Op dinsdag 26 maart organiseerden we samen met het Netwerk Dijkmonitoring en de TU Delft een DigiShape dag over dijkmonitoring en AI. We keken naar de state of the art van verschillende methoden van dijkmonitoring en bespraken een aantal AI-systemen die door de academische wereld en de praktijk samen zijn ontwikkeld. Een video-impressie is te vinden op LinkedIn.
Presentaties en video’s
Wouter Zomer – Introductie Netwerk dijkmonitoring
Chris Karman – Introductie DigiShape
Jeroen Baars – introductie en perspectief van het waterschap
Jeroen Baars van Hoogheemraadschap Hollands Noorderkwartier ttok ons door het perspectief van het waterschap. Op welke manier kan Artifical Intelligence oplossingen bieden binnen dijkbeheer? Op welke manieren wordt AI al ingezet binnen het waterschap?
Joost Stenfert – AI Toolbox voor inspectiemonitoring van waterkeringen
Joost Stenfert bespreekt de AI Toolbox voor inspectiemonitoring van waterkeringen, die in ontwikkeling is bij HKV lijn in water.
Het gebruik van AI heeft de potentie om inspectie en monitoring van waterkeringen ingrijpend te veranderen. Waterschappen inspecteren jaarlijks vele duizenden kilometers waterkering. Om inzicht te krijgen in de werkelijke sterkte van waterkeringen wordt het steeds belangrijker om te kijken naar verschillen in conditie ten opzichte van de aannames van toetsing en beoordeling. Dergelijke inspecties zijn arbeidsintensief. Beheerders geven aan dat het handmatig vastleggen van schadebeelden en het verwerken van inspecties tijdrovend is. Dit heeft geleid tot de ambitie om samen met waterschappen een AI Toolbox voor waterkeringen te ontwikkelen. Joost laat voorbeelden en ambities zien en gaat met deelnemers in gesprek over de ideeën van de Toolbox en mogelijke verdere ontwikkelingen.
Muriel Serrurier Schepper – AI modellen trainen
Muriel Serrurier Schepper van het AI Annotation Lab vertelt over het trainen van AI-modellen. Het AI Annotation Lab is een sociale onderneming die hoogwaardige, verantwoorde data annotatie levert op een centrale locatie in Nederland. Daarbij werkt het met mensen met een afstand tot de arbeidsmarkt die met hun verschillende achtergronden en perspectieven zorgen voor kwalitatief hoogwaardige en ethische data annotatie.
Juan Pablo Aguilar Lopez – De rol van sensoren in AI-systemen voor dijkbewaking
Juan Pablo Aguilar Lopez van de TU Delft bespreekt de rol van sensoren in AI-systemen voor dijkbewaking. Machine Learning-algoritmen, ontwikkeld op basis van historische gegevens, in combinatie met slimme en geavanceerde sensoren vormen de kern van een AI-systeem. Juan zal dit demonstreren aan de hand van een aantal lopende projecten van hem en zijn studenten.
Kin Sun Lam – Digitwin en bewezen dijksterkte
Kin Sun Lam laat zien dat in een DigiTwin voor waterkeringen ondergrond, dijkmonitoring en AI/data science samenkomen. Dijkmonitoring in de tijd levert de input waarmee data science en AI gebruikt kunnen worden om dijkschema’s en modellen te verbeteren en aan te scherpen. Dit geautomatiseerde leersysteem geeft de dijkbeheerder steeds beter inzicht in zijn dijken onder verschillende omstandigheden.
Hij zal dit illustreren aan de hand van een pilot bij Hoogheemraadschap Hollands Noorderkwartier. Met peilmonitoring en data science krijgt de keringbeheerder inzicht in overlevende (natte) omstandigheden en de bijbehorende terugkeertijden. Deze bewezen dijksterkte kan worden verzilverd in de vorm van een aangescherpte (geactualiseerde) faalkans van de dijk.
