Veel toepassingsgebieden lopen tegen dezelfde AI-uitdagingen aan. Deze sectoroverstijgende vraagstukken zijn belangrijk om aan te pakken, zeker wanneer ze een gemeenschappelijk belang dienen en individuele partijen niet in staat zijn hierin vooruitgang te boeken.
Juist voor deze onderwerpen zijn er grote belangen voor Nederland zoals behoud van nationale autonomie, die zonder de betrokkenheid van de overheid niet kunnen worden opgelost.
Embedded AI
Onderzoek en ontwikkeling van embedded AI levert geschikte hardware en toepasbare software op die essentieel zijn voor het realiseren van autonome systemen, zoals in auto’s en robotica. Het AiNed programma zorgt ervoor dat de huidige uitstekende positie van Nederland in embedded systems ook op de langere termijn kan worden behouden. En vergroot de kansen en weerbaarheid van de Nederlandse technische industrie met een sterke participatie vanuit het MKB.
Hybride AI-systemen
Hybride AI-systemen zijn ingericht als lerende systemen voor samenwerkingen tussen mensen en een AI-gebaseerd systeem. Ze nemen beslissingen die goed uit te leggen moeten zijn, zodat ze het dagelijks handelen van mensen ongewenst beïnvloed. Er bestaan nog weinig AI-oplossingen die voldoende invulling geven aan uitlegbaarheid van beslissingen en die kunnen voldoen aan toekomstige wet- en regelgeving.
AI-bestuurde en AI–beheerde infrastructuren
Door toenemende complexiteit wordt bij het veilig besturen en beheren van vitale infrastructuren steeds meer gebruikgemaakt van data en AI-technologie. Zoals in elektriciteitsnetwerken, waterhuishouding, spoorwegen, verkeerssystemen en het internet zelf. Uitval of terugval kan ernstige consequenties hebben met kans op maatschappelijke wanorde. Het schort in Nederland nog aan de juiste AI-kennis en handelingsperspectief voor predictive maintenance op systeemniveau.
AI voor de Nederlandse taal
Ondanks dat er grote ontwikkelingen zijn geweest op het gebied van taal- en spraaktechnologie, bestaan er nog nauwelijks oplossingen voor dialecten, jargon, straattaal en andere varianten op het standaard Nederlands. Het is een niche markt en de juridische en ethische kaders voor het gebruik van taal- en spraakherkenning zijn nog hevig in beweging. Een samenwerking tussen ketenpartijen uit verschillende sectoren wijst de weg naar oplossingen die werken en die acceptabel zijn.
Personalisatie en privacybescherming
Personalisatie door het afstemmen van een dienst, product of proces op het staat veelal op gespannen voet met privacy en bescherming van persoonsgegevens. Het louter stellen van kaders kan een averechtse uitwerking hebben op innovatie en de maatschappelijk-economische meerwaarde van AI. En technologische oplossingen moeten werkbaar zijn binnen gestelde kaders. Het ontwerpen van werkbare AI-oplossingen die privacy beschermen, staat ook internationaal echter nog maar in de kinderschoenen.
Data delen
Veel ontwikkelaars van AI-applicaties lopen tegen knelpunten aan bij de toegang tot data. Zoals waar en hoe zijn relevante data opgeslagen? Wat zijn de (juridische) voorwaarden voor (verantwoord) gebruik van de data? En hoe kan de eigenaar of gebruiker van data een duurzame business case ontwikkelen binnen de kaders van wetgevingen (bijvoorbeeld AVG)? Juist omdat er zoveel vragen zijn, is data delen een focusgebied binnen het AiNed programma.