8 april 2019
Blog Kunstmatige intelligentie Data

Vijf toepassingen Kunstmatige Intelligentie – maart

Kunstmatige intelligentie - AH
Laatste update: 17 apr '19 - 10:10

Kunstmatige intelligentie biedt kansen voor onze samenleving. Bijvoorbeeld voordelen op het gebied van gemak, gebruikerservaring en efficiëntie. Maar hoe ziet een dagelijks leven met kunstmatige intelligentie eruit? Lees in deze blog vijf inspirerende toepassingen van kunstmatige intelligentie die we in maart tegenkwamen.

1. Robotjournalistiek (NOS)

Tijdens de Provinciale Statenverkiezingen experimenteerde de NOS met robotjournalistiek. Voor elk van de 355 gemeenten in Nederland schreef de robot een artikel over de verkiezingsuitslagen.

Kunstmatige intelligentie - NOS
Een voorbeeld van een artikel met verkiezingsuitslagen (met gesimuleerde data). De dynamische velden zijn gemarkeerd.

Journalisten en developers hebben samen een sjabloon ontwikkeld waarmee voor elke gemeente een tekst wordt opgesteld. Het sjabloon bevat 76 dynamische velden, die soms simpelweg ingevuld kunnen worden met bijvoorbeeld de naam van de gemeente, het percentage stemmen en de naam van de partij. Om herhalingen te voorkomen, werd er gewerkt met synoniemen. Onze verwachting is dat we dit fenomeen steeds vaker in de journalistiek gaan terugzien. Met name bij artikelen die gaan over een afgebakend onderwerp met gestructureerde data.

2. Digitale detectie content (Facebook)

In de eerste 24 uur na de aanslag in Nieuw-Zeeland zijn ruim 1,5 miljoen video’s van de aanslagen verwijderd. De schuttersvideo werd na een tip van de Nieuw Zeelandse politie door Facebook snel verwijderd. Echter bleef de video makkelijk vindbaar doordat hij telkens opnieuw wordt geüpload door gebruikers. Met kunstmatige intelligentie probeerde Facebook de beelden te detecteren en te verwijderen. Beelden die al eerder waren geblokkeerd konden zo bij het uploaden al worden tegengehouden. Diezelfde techniek wordt ingezet bij het herkennen van pornografisch materiaal.

3. Handschriftherkenning (Stadsarchief Amsterdam)

Op 11 maart heeft Stadsarchief Amsterdam een project gelanceerd op velehanden.nl. Op het platform wordt om hulp gevraagd bij het transcriberen van akten. In de depots van het Stadsarchief Amsterdam ligt ongeveer 3,5 kilometer aan notarieel archief. Dit archief bevat miljoenen akten van de Amsterdamse Notarissen uit 1578-1915. In de akten staan nog onbekende details over Amsterdammers en hun internationale netwerken. Deze akten zijn handgeschreven en daardoor niet te begrijpen voor het brede publiek.

Kunstmatige intelligentie - Stadsarchief Amsterdam

Wanneer 100-500 akten handmatig zijn getranscribeerd kan er een model worden ontwikkeld. Met machine learning en handschriftherkenning kunnen vervolgens miljoenen akten worden getranscribeerd.

4. Bezorgrobot (Albert Heijn)

In maart maakte Albert Heijn op de Digital Food Conference bekend dat ze gaan experimenteren met een bezorgrobot. Deze Duits/Zwitserse bezorgrobot wordt niet meteen op pad gestuurd, maar getest op de High Tech Campus in Eindhoven. Hier wordt een app ontwikkeld waarmee je een bestelling kan doen bij de plaatselijke AH To Go. Vervolgens wordt deze aan de hand van een virtuele plattegrond door de robot bezorgd. Ook zal de robot voorzien zijn van sensoren om te zorgen dat hij nergens tegenaan rijdt.  Er is nog niets bekend over de verdere plannen, to be continued.

5.  Herkennen oogziekte (Oogziekenhuis Rotterdam)

Ruim 50.000 mensen in Nederland zijn blind  aan één of beide ogen en 150.000 slechtziend als gevolg van glaucoom. Glaucoom kan goed behandeld worden, maar de schade die als ontstaan is, is onomkeerbaar. Daarom is het belangrijk glaucoom tijdig te ontdekken en te behandelen. Het grootschalig screenen van de oogziekte is op dit moment nog niet mogelijk. De oplossing ligt in het gebruik van kunstmatige intelligentie.

Daarom is het Oogziekenhuis Rotterdam een project gestart waarbij AI wordt ingezet om blindheid als gevolg van de oogziekte glaucoom te voorkomen. Op basis van 100.000 anonieme oogfoto’s wordt een machine getraind om glaucoom te herkennen. Hiervoor moeten eerst menselijke experts de grote hoeveelheid foto’s beoordelen, daarna kan de computer worden getraind. Deze toepassing maakt een snelle diagnose van glaucoom mogelijk. Een diagnose die is uit te voeren overal ter wereld tegen een lage prijs. Zo kan blind- en slechtziendheid bij miljoenen mensen worden voorkomen.

Bekijk hier de vijf toepassingen uit februari.