De ideale linksbuiten scouten
Bedrijf
SciSports
Wat
Ze gebruiken een database met informatie over voetballers die (professionele) voetbalclubs helpt om tot de beste samenstelling van het team te komen. Het bedrijf is in 2013 opgericht en mag ruim de helft van de eredivisieclubs en een handvol buitenlandse profclubs tot hun klandizie rekenen. SciSports heeft 43 medewerkers en hoewel de eerste producten pas een aantal maanden op de markt zijn, was de omzet afgelopