Wat gaat u merken van AI (Artificiële intelligentie) op de werkvloer?

U hebt er vast al eens van gehoord of mee gewerkt: AI (Artificial Intelligence). Door de recente doorbraken wordt duidelijk dat AI in de toekomst op grote schaal toegepast kan worden. Wat gaat u merken van AI op de werkvloer? In deze blog geven we u 5 manieren waarop AI-technieken de processen op de werkvloer kunnen beïnvloeden.

Dit vindt u op deze pagina

• 1. Betere beslissingsvorming en het vinden van trends en patronen
• 2. Haal meer uit beelden met AI
• 3. Robotisering
• 4. Natural language processing
• 5. Fair Machine Learning

1. Betere beslissingsvorming en het vinden van trends en patronen

Als er een beslissing genomen moet worden, is het belangrijk om de juiste informatie te hebben. Als er verschillende bronnen zijn die verschillende termen gebruiken voor hetzelfde concept, kan dat voor verwarring zorgen en verkeerde conclusies opleveren. Om dit te voorkomen kan er AI-technologie gebruikt worden. De AI-technologie genaamd ‘knowlegde representation & reasoning’ zorgt ervoor dat de juiste beslissingen genomen worden en real-time control uitgevoerd kan worden.

Met OWL- en RDFS-formaten wordt informatie op een eenduidige manier gerepresenteerd. Door samen te werken met domeinexperts worden relevante kennis en trends vastgelegd in kennismodellen. Hiermee krijgen we nieuwe feiten en inzichten die de beslissingsondersteuning en real-time control versterken.

Met de ontwikkeling van een softwarecomponent genaamd knowledge engine, wordt kennis eenduidig uitgewisseld en gecombineerd in een AI-systeem dat hierover kan redeneren en leren. Knowlegde engine is een technologie die informatie op een gecontroleerde en veilige manier toegankelijk maakt.

Hybrid AI is een combinatie van knowlegde representation & reasoning en machine learning. Het wordt momenteel al gebruikt in diverse sectoren, zoals in de industrie, landbouw, tuinbouw en defensie. Het ondersteunt bij het maken van beslissingen en realtime control, maar ook bij het vinden van trends en patronen.

2. Haal meer uit beelden met AI

Beelden zeggen vaak meer dan woorden, maar wat is de boodschap van een foto precies? Dit is nog best lastig te bepalen. De AI-tool ‘Deep Vision’ is ontwikkeld om beelden automatisch te analyseren. Deep Vision maakt gebruik van de technologie ‘convolutional neural networks’. Met deze tool worden beelden omgezet in vorm- en bewegingskenmerken. Deze techniek maakt het mogelijk dat sportwedstrijden automatisch worden samengevat en dat onveilige situaties eerder worden opgemerkt.

Een ander goed voorbeeld van Deep Vision is ‘behaviour recognition,’ waarbij het algoritme videobeelden analyseert om gedrag en situaties te herkennen. Dit kan helpen om agressie vroegtijdig op te merken. Momenteel worden er hybride AI-algoritmen ontwikkeld. Deze algoritmen kunnen bepalen waar er welk gedrag verwacht wordt. 

Kortom, in de toekomst kan Deep Vision worden ingezet op de werkvloer om belangrijke informatie uit afbeeldingen of video’s te halen en zelfs om situaties te voorspellen.

3. Robotisering

De producten die tegenwoordig gemaakt worden, zijn steeds geavanceerder en diverser, waardoor de productieprocessen complexer worden. Om aan de vraag van de consument te kunnen voldoen, moeten bedrijven steeds flexibeler worden in hun productieproces. Daarom worden robots en automatisering steeds belangrijker in de industrie.

Het programmeren van een robot is erg tijdrovend. Daarom worden er voor kleine productieprocessen eerder mensen ingezet dan robots. Een robot die zichzelf programmeert, biedt in deze situaties uitkomst. Momenteel worden er technieken ontwikkeld die ervoor zorgen dat robots steeds slimmer worden. Door gebruik te maken van Artificial Intelligence, kunnen robots zelf beslissingen maken over waar ze heen gaan en wat ze doen. Dit wordt ook wel automatische padplanning genoemd. Dit bespaart niet alleen tijd en geld, maar zorgt ook voor een foutloos productieproces.

Een voorbeeld van de toepassing van deze technieken is al zichtbaar in de automatisering van metaalbewerking. Dit is een arbeidsintensief proces dat veel tijd kost om handmatig te programmeren. Om dit proces te versnellen, wordt informatie over het productieproces verzameld, evenals een 3D-model van de robot en de bewerkingsmachines. Op basis hiervan maken slimme programma’s automatisch een plan voor de robot. Dit zorgt ervoor dat er efficiënter gewerkt kan worden en er meer geproduceerd kan worden.

Het is belangrijk om deze technieken verder te ontwikkelen om de toekomst van de industrie veilig te stellen. Slimme robots en automatisering zullen een steeds grotere rol gaan spelen in de productieprocessen en zult u dus ook steeds vaker tegenkomen op de werkvloer.

Op zoek naar een technische professional?

4. Natural language processing

We verzamelen steeds meer informatie. Toch is het soms lastig om nuttige informatie te vinden, bijvoorbeeld omdat de informatie niet gestructureerd is opgeslagen. Hier komt kunstmatige intelligentie (AI) om de hoek kijken, en in het bijzonder de technologie genaamd natural language processing (NLP).

NLP gebruikt wiskundige technieken en computers om belangrijke informatie te vinden in grote hoeveelheden ongestructureerde tekstuele informatie. U vindt met NLP bijvoorbeeld de belangrijkste woorden in een tekst. Dit is handig omdat het ons helpt om informatie te classificeren en te organiseren.

Met NLP kan er automatisch een “taxonomie” gemaakt worden. Dit is een manier om dingen te organiseren in categorieën. Stel er is veel informatie te vinden over auto’s, dan kan deze techniek gebruikt worden om de belangrijkste woorden en onderwerpen te vinden en deze te groeperen in categorieën, zoals “motor”, “wielen”, “brandstof”, etc.

Met natural language processing kunnen we ook voorspellingen doen. Zo kunnen er verbanden worden gevonden in de manier waarop mensen over bepaalde onderwerpen praten. Er kan ook gezien worden of mensen positief of negatief praten over bepaalde onderwerpen. Hierdoor begrijpt u beter wat er in de wereld gebeurt en kunt u betere beslissingen nemen. 

Kortom, natural language processing is een handige technologie die u helpt om inzicht te krijgen in de enorme hoeveelheid informatie die we verzamelen. Werkt u veel met data? Dan zou het heel goed kunnen dat u binnenkort met deze techniek in aanraking komt op de werkvloer. NLP bespaart ons tijd en moeite, en helpt ons om nauwkeurigere resultaten te krijgen dan wanneer we het allemaal met de hand zouden moeten doen.

5. Fair Machine Learning

Fair Machine Learning betekent dat computers en machines slimme beslissingen maken op basis van gegevens. Als de gegevens biased, oftewel vooringenomen zijn, betekent dit dat de beslissingen die een machine maakt ook vooringenomen kunnen zijn. Stel, in het verleden werden mannen eerder gekozen dan vrouwen voor een baan. Dan kan artificial intelligence dit overnemen, zelfs als vrouwen dezelfde kwalificaties hebben als mannen en dus even geschikt zijn voor een baan.

Om te voorkomen dat de machine vooroordelen krijgt, moet ervoor worden gezorgd dat de gegevens niet vooringenomen zijn. Daarvoor wordt gebruikgemaakt van een model genaamd Generative Adversarial Network (GAN). Met dit model wordt ervoor gezorgd dat gegevens niet meer verbonden zijn met iemands geslacht. Zo verdwijnen de vooroordelen die AI kan hebben.

Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat de gegevens niet bevooroordeeld zijn, want anders kunnen er verschillende vormen van discriminatie ontstaan. Bijvoorbeeld bij het aannemen van personeel, maar ook bij toezicht, inspectie en handhavingstaken. Het is belangrijk dat artificial intelligence niet discrimineert op basis van geslacht, religie of etniciteit.

Fair Machine Learning kan ons in de praktijk helpen door de geschikte kandidaat voor een baan te vinden zonder vooroordelen. Zonder deze tools kunnen vooroordelen uit het verleden onopgemerkt blijven en systematisch worden doorgezet. Door gebruik te maken van Fair Machine Learning kunnen we discriminatie verminderen en voorkomen.

Ook al staat artificial intelligence nog in de kinderschoenen, toch biedt het erg veel perspectief voor de toekomst. Productieprocessen kunnen versneld worden, waardoor er efficiënter gewerkt kan worden. Maar wees niet bang. Ook met artificial intelligence zullen er mensen in het werkveld nodig blijven. Bent u op zoek naar personeel dat kan werken met AI? Neem dan contact op!