Bodemdaling: AI brengt onderliggende oorzaken in kaart

Thema:
Artificiële intelligentie

In Nederland daalt de bodem sneller dan de zeespiegel stijgt. Voor een land dat voor een groot deel onder zeeniveau ligt, is dat niet zo’n prettig idee. Vandaar dat TNO een AI-model ontwikkelt dat inzichtelijk maakt welke menselijke activiteiten het meest bijdragen aan de bodemdaling.

Waarom onze bodem daalt? Dat komt voor een groot deel door menselijke activiteiten. Het verlagen van het grondwaterpeil bijvoorbeeld. En doordat we in Nederland ondergrondse water-, zout- en gasvoorraden naar boven halen. De belangrijkste oorzaken zijn dus al wel bekend. Maar wat per proces precies de bijdrage is aan de bodemdaling… Dat blijft vaak nog gissen.

Overstromingsrisico's beperken

Hoe meer de bodem daalt, hoe groter de overstromingsrisico’s. Om passende maatregelen te kunnen nemen, is er meer kennis nodig. Kennis over de oorzaken en in hoeverre die elkaar versterken. Die informatie is essentieel om oplossingen te vinden waarmee we in Nederland de bodemdaling kunnen vertragen of zelfs helemaal kunnen stoppen.

Think or sink

Om te snappen wat er precies in de ondergrond gebeurt, is er naast menselijke denkkracht ook nog een flinke dosis artificial intelligence nodig. TNO heeft daarbij gekozen voor een hybride AI-model. Dat wil in dit geval zeggen dat het AI-systeem niet alleen de beschikking heeft over relevante informatie over de ondergrond. Ook de eerder opgedane kennis over de dynamiek van bodemprocessen wordt gebruikt. De toepasselijke naam van dit AI-project: Think or Sink.

Data over het grondwaterpeil en gaswinning

In Nederland verzamelt en beheert TNO gegevens over de geologische ondergrond en het grondwaterpeil. Die informatie zit dus al in de eigen databases. Maar om goede analyses te kunnen maken, is er ook gaswinningsinformatie nodig. En dat is vertrouwelijke data.

De oplossing voor dat probleem: federated learning. Met deze methode kan een AI onder strikte voorwaarden toegang krijgen tot een specifiek deel van een database, zonder die data daadwerkelijk te delen. De AI leert dan wel van die data, maar slaat die gegevens niet op. Op die manier heeft het door TNO ontwikkelde AI-systeem dus toch toegang tot relevante gaswinningsinformatie.

De uitdaging voor AI

Dit AI-project van TNO richt zich in eerste instantie op twee gebieden. In het eerste gebied daalt de bodem door zowel grondwaterpeilverlaging als aardgaswinning. En in het tweede gebied is alleen een verlaging van het grondwaterpeil verantwoordelijk voor de bodemdaling. De grote vraag: gaat het met de nodige hulp van kunstmatige intelligentie nu wel lukken om de dieperliggende oorzaken van bodemdalingen te doorgronden?

Laat je verder inspireren

4 resultaten, getoond 1 t/m 4

Nederlandse I-Botics grijpt naast X Prize

Informatietype:
Nieuws
7 november 2022

I-Botics wordt 5e op vrijdag 4 november 2022 in Long Beach Californië (VS) tijdens de 'ANA Avatar X Prize’. Een prestigieuze internationale wedstrijd waarin  17 genomineerden streden om een prijs van 10 miljoen dollar met een robotachtig systeem dat de aanwezigheid van een mens op een afgelegen locatie in real time inzet.

Veelbelovend Regeerakkoord met ruime aandacht voor innovatie

Informatietype:
Nieuws
16 december 2021

De vijf Nederlandse topinstituten voor toegepast onderzoek: Deltares, MARIN, NLR, TNO en WUR (verenigd in TO2), zijn positief over het nieuwe Regeerakkoord. Met het oog op de Lissabondoelstelling om 3% van het BBP in R&D te investeren zet het kabinet vol in op onderzoek en innovatie.

Versnelde AI ontwikkelingen door krachtenbundeling TNO en Nederlandse AI Coalitie

Informatietype:
Nieuws
19 oktober 2021

Op 14 oktober 2021 hebben Peter Werkhoven (Chief Science Officer, TNO) en Kees van der Klauw (Coalitiemanager, Nederlandse AI Coalitie) een Memorandum of Understanding getekend om de onderlinge samenwerking te bekrachtigen.

Betrek burgers bij experimentele proeftuinen AI

Informatietype:
Nieuws
22 juni 2021
In het vandaag gepubliceerde paper pleiten we ervoor om experimentele omgevingen in te richten waarin AI-systemen worden beproefd.