Jeroen Linssen vertelt in het Science Café over algoritmes: 'Het smeren van een boterham is ook een algoritme'

“Eigenlijk kun je onze alledaagse handelingen beschouwen als algoritmes,” vertelt Jeroen Linssen. “Wanneer je je schoenen aantrekt, je veters strikt of een boterham met pindakaas smeert, voer je steeds een nauwkeurige reeks handelingen uit, die leiden tot een bepaald resultaat.” Dat laatste voorbeeld staat nog wel eens centraal tijdens de Saxion Open Dagen, zegt hij lachend: “We laten bezoekers elkaar instructie geven over de juiste handelingen om die pindakaasboterham te smeren. Als je niet specifiek genoeg bent, gaat het mis.”

Méér dan de fabeltjesfuik

Het zijn mooie vergelijkingen, in de opmaat naar de talkshow van Science Café Enschede die op donderdagavond 14 april bij Concordia gratis bij te wonen is. Jeroen hoopt op veel bezoekers. Juist omdat het onderwerp volop in de belangstelling staat, maar ook omdat algoritmes zoveel andere toepassingen kennen dan de bekende mechanismen die ons online kijk-, koop- en leesgedrag kunnen sturen. Of die ons ‘de fabeltjesfuik in duwen’, zoals presentator Arjen Lubach het onlangs in zijn tv-show zo treffend omschreef.

Hoe Saxion en de UT samenwerken

Samen met Mariëlle Stoelinga (hoogleraar Risicomanagement voor High-Tech Systems, Universiteit Twente) legt Jeroen bij het aanstaande Science Café uit wat algoritmes zijn, hoe ze zich de afgelopen eeuwen ontwikkeld hebben en wat ze in de praktijk voor ons kunnen betekenen. “Mariëlle richt zich voor een deel op de geschiedenis en de werking van algoritmes. Ik vul haar verhaal aan met een aantal interessante samenwerkingsprojecten waar we aan werken met organisaties en bedrijven. Dat doen we vanuit Saxion deels ook weer samen met de Universiteit Twente. Met fundamenteel en toegepast onderzoek rond algoritmes kunnen we echt stappen zetten richting allerlei maatschappelijke toepassingen.”

Deep learning-modellen

Wat zijn die toepassingen? “Eigenlijk vind je ze in alle sectoren, zoals ze ook binnen Saxion een component van het onderzoek van steeds meer lectoraten vormen. In het algemeen kun je zeggen dat algoritmes vanaf 2010 een enorme ontwikkeling hebben doorgemaakt, met name op het gebied van beeldherkenning en daaraan gekoppelde deep learning-modellen. Zo is een algoritme in staat iets op beeld te herkennen en daarbij te onderscheiden of het bijvoorbeeld om een plaatje van een hond of een kat gaat. Dat principe van beeldherkenning vinden we nu ook terug in zelfrijdende auto’s, die herkennen hoe hard je mag rijden, of er geen gevaarlijke situaties ontstaan en of je wel binnen de lijnen blijft.”

Veiligere samenleving

Andere voorbeelden van de inzet van algoritmes is het onderzoek dat Saxion met samenwerkingspartners doet naar predictive maintenance bij Scania. Dit project is erop gericht verstoringen in het productieproces van vrachtauto’s te voorspellen en voorkomen Daarnaast werken Saxion en de Universiteit Twente samen met andere kennisinstellingen in het PrimaVera-project het hele proces van onderhoud probeert te optimaliseren. Van dataverzameling tot de inzet van de goede mensen op de juiste momenten. Interessant is ook de samenwerking met Strukton Rail, vertelt Jeroen, waarbij algoritmes een rol gaan spelen bij het automatisch digitaal in kaart brengen van het spoornetwerk in Nederland. “We hebben in ons land 3000 kilometer treinrails liggen. Hoe breng je, met algoritmes en zogenaamde lidartechniek, digitaal in kaart hoe dat netwerk en precies uitziet? En welke objecten er rond het spoor staan, hangen of liggen, zonder dat medewerkers continu op pad moeten langs het spoor. Zo dragen algoritmes juist bij aan een veiligere samenleving.” Een toepassing die mijlenver afstaat van online volggedrag of fabeltjesfuiken.

Connectie met de gebruiker

Zelf ligt zijn hart bij de integrale toepassing van algoritmes, vertelt Jeroen. “Het is prachtig dat we de modellen kunnen maken, maar ik wil me vooral bezighouden met de manier waarop we ze zo slim mogelijk kunnen inzetten. Hoe we er echt een systeem van maken, met alle stappen en invalshoeken die daarbij horen. Een model trainen is op zichzelf leuk, maar het wordt vooral interessant als je de hele IT-infrastructuur er bij betrekt, de data goed op orde hebt en er een stuk software omheen bouwt waarmee het echt geïmplementeerd wordt. Dat mensen begrijpen wat er gebeurt en er ook mee willen werken.” Die connectie met de gebruiker blijft een belangrijk aspect aan algoritmes, vindt Jeroen: “Artificial Intelligence of algoritmes zijn geen doel op zich, maar altijd een middel om dingen op te lossen.”

Eye openers

Het belooft een interessante sessie te worden op 14 april. Eentje die zal zorgen voor de nodige eye openers én die bovendien symbool staat voor de samenwerking tussen Saxion en de UT, zegt Jeroen: “We vullen elkaar niet alleen in ons onderzoek aan. Ook tijdens het Science Café grijpen de verhalen en voorbeelden van Mariëlle en mij in elkaar. Ze laten zien hoe sterk in Twente de onderzoeksketen van het fundamentele onderzoek van de UT, het toegepaste onderzoek van Saxion en de samenwerking met het bedrijfsleven is. We hopen dan ook veel studenten, medewerkers en andere belangstellenden met ons verhaal te informeren en inspireren. Iedereen is welkom.”