- Het Amsterdamse softwarebedrijf BrainCreators maakt ‘digitale inspecteurs’ die saaie en herhalende taken van werknemers overnemen.
- Dit gebeurt met behulp van kunstmatige intelligentie-software.
- Business Insider sprak met Jasper Wognum, mede-oprichter en CEO van BrainCreators, over de concrete toepassingsmogelijkheden van ai.
- Lees ook: Deze 6 Nederlandse partijen staan op de CES in Las Vegas, met onder meer een zelfverwarmende broodtrommel en levensechte hologrammen
Het Amsterdamse softwarebedrijf BrainCreators zet in op een toekomst waarin niemand meer saai en repetitief werk doet. En nee, daarvoor werkt het bedrijf niet aan een robot die de taken gaat overnemen, maar aan een andere technologie die dit soort taken kan overnemen: digitale inspecteurs.
Nu klinkt de term ‘digitale inspecteurs’ je waarschijnlijk een beetje vaag in de oren. Toch is het relatief simpel uit te leggen, want het is in essentie wat de naam doet vermoeden: een softwareprogramma, maar dan aangestuurd op basis van technieken waarmee kunstmatige intelligentie werkt.
“We maken bijvoorbeeld software onder de naam INSPECH die beschadigingen in de weg kan herkennen en kan melden aan degene die dat moet weten”, vertelt Jasper Wognum, medeoprichter en CEO van BrainCreators. “Dit doen we nu bijvoorbeeld voor Unihorn, een dochterbedrijf van Strukton. En daarmee maken we het mogelijk om een stuk snelweg binnen minuten op schade te controleren. Dit duurde voorheen weken.”
Artificial intelligence: lerende software
De technologie werkt op basis van machine learning. Dat houdt in dat je een stuk software eigenlijk een gigantische hoeveelheid data geeft en vertelt hoe die data geïnterpreteerd moeten worden. Op basis van zo’n dataset kan de software zelf gelijkwaardige dingen leren herkennen.
In het geval van Unihorn moest er dus eerst bepaald worden welke soorten schade aan het wegdek het systeem moest herkennen. Daarvoor verzamelden camerawagens op de weg vele schadevoorbeelden.
De vergaarde data werd aan het INSPECH-programma van BrainCreators toegevoegd, met als resultaat dat deze software nu een groot scala aan wegschade, zoals scheurvorming en rafeling (steenverlies), kan herkennen.
Nu is dit een heel specifiek voorbeeld van een product dat BrainCreators maakt en levert (het bedrijf werkt op vele branches), maar zo specifiek was het niet altijd. “Toen we BrainCreators startten hadden we wel een idee van wat we wilden gaan doen, maar geen idee in welke markt het van pas zou komen,” vertelt Wognum. “We zijn verschillende markten gaan aftasten, en zijn uiteindelijk op een paar interessante blijven hangen.”
Aftasten waar artificial intelligence meest effectief is
Zo leek het in het begin heel interessant om in de dierveredeling aan de slag te gaan. De software die Wognum en collega’s hiervoor ontwikkelden, was in staat om op basis van genetische data te voorspellen hoeveel vet de varkens uit een bepaald fokprogramma tussen de botten zouden hebben. Zonder dat er daadwerkelijk gefokt hoefde te worden, natuurlijk.
“Toen we dit vertelden op een congres dat over het onderwerp ging, was het na de presentatie oorverdovend stil. De genetici in de zaal waren duidelijk onder de indruk. Maar na de stilte kwam het commentaar. Het was allemaal onmogelijk en onhaalbaar wat wij toonden. Achteraf denk je dat het logisch is dat er commentaar komt als je dit soort informatie deelt met genetici die op dat moment hun baan zien verdampen,” lacht Wognum. “We waren overduidelijk te vroeg. Maar ook bleek dat dit geen schaalbaar product was. Er zijn namelijk maar twee bedrijven wereldwijd mee bezig.”
Schaal is belangrijk, want een 'digitale inspecteur' maken kost tijd en geld. Dat komt voornamelijk door de grote hoeveelheid data die verzameld dient te worden. “Daarom werken we met domeinpartners,” legt Wognum uit.
“We vinden een partner waarmee we vijf maanden gaan samenwerken om de digitale inspecteur te bouwen. Als dat is gebeurd, kunnen ze aan de slag, maar mogen ze ook het product leveren aan branchegenoten of andere partijen die er wat mee kunnen. Zo levert Unihorn bijvoorbeeld zijn services op basis van de software van BrainCreators aan BAM.”
Werknemers ontlasten met ai-software
Wognum heeft nog een ander voorbeeld waar het proces makkelijker verliep. Bij Tata Steel in IJmuiden werkte BrainCreators aan een systeem dat fouten in producten op transportbanden kan herkennen. Iets wat door een team van mensen gedaan werd. Daardoor was er natuurlijk ook enige weerstand, want werknemers dachten dat automatisering met behulp van slimme software een bedreiging zou zijn voor hun eigen baan.
