Hoe onderzoek en praktijk samenkomen bij Fontys

In de nieuwste aflevering van de AI Garage Podcast spreekt Erdinç Saçan met onderzoekers Job Vogels en Ayrton Wouters over de rol van kunstmatige intelligentie in praktijkgericht onderzoek. Aan de hand van hun werk bij Fontys geven ze luisteraars een kijkje in het ART-IE-project, waarin AI en innovatie samenkomen om het MKB te helpen bij de invoering van slimme technologie. Op basis van hun achtergrond in kunstmatige intelligentie en logistiek delen ze inzichten over hoe data, samenwerking en nieuwe AI-toepassingen bijdragen aan efficiëntere en toekomstbestendige processen.

AI in de praktijk: van hype naar praktische waarde

Job en Ayrton leggen uit dat bedrijven vaak wel interesse hebben in AI, maar niet goed weten waar ze moeten beginnen. De hype rond generatieve AI heeft veel nieuwsgierigheid gewekt, maar in de praktijk ligt de grootste waarde vaak in het analyseren van bestaande data. Door middel van machine learning kunnen bedrijven processen efficiënter maken, kosten verlagen en betrouwbaarder opereren. Met name in sectoren zoals logistiek, waar grote hoeveelheden data beschikbaar zijn, biedt AI kansen om complexe processen zoals planning en besluitvorming te optimaliseren, terwijl meer gestandaardiseerde processen zoals orderverwerking vooral profiteren van verdere automatisering en foutreductie.

Samenwerken zonder gegevens te delen: de kracht van federated learning

Een belangrijk onderdeel van ART-IE is het gebruik van federated learning: een vorm van AI waarbij modellen leren van gegevens zonder dat die gegevens hoeven te worden gedeeld. Dit maakt samenwerking tussen organisaties mogelijk zonder risico's op het gebied van privacy of concurrentie. Bedrijven trainen hun eigen modellen lokaal en delen alleen de inzichten, waardoor een collectief slimmer systeem ontstaat. Dit is met name waardevol in sectoren waar gegevens gevoelig zijn. Tegelijkertijd wordt benadrukt dat een succesvolle AI-toepassing begint met goede data. Het is belangrijk dat een organisatie een ‘roadmap’ opstelt met de veranderingen die nodig zijn om slimme dataoplossingen succesvol binnen de organisatie te implementeren. Veel projecten beginnen met het opschonen en structureren van data; pas daarna wordt echte AI-ontwikkeling mogelijk.

Luister naar de volledige aflevering van de AI Garage Podcast via Spotify of Apple Podcasts.