Projecten

Om beter te begrijpen wat artificial intelligence voor je kan betekenen zullen een aantal demonstratie projecten worden gestart. Gedurende het hele jaar 2018 zal er aan deze projecten worden gewerkt. Updates over de projecten kan je vinden op de individuele project pagina’s, het forum of in de speciale groepen sectie.

Mee doen?

Heb je een idee voor een AI project? Wil je mee doen met een van de projecten die hieronder beschreven staan? Neem dan contact op!

Project 1 – Internet of Things

Klik op afbeelding voor project pagina.

Internet of Things (IoT) is een systeem van (zeer veel) apparaten die verbonden zijn met elkaar via het Internet. De apparaten kunnen sensoren en actuatoren hebben. Daarnaast kunnen ze ook ‘slim’ zijn.

Domotica is een voorbeeld van IoT. Tegenwoordig kan je je huis ‘slim’ maken met apparaten zoals slimme deurbellen (bijv. Skybell), draadloze verlichtingssystemen (bijv. Philips Hue),  slimme thermostaten (bijv. Nest). Met je mobiel kan je deze apparaten op afstand bedienen, of zelfs elkaar laten beïnvloeden (bijv. als er op de deurbel wordt gedrukt gaan de lampen in huis knipperen).

Doel van het project

Doelstelling van dit project is de technieken die nodig zijn om een IoT applicatie te bouwen te onderzoeken. Een aantal embedded devices zullen real-time data versturen naar een server. Deze data zal real-time gevisualiseerd en met machine learning geanalyseerd worden.

Toepassingen

Industrie 4.0, Smart City, domotica, slimme landbouw, machine monitoring, proces optimalisatie

Technieken

Embedded devices, cloud server, real-time streaming databases, visualisatie, machine learning

 

Project 2 – Deep Learning

Klik op afbeelding voor project pagina.

Deep Learning is een nieuwe AI techniek die de laatste jaren sterk ontwikkeld is. Het bouwt voort op de neurale netwerken die in de jaren ’90 werden gebruikt. Omdat tegenwoordig zeer veel rekenkracht, data en betere algoritmen beschikbaar zijn, kunnen de neurale netwerken complexere zaken leren.

Met deep learning kan je computers leren objecten te herkennen in beelden, spraak om te zetten in tekst en intelligente chats te voeren met mensen. Daarnaast heeft het Engelse bedrijf DeepMind (onderdeel van Google) deep learning gebruikt om een computer te bouwen die de wereldkampioen Go spelen verslagen heeft.

Doel van het project

Doelstelling van dit project is om deep learning technologie te onderzoeken. Een camera zal leren objecten te herkennen via een groot aantal voorbeelden.

Toepassingen

Beveiligingscamera’s, kwaliteitscontrole, autonoom rijden, robotica

Technieken

Deep learning, Convolutional Neural Networks, Tensorflow, GPU acceleratie

 

Project 3 – Brein-Computer Interface

Klik op afbeelding voor project pagina.

Nieuwe en goedkopere sensoren stellen ons instaat om steeds meer te meten. In bijvoorbeeld machines, mobiele telefoons en auto’s zitten enorm veel sensoren die real-time data genereren. Daarnaast komen er steeds meer bio- en gezondheidssensoren bij die real-time van alles meten van het menselijk lichaam. De datastroom die deze sensoren opleveren is echter nog geen informatie dat iets zegt over de machine of persoon.

Om betekenis te halen uit de datastroom van sensoren moet je eerst zogenaamde ‘features’ herkennen in de data. Daarna moeten de features vertaald worden naar een toestand dat iets zegt over het object waaraan gemeten werd. Een AI systeem kan zelf leren welke features belangrijk zijn en wat dit zegt over het object.

Doel van het project

Doelstelling van dit project is AI te gebruiken om uit complexe signalen informatie te halen. Doormiddel van een draadloze EEG headset worden een aantal complexe signalen gemeten die vertaald worden naar acties om een robot aan te sturen.

Toepassingen

Predictive maintenance, monitoring, slimme bio-/gezondheidssensoren

Technieken

Feature engineering, machine learning, neurale netwerken