Maar niets bleek minder waar. De werknemers konden na implementatie juist interessanter werk gaan doen. Ze konden weer nadenken over het oplossen van problemen in plaats van het bestrijden van de symptomen.
En dat is het doel van de software die BrainCreators maakt. Ervoor zorgen dat werknemers niet meer saaie, herhalende taken aan het doen zijn, maar ingezet kunnen worden voor taken waar mensen echt voor nodig zijn.
“In de jaren dat we bezig zijn met BrainCreators, valt me keer op keer op hoeveel dingen mensen nog steeds met de hand doen,” vertelt Wognum. “Zo kwamen we een keer bij een grote vervoerder en zagen we dat de planning van alle bezorgers van het hele bedrijf door maar één iemand gedaan kon worden.”
“Deze persoon werkte dagelijks in een gigantisch excelbestand met allerlei verschillende tabbladen de planning bij. En als diegene zou uitvallen, of van baan zou wisselen, liep het hele bedrijf vast. En dat is nog maar één voorbeeld, het gebeurt overal,” zegt Wognum.
Kunstmatige intelligentie is een grijs gebied
De technologie van BrainCreators valt eigenlijk onder de noemer kunstmatige intelligentie, ofwel ai (artificial intelligence). Het bedrijf ontwikkelt immers zelf ai-modellen en maakt hier digitale inspecteurs van.
Zo heeft BrainCreatos ook ai-software, ARA genaamd, die personen kan anonimiseren op camerabeelden en zijn er 'digitale inspecteurs' die kunnen herkennen wat voor kleding populair zal worden in het komende seizoen, zodat modebedrijven hun inkoop op basis van deze inzichten kunnen aanpassen.
“Maar toch kiezen we er bewust voor om ai niet te gebruiken in onze communicatie. Artificial intelligence is een te grijs gebied, waardoor klanten direct heel hoge verwachtingen hebben, terwijl er nog maar beperkte dingen mogelijk zijn. Alles hangt af van wat wij de software leren om te doen", legt Wognum uit.
“Ai, of machine learning, is dus eigenlijk nog heel beperkt. We wachten al jaren op een wetenschappelijke doorbraak waardoor we met veel minder data een systeem kunnen leren wat bijvoorbeeld een tafel is”, vertelt Wognum terwijl hij naar een tafel wijst. “Wij kunnen met enige uitleg herkennen wat een tafel is, maar ai kan dat niet na één keer. Daar zijn honderden afbeeldingen voor nodig.”
We kunnen er altijd de stekker uit trekken
Wognum maakt zich dan ook absoluut geen zorgen over doembeelden van kunstmatige intelligentie die voor zichzelf gaat nadenken en de mensheid daarmee voorbij streeft. “Ik denk dat de toepassing van ai en machine learning heel specifiek ingezet zal gaan worden. Een beetje op de manier zoals wij het doen, maar dan steeds geavanceerder,” zegt Wognum. “Computers gaan uiteindelijk de saaie en herhalende taken van de mens overnemen en daar blijft het denk ik bij. Maar als het toch fout gaat, dan kunnen we altijd de stekker eruit trekken.”
Wognum is daarin ook een kenner, want hij is al bijna dertig jaar bezig met kunstmatige intelligentie. Het begon in de jaren negentig bij zijn studie artificial intelligence. Nadat hij deze afrondde, deed hij verschillende projecten en ontwikkelde hij onder andere software die de outfit van mensen in TV-series kan herkennen. Deze informatie werd vervolgens gekoppeld aan producten in webshops.
Het is dan ook niet gek dat investeerders aankloppen bij BrainCreators als ze vragen hebben over bedrijven die bezig zijn met ai. “We doen tegenwoordig ook due diligence voor investeerders die in ai-gerelateerde bedrijven willen investeren. We kijken dan naar de software die ze bouwen en beoordelen hoe goed ze bezig zijn,” zegt Wognum.
“Wat we toch keer op keer zien, is dat alles op hetzelfde principe van 40–50 jaar terug gemaakt wordt. Degenen die beweren dat hun systeem met twee afbeeldingen van een fiets, alle fietsen kan herkennen, pronken eigenlijk met iets dat al bestaat. Deze software is vaak al voorgeprogrammeerd met andere voorbeelden,” legt Wognum uit.
BrainCreators wordt ondertussen gezien als een expert op het gebied van ai en machine learning. Niet omdat het team daar veel reclame voor maakt, maar omdat anderen bij het Amsterdamse softwarebedrijf aankloppen. “Het is leuk om te zien dat we voor veel dingen gevraagd worden en dat onze kennis wordt erkend, maar ook dat onze technologie werkt.”
