AI data engine voor vrachtwagentransport optimalisatie

Inleiding

In veel belangrijke sectoren is de toepassing van AI van eminent en toenemend belang, maar wordt het nog niet altijd als urgent gezien om gericht te investeren in AI-ontwikkeling en toepassing. De private investeringen zijn vooralsnog beperkt. Samenwerking tussen partijen met fundamentele kennis over AI en partijen die actief zijn op het gebied van software en implementatie in de praktijk is van cruciaal belang voor het ontwikkelen van AI-innovaties. In dit project werken Code Yellow en Theta Vision samen ten behoeve van de ontwikkeling van een AI-data engine voor de toepassing van state-of-the-art kennis op het gebied van AI in een breed aantal sectoren.

Partners

• Code Yellow: Een softwareontwikkelingsbedrijf dat gespecialiseerd is in oplossingen om de kernprocessen van bedrijven te digitaliseren en te optimaliseren.
• Theta Vision: Een spin-out van de Technische Universiteit Eindhoven, gericht op het valoriseren van academische kennis op het gebied van AI en computer vision.

Doelstellingen

Het doel van het project is het onderzoeken en ontwikkelen van op AI-gebaseerde toepassingen door een data engine middels kwantitatieve en kwalitatieve categorisering van data. De twee hoofddoelstellingen die hierbij zijn gedefinieerd zijn:

1. Het ontwikkelen van de data engine methodiek voor het structureren, opschonen en categoriseren van data en daarbij horende op AI gebaseerde algoritmes die worden gebouwd op de output.
2. Het ontwikkelen van de eerste use-case in de vorm van een softwareproduct voor de communicatie- en planningsoptimalisatie van dispatchers naar chauffeurs, ontvangers en verzenders van goederen in de sector van vrachtwagentransport.

Ontwikkeling van de Data Engine

De ontwikkeling in dit project richt zich op een data engine voor het inladen, opschonen, categoriseren en verwerken van feedback voor AI-gebaseerde modellen. Het omvat twee hoofdcomponenten:

• Datastructureringsproces: Dit omvat het verzamelen, categoriseren en schoonmaken van zowel kwantitatieve als kwalitatieve gegevens, inclusief gebruikersfeedback.
• AI-ontwikkelingscyclus: Dit is een iteratief proces dat data verzamelt, labelt, ontwikkelt, evalueert, implementeert, bewaakt en rapporteert om AI-modellen te creëren en te optimaliseren.

Dit proces moet leiden tot een generiek inzetbare engine voor meerdere sectoren en deze wordt in dit project gevalideerd en getest in de logistieke sector.

Pilotproject

Het project omvat de ontwikkeling van een dispatcher co-pilot voor de logistieke sector, waarbij AI wordt ingezet om de communicatie tussen chauffeurs en dispatchers te optimaliseren. Dit wordt getest in samenwerking met Boekestijn Transport als pilotklant.

Economische Waarde

De economische waarde voor beide aanvragers omvat het gezamenlijk kunnen aanbieden van de AI-data engine, eerst in de logistieke sector in de vorm van de dispatcher co-pilot en later in een breed aantal sectoren. De aanvragers hebben hierbij een gedeeld verdienmodel ontwikkeld waarbij:

• Code Yellow verantwoordelijk is voor software, dataverwerking en klantimplementatie.
• Theta Vision verantwoordelijk is voor het ontwikkelen en trainen van op AI-gebaseerde modellen met nuttige input voor de klant.

Bijdrage aan de Economie

Dit project draagt bij aan het ontwikkelen van sleuteltechnologieën die belangrijk zijn voor de Zuid-Nederlandse economie, met name op het gebied van Digital Technologies en Artificiële intelligentie. Het project is een voorbeeld van de vertaling van state-of-the-art academische kennis op het gebied van AI naar de praktijk en maakt deze schaalbaar en breed inzetbaar voor een veelvoud aan sectoren, dankzij de samenwerking tussen MKB-partners. Daarbij wordt de algehele stand van de technologie op het gebied van AI en digital technologies verder vooruitgebracht en de toepassing ervan versneld.