Aannemer 4 – 2020 – pag. 44

Kunstmatige Intelligentie
maakt de bouw efficiënter
Artificial Intelligence (AI) gaat voorlopig niet doen wat sciencefictionfilms
beloven, maar het gaat de bouw de komende jaren wel sneller en efficiënter
maken en de kwaliteit verhogen. Vooral op het gebied van waarnemen en
interpreteren kan AI veel betekenen. Zo gaan binnenkort drones over een wijk
vliegen om kozijnen in te meten en de staat van onderhoud daarvan te bepalen.

Tekst Henk Wind
Foto’s BrainCreators

Alle taken die herhaaldelijk terugkeren en waar wel specia-
listische kennis en ervaring voor nodig is, lenen zich in prin-
cipe voor Artificial Intelligence. “In de bouw gebeurt van
alles op dat vlak. Vaak gaat het om waarnemen door te zien,
te horen, te ruiken en soms te voelen en die waarnemingen
vervolgens te interpreteren en daar de juiste acties op te
plannen. Denk aan het bepalen van de kwaliteit van het
wegdek, de staat van een telefoonmast, het onderhoud van
bijvoorbeeld kozijnen, scheurvorming in beton en de leidin-
gen boven een systeemplafond”, zegt Jasper Wognum, CEO
en medeoprichter van BrainCreators, dat zich bezighoudt
met de ontwikkeling van Artificial Intelligence.

“Nu rijdt er bijvoorbeeld voor de inspectie van het wegdek
een auto met karretje rond dat videobeelden maakt, die een
expert achteraf beoordeelt. Dat kan AI ook doen. De expert
kan zich dan bezighouden met het ontwikkelen van nieuwe
dingen. En het karretje kan veel vaker rond gaan rijden. De

AI labelt een
drone-opname.

kosten zitten vooral in het beoordelen en niet in het rond-
rijden om data te verzamelen.”

Lerend vermogen
Wognum is zich ervan bewust dat de ideeën rondom Artifici-
al Intelligence nogal uiteenlopend zijn. Enerzijds zijn er de
hoge verwachtingen vanuit de Hollywood-films, anderzijds
wordt er allerlei ‘gewone’ software betiteld als AI. “Het hangt
af van je definitie van intelligentie. Voor ons is dat het ver-
mogen om nieuwe kennis en kunde op te doen en toe te
passen. Dat is lerend vermogen. Dat is een skill die mensen
ook hebben. We noemen het ook wel machine learning. Dat
betekent dat een machine kennis overneemt en uitbreidt.
Dat is wat anders dan programmeren. Een groot verschil is
dat je bij programmeren elke situatie en uitzondering vast-
legt in een programmeerregel. Bij machine learning doe je
dat niet en moet de machine de situatie zelf gaan herken-
nen, zonder dat je elke uitzondering benoemd hebt. Denk
aan een zelfrijdende auto die een stoeprand herkent, hoe
verschillend ook. Kijk ook naar een metselrobot. Voor inzet
in een fabriek is die prima te programmeren. Maar metselen
in het werk is veel lastiger. Dan kun je niet alle situaties van
tevoren definiëren en programmeren, inclusief alle uitzon-
deringen. De machine zal die zelf moeten herkennen en dan
heb je AI nodig.”

Data interpreteren
BrainCreators ontwikkelde zo met MapXact AI voor een
grond radar die met name kabels en leidingen in de onder-
grond in kaart brengt (zie artikel in Aannemer 3-2020).
“MapXact haalde met de grondradar enorm veel data uit de
bodem. Maar doordat het werkt op basis van reflectie,
tekent elk object in de bodem zich af als een hyperbool.

44 Aannemer nr. 4 – Juni 2020

DIGITALISERING

44-45_artificialintel.indd 44 12-06-20 09:34