Meer en meer bedrijven zitten volop in de digitale transformatie. Dat wil zeggen dat ook meer en meer ondernemers met interesse de ontwikkelingen op het gebied van Artificiële Intelligentie volgen. Als grootste hogeschool in Vlaanderen helpt Thomas More deze bedrijven om de mogelijkheden van AI in uiteenlopende sectoren zoals zorg, mobiliteit, media, business en productie te onderzoeken. “Onze focus ligt op het vertalen van AI-algoritmes naar praktische oplossingen voor het werkveld”, zegt Lynn Houthuys, onderzoeker toegepaste AI bij Thomas More Research. “We koppelen dus bedrijfsnoden aan technologische en digitale oplossingen.”
Het is niet zo evident om een eenduidige definitie voor artificiële intelligentie te geven. Er zijn er verschillende in omloop, maar geen enkele definitie dekt volgens Lynn Houthuys volledig de lading. “Artificiële intelligentie is in ieder geval een brede term die verwijst naar systemen of machines die menselijke intelligentie nabootsen”, vertelt de onderzoekster. “Computers kunnen vandaag grote hoeveelheden data verwerken en daar patronen in herkennen. Een bekend aspect van AI is ‘machine learning’, waarbij de software zelf een manier ontwikkelt voor de meest succesvolle aanpak. Dat wil zeggen dat de systemen leren – of de prestaties verbeteren – op basis van de data die ze gebruiken. In eerste instantie is dat historische data of gesimuleerde trainingsdata. In een later stadium gaat het algoritme met nieuwe data het model verfijnen en verbeteren. Door die slimme algoritmes kunnen computers taken uitvoeren waar nog niet zo heel lang geleden menselijke intelligentie voor nodig was.”
Verbeter bedrijfsprocessen of je dienstverlening
AI gaat dus een stuk verder dan een traditioneel computerprogramma. “Traditionele computerprogramma’s krijgen vooraf alle instructies en regels mee en gaan die strikt opvolgen”, legt Lynn Houthuys uit. “Bij AI en machine learning zijn er geen regels. Het programma leert van ervaringen en gaat zich aanpassen aan veranderende omstandigheden. Hoe meer data het programma krijgt, hoe beter het gaat werken. Bij basis AI is er wel een plafond, een punt waarop het programma niet meer zal verbeteren. Vandaag experimenteren we wel meer en meer met deep learning. Dat zijn AI-programma’s die veel meer data kunnen verwerken en die op dit ogenblik nog geen plafond bereiken.”
Met de huidige kennis kan AI al in de meeste sectoren gebruikt worden. “AI-systemen kunnen volledig softwarematig zijn”, zegt Lynn Houthuys. “Of ze zijn verwerkt in hardware, zoals bijvoorbeeld bij smart-robots in fabrieksomgevingen of zelfrijdende auto’s. Je kan AI gebruiken om bestaande bedrijfsprocessen te digitaliseren en te automatiseren. Zo zijn wij vandaag bijvoorbeeld bezig met een project dat via AI fouten detecteert bij het spuitgieten. Spuitgieten is een belangrijke techniek voor het produceren van grote series kunststofproducten. Soms vertonen die producten kleine afwijkingen en het kost veel tijd en moeite om die slechte exemplaren uit de massa te halen. Daarnaast kost dat productieverlies ook veel geld. Door een AI-component aan het spuitgietproces toe te voegen gaan we dat probleem oplossen. We verzamelen met behulp van sensoren een grote hoeveelheid input-data: druk, debiet en temperatuur worden gemeten tijdens de injectie, het nadrukken en het koelen van het geïnjecteerde materiaal. Deze informatie wordt vervolgens gekoppeld aan outputgegevens als spuitgietfouten, dimensies en oppervlakteruwheid. Samen vormen deze data de basis voor het trainen van een lerend netwerk, dat ingezet kan worden om aan de hand van nieuwe metingen de output te voorspellen. Dit systeem zal dus zelf kunnen voorspellen wanneer producten fouten gaan vertonen. Zo kan tijdig ingegrepen worden.
En we willen zelfs nog een stap verder gaan. Door het gebruik van explainable AI willen we een verklaring vinden om de afwijkingen te verklaren.” Maar daarnaast kan je AI ook gebruiken om een bepaalde dienstverlening vlotter te laten verlopen. “Een mooi voorbeeld hiervan zijn de chatbots waarvan meer en meer bedrijven gebruik maken”, vervolgt Lynn Houthuys. “Maar je kan AI ook inzetten om kredietrisico’s te voorspellen, om je bestelprocessen te optimaliseren of om aan werving en selectie te doen. De enige voorwaarde is dat er voldoende historische data beschikbaar zijn om het algoritme te laten leren.”
Voka Digihub
Denk je nu: hierin zit misschien wel muziek voor mijn bedrijf? Via Voka Digihub kan je de experts van Thomas More inzetten om uit te testen of AI een oplossing kan zijn voor jouw specifieke uitdaging. “De Voka Digihub is beschikbaar voor kmo’s met vragen rond de integratie van digitale toepassingen en die daarbij op zoek zijn naar advies, begeleiding en testinfrastructuur”, zegt Donaat Dieryck, coördinator Digitalisering bij Voka Mechelen-Kempen. “In totaal kan je gebruik maken van de expertise van 28 verschillende kennisinstellingen. Met de steun van Voka Digihub kan je (nieuwe) producten of systemen testen in realistische omstandigheden. Voor de testing betaal je via Voka Digihub slechts 30% van de kostprijs. De overige 70% worden gedragen door EFRO en de Vlaamse overheid.”
Heb je een kmo en heb je interesse in het DigiHub-traject?
Neem dan contact op met donaat.dieryck@voka.be. Afhankelijk van de nodige expertise, brengt hij je in contact met de juiste kennisinstelling.
