partner IMAGEM De inspectie van waterwegen is een tijdrovend proces dat gedeeltelijk geautomatiseerd kan worden middels kunstmatige intelligentie. ficatie. De integratie van algoritmes in analysemodellen maakt het mogelijk geautomatiseerd afwijkingen in watergangen te detecteren, zonder dat men daadwerkelijk in het veld hoeft te inspecteren. En dit is slechts één voorbeeld uit de veelheid van mogelijkheden die beschikbaar zijn met machine learning. Deze techniek is gebruikt voor Schouw M.App, een managementsysteem dat door verschillende waterschappen wordt ingezet bij hun schouwinspectieprocessen. Onder meer Waterschap Drents Overijsselse Delta zet deze oplossing in om de schouw uit te kunnen voeren vanachter het bureau. Inspecties worden op deze manier veel gerichter uitgevoerd, waardoor de inzet van mankracht, tijd en geld efficiënter wordt. Het belang van data Data zijn de sleutel voor een effectieve en nauwkeurige implementatie. Een belangrijke voorwaarde hiervan is dat de ingevoerde data correct zijn. Als de basisdata die in analyses gestopt worden niet correct zijn, krijgt men ook geen juiste resultaten. Meer dan ooit is het daarom cruciaal dat brondata ABC zijn: Actueel, Betrouwbaar en Compleet. Als binnen een bepaald beheergebied (zoals de ligging van watergangen in een waterschap) de data niet kloppen, kan dat leiden tot een flink foutpercentage. Daarom moeten fouten eerst gecorrigeerd worden. Met een aantal specifieke modellen binnen onze mutatiesignaleringopNummer 38, april 2021 lossing DELTA kan men geautomatiseerd afwijkingen opsporen en voorleggen aan een beheerder. Door deze analyses geautomatiseerd over een geheel areaal uit te voeren weet een beheerder precies waar de afwijkingen zijn en kan hij of zij gericht werken aan het corrigeren en actualiseren. Deze techniek kan ook toegepast worden in het detecteren van veranderingen in verschillende basis- en kernregistraties. De volgende stap Hoewel deze oplossingen al worden gebruikt binnen verschillende organisaties, staan we nog aan het begin van deze interessante mogelijkheden. De technologie staat binnen het geospatial domein nog in de kinderschoenen, maar zal zich blijven ontwikkelen en verbeteren, want de mogelijkheden zijn eindeloos. Ook binnen IMAGEM zijn er volop ontwikkelingen en zijn er interessante technologieën te gebruiken. Wim Bozelie (Technology Director) en Tieme de Jonge (Marketing Communicatie Specialist) van IMAGEM Benieuwd hoe locatiedata slimmer kan? Bekijk nog meer oplossingen op: www.imagem.nl/oplossingen 1. Nvidia: https://blogs.nvidia.com/blog/2016/07/29/ whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai 51
52 Online Touch Home