Het goede nieuws: bij de aanpak van de huidige uitdagingen op het vlak van stedelijke mobiliteit zou de inzet van Artificiële Intelligentie (AI) weleens een doorslaggevend verschil kunnen maken.
Aan welke maatschappelijke uitdaging op het gebied van AI wordt gewerkt?
Momenteel is de transportsector verantwoordelijk voor 20 tot 25 procent van de Nederlandse CO2-uitstoot. In het Klimaatakkoord is er dan ook veel aandacht voor het verlagen van door mobiliteit veroorzaakte emissies. Eén van de oplossingsrichtingen gaat over een meer bewuste vervoermiddelkeuze, waardoor onder andere het autobezit en -gebruik in steden zou kunnen worden teruggedrongen. Daarnaast wordt er ingezet op het vervangen van voertuigen met fossiele brandstofmotoren voor elektrische exemplaren of voor voertuigen die op waterstofgas rijden.
Dit alles vraagt niet alleen om nieuwe mobiliteitsoplossingen, maar ook om een aanpassing van de huidige infrastructuur. Een gigantische opgave, waar Artificiële Intelligentie (AI) op verschillende manieren een bijdrage aan kan leveren. Maar zoals de naam al aangeeft richt het ELSA Lab Intelligent and Inclusive Urban Mobility zich vooral op de inzet van AI-technologie die ervoor kan zorgen dat meer mensen in stedelijke gebieden toegang krijgen tot passende vormen van mobiliteit. Dus ook mensen die noodgedwongen minder mobiel zijn. Bijvoorbeeld omdat ze er het geld of de benodigde kennis niet voor hebben of omdat ze met een lichamelijke beperking kampen. Deze problematiek staat al een tijdje op de beleidsagenda van het ministerie van Infrastructuur en Waterstaat, waarbij de overheid streeft naar een Deltaplan Mobiliteit (‘mobiliteit voor brede welvaart’).
Wat voor type oplossing wordt de uiteindelijke gebruiker geboden?
Op AI gebaseerde datatechnologie speelt een belangrijke rol bij het beter afstemmen van de vraag naar en het aanbod van mobiliteit. Dat betekent dat de inzet van AI voor mobiliteitsoplossingen in stedelijke gebieden zich voor een groot deel zal richten op het verzamelen van data en het verwerken en analyseren daarvan. Dankzij die informatie kunnen aanbieders van mobiliteitsoplossingen vervolgens beter inspelen op het gedrag en de wensen van hun klanten of gebruikers. Op basis van de inzichten die de data-analyses opleveren, kan de overheid de infrastructuur aanpassen zodat die bijvoorbeeld beter aansluit bij wat er nodig is voor een goede doorstroming van het stedelijke verkeer.
Een dergelijke inzet van data moet natuurlijk wel voldoen aan allerlei wettelijke, maatschappelijke en ethische randvoorwaarden. En dat zijn dan ook de zaken waar het ELSA Lab zich voor een groot deel op zal richten. Hoe zorg je ervoor dat nieuwe AI-technologie voldoet aan de privacyregels en het gelijkheidsrecht? Wat is er nodig om daarbij ook te voldoen aan wat maatschappelijk gewenst is? En hoe voorkom je bij het gebruik van data discriminatie, uitsluiting en vooringenomenheid? Het doel bij dit alles is om tot AI-toepassingen te komen, die zowel legaal als ethisch verantwoord zijn.
Het ELSA Lab heeft daarnaast een ELSA-handboek samengesteld voor AI-oplossingen op het vlak van stedelijke mobiliteit. Dit handboek is voor iedereen toegankelijk en bedoeld als informatiebron voor partijen die zich bezighouden met het verbeteren van stedelijke mobiliteit en die daar AI-oplossingen voor ontwikkelen en toepassen. Het bewuste handboek bestaat uit drie delen:
- Een inventarisatie en analyse van de juridische, ethische en maatschappelijke vereisten die van toepassing zijn op verschillende AI- en data science-oplossingen die zich richten op stedelijke mobiliteit. Daarbij gaat het onder andere om privacy- en gegevensbescherming, het scheppen van voorwaarden voor de sociale acceptatie van technologie en de gevolgen die de inzet van AI heeft voor toegang tot mobiliteit.
- Methoden en instrumenten om aan die randvoorwaarden te voldoen, zoals designprincipes en impactassessments.
- Een beschrijving van cases waarin op AI gebaseerde mobiliteitsoplossingen zijn getoetst op de drie aandachtspunten van ELSA (waarbij ELSA staat voor Ethical, Legal and Societal Aspects, oftewel de ethische, juridische en maatschappelijke aspecten).
Het ELSA Lab zal het handboek als document beschikbaar stellen aan gebruikers buiten het project. Ook wordt die informatie tijdens trainingen gedeeld.
Welke AI-methoden of technologieën worden er tijdens het onderzoek gebruikt?
Het ELSA Lab richt zich op het ontwikkelingsproces van AI-systemen. Het toetsen van simulatiemodellen bijvoorbeeld, om de vraag naar mobiliteit goed te kunnen schatten en te checken in hoeverre de AI-oplossingen voldoen aan de ELSA-aandachtspunten. Op basis van verschillende AI- en data science-technieken, zoals machine learning en data mining, wordt er een synthetische populatie samengesteld die de vraag naar mobiliteit modelleert. De synthetische populatie wordt vervolgens gekalibreerd en daarbij wordt gebruikgemaakt van allerlei optimalisatietechnieken zoals Bayesian optmiziation, Simulated Annealing, en hill-climbing-techieken.
Daarnaast ontwikkelt het ELSA Lab een platform om simulatie-experimenten uit te voeren en te onderzoeken wat er gebeurt als de synthetische populatie te maken krijgt met verschillende innovatieve op AI gebaseerde mobiliteitsconcepten, waarbij dat ook nog eens getest kan worden in gesimuleerde situaties waarin verschillende juridische en ethische kaders van toepassing zijn. Om zo te beproeven en te kijken in hoeverre de concepten aansluiten bij de behoeften van inwoners en of die scenario’s al dan niet voldoen aan de juridische, ethische en maatschappelijke vereisten.
Wordt er samengewerkt met andere sectoren?
Het Lab zal met name samenwerken met de volgende sectoren: Mobiliteit, Transport en Logistiek, Energie en Duurzaamheid en Gezondheid en Zorg. Er zijn nauwe contacten met de werkgroepen van de NL AIC van deze sectoren. Samen met deze werkgroepen zal het ELSA Lab gezamenlijke bijeenkomsten organiseren om kennis en expertise te delen. Daarnaast onderhoudt het ELSA Lab contacten met partijen op het gebied van stedelijke mobiliteit, zoals gemeenten en provincies, vervoersbedrijven en aanbieders van deelmobiliteit.
Wat is het ultieme succes dat dit ELSA Lab kan bereiken?
Als iedereen in kwetsbare wijken door middel van AI-toepassingen een goede bereikbaarheid ervaart. Als dat gepaard gaat met een forse afname van CO2-uitstoot en luchtvervuiling. Als dat alles echt leidt tot een betere leefbaarheid en ruimtelijke kwaliteit. En als de inzet van AI er ook nog eens voor zorgt dat mensen die momenteel minder mobiel zijn, straks wel de mogelijkheid krijgen om zich makkelijker te verplaatsen waardoor hun maatschappelijke participatie toeneemt.
Gehonoreerd met het NL AIC Label
De Nederlandse AI Coalitie heeft het NL AIC Label ontwikkeld om haar visie op de ontwikkeling en toepassing van AI in Nederland kracht bij te zetten. Een NL AIC Label is een formele erkenning van (de kwaliteit van) een activiteit in lijn met de ambities en strategische doelen van de NL AIC. De NL AIC feliciteert het ELSA Lab Intelligent and Inclusive Urban Mobility van harte!
Meer informatie?
Onderstaande personen zijn betrokken bij de ontwikkeling van dit ELSA Lab:
- Dr. Mehdi Dastani, Universiteit Utrecht
- Nadya Purtova, Universiteit Utrecht
Wilt u meer informatie over Mensgerichte AI en het ELSA concept, dan nodigen we u graag uit deze pagina te bezoeken.
