLM Cargo, Albert Heijn, Portbase en TomTom. Must read voor wie wil weten wat AI is en welke kansen en de (onderzoeks)opgaven er liggen om artificial intelligence in te kunnen zetten voor innovatie in de transport en logistiek.
Lees hieronder de samenvatting van het position paper download het hele TNO-rapport.
De Nederlandse economie drijft voor een belangrijk deel op de sector Mobiliteit en Transport. De noodzaak om de Nederlandse concurrentiepositie te verstevigen en te voorzien in oplossingen voor sociaal-maatschappelijke vraagstukken zoals werkgelegenheid, verkeersveiligheid, duurzaamheid, congestie, comfort en luchtkwaliteit, stimuleert de innovatie in mobiliteitsontwikkelingen. De situatie in Nederland onderscheidt zich op een aantal aspecten van landen om ons heen: bijvoorbeeld een ongekend hoog aandeel fietsers in steden, hoge bevolkingsdichtheid, drukbezette wegen, een uitgebreid ov-netwerk en de afhandeling en regie van grote internationale goederenstromen waarin Nederland fungeert als gateway to Europe. Samen vereist dit een unieke en integrale aanpak. De complexiteit van de ontwikkelingen, de hoeveelheid beschikbare data en de rekenkracht van computers nemen in een hoog tempo toe. Conventionele werkwijzen schieten inmiddels vaak tekort, maar kunstmatige intelligentie of artificial intelligence (AI) biedt de mogelijkheid om hiermee wel om te gaan en oplossingen te bieden. Dit document is geschreven als een AI-agenda voor Nederland op gebied van Mobiliteit en Transport. Het is een verdere uitwerking van de one pager die reeds eerder is ingediend bij de AI Coalitie.
Wat & hoe AI
Wat bedoelen we precies met AI? AI bestaat uit adaptieve systemen die intelligent gedrag vertonen dat doorgaans voorbehouden is aan de mens. Dat wil zeggen: systemen die hun toestand en omgeving kunnen waarnemen en reconstrueren (sensing), kunnen analyseren en voorspellen (thinking) en met een zekere vorm van autonomie (zelfstandig) beslissingen kunnen nemen, adviezen kunnen geven of daadwerkelijk actie ondernemen (acting). Een elementair aspect voor AI is leren uit data.
Met artificial intelligence transitie transport & logistiek realiseren
Voor complexe mobiliteits- en transportsystemen is het gebruik van grote hoeveelheden beschikbare data voor AI-toepassingen ook cruciaal. Dit maakt het mogelijk om de best mogelijke beslissingen te identificeren en te implementeren op systeemniveau. Vanuit een AI-perspectief zijn mobiliteit en transport op te delen in twee niveaus: 1. Personen en objecten: waaronder verkeersdeelnemers, voertuigen, lading, ladingdragers, sorteerbanden en infrastructuur; 2. Systemen en processen: waaronder bevoorradingsketens, verkeerscentrales, verkeer, beleid en regelgeving. Alleen vanuit een integrale ecosysteemaanpak, zowel vanuit sensing, thinking, acting als vanuit de twee niveaus, is het mogelijk om AI effectief in te zetten om de mobiliteitstransitie te realiseren. Technologisch kan er gezamenlijk opgetrokken worden in de ontwikkeling van de benodigde technieken. Domeinspecifieke kennis is nodig om AI succesvol te implementeren. Hierbij is het van belang om rekening te houden met de interactie-effecten tussen de twee niveaus (personen en objecten & systemen en processen).
Concurrentiepositie versterken en werken aan duurzaamheid
In potentie kan AI bijdragen aan de ontwikkeling van een geïntegreerd mobiliteits- en transportsysteem dat met nieuwe technologie zowel onze economische positie versterkt als onze sociaalmaatschappelijke context verbetert. Veelbelovende toepassingsgebieden voor een veiliger, duurzamer en efficiënter systeem zijn onder andere zelfrijdende voertuigen, slim elektrisch laden, predictief onderhoud, zelflerende energie en emissie management, coöperatieve mobiliteit, deelmobiliteit en zelforganiserende logistiek.
Stappenplan
Belangrijke eerste stap is om samen met organisaties in de sector een visie met concrete doelstellingen te formuleren en deelgebieden te identificeren en prioriteren waar we AI-gedreven innovatie als eerste gaan versnellen. Het verder ontwikkelen en toepasbaar maken van bestaande technologie en het aantonen van de economische en maatschappelijke waarde kan versneld worden in concrete use cases. AI-ontwikkelingen gaan niet alleen over toepassen, want bepaalde generieke aspecten van AI dienen zo vroeg mogelijk in de ontwikkelingen meegenomen te worden op (inter-)nationaal niveau, ongeacht het domein. Hierbij valt te denken aan aspecten als onder andere responsible AI, explainable AI, controllable AI, socially Aware AI en datasoevereiniteit. Daarnaast spelen robuustheid, privacy, cybersecurity, ethiek en de FAIR-aspecten (findable, accessible, interoperable, reusable) een rol.
Smart cities vormen samen een smart nation
Willen we met AI in Nederland een toekomstbestendig transport- en mobiliteitssysteem vormgeven, dan is het zaak hier als sector gezamenlijk in op te trekken via publiek-private samenwerking. AI kan zo uitstekend bijdragen aan het integreren van de op dit moment vaak geïsoleerde activiteiten van personenvervoer, logistiek en verkeersmanagement. Door samenwerking in de keten én een juiste toepassing van AI, inclusief de domein overschrijdende aspecten, kan AI een sleutelrol spelen in het doorbreken van de silo’s en fragmentatie rondom personenvervoer en -services, logistiek, en verkeersmanagement. Dit is een kans voor Nederland om zich nu toekomstbestendig te ontwikkelen van meerdere smart cities tot één smart nation.
