Data als brandstof voor kunstmatige intelligentie; TU/e start nieuwe masteropleiding

De combinatie van datawetenschap en artificial intelligence (AI) heeft zich de afgelopen jaren ontwikkeld tot volwaardig vakgebied, zegt universitair hoofddocent van de TU/e Dirk Fahland. ,,Met een eigen manier van onderzoek doen. Daar hoort een masteropleiding bij.” Fahland was daarom betrokken bij het opzetten van de nieuwe masteropleiding DS&AI.

Die afkorting staat voor Data Science en Artificial Intelligence. De nieuwe master is formeel erkend door de Nederlands-Vlaamse Accreditatie Organisatie NVAO, start volgend jaar september aan de TU/e en is daarmee de eerste in zijn soort in Nederland. ,,Het doel van de opleiding is studenten leren betrouwbare AI-systemen te ontwikkelen”, zegt Fahland.

Artificial intelligence (of in het Nederlands kunstmatige intelligentie) is tegenwoordig overal. Denk aan productierobots die automatisch onderdelen in elkaar zetten of een zoekmachine die suggesties doet op basis van eerdere opdrachten. ,,Maar als bijvoorbeeld Netflix een suggestie doet aan de hand van eerder gekeken series is dat een relatief eenvoudige AI-techniek”, zegt Fahland.

Ingewikkelder wordt het bij complexe systemen die bedrijven als ASML, Philips en Vanderlande maken. Neem bijvoorbeeld het bagagesysteem van Vanderlande op luchthaven Schiphol. ,,Een koffer reist via dat systeem automatisch door de luchthaven”, zegt Fahland. ,,Wij kunnen analyseren waar dingen mogelijk mis kunnen gaan.” Waar zit te weinig capaciteit tijdens drukke periodes? Hoe kun je het systeem anders afstellen?

Fahland: ,,De dynamiek op Schiphol is veel complexer dan een zoekopdracht op je computer.” Toch kun je met behulp van kunstmatige intelligentie zelfs voorspellen waar het bagagesysteem vast zal lopen. Als er maar genoeg goede gegevens beschikbaar zijn die het systeem genereert met allerhande sensoren. Data is de brandstof voor kunstmatige intelligentie.

Maar in tegenstelling tot bij een auto is de brandstof voor AI niet eenvoudig toegankelijk. Iedereen heeft immers heel veel data tot zijn beschikking. ,,Studenten leren welke data echt belangrijk is om problemen op te lossen”, zegt Fahland. De kunst is het vinden en analyseren van de juiste informatie in een oceaan van informatie. Hoe complexer het systeem en hoe groter de hoeveelheid data, des te moeilijker die opgave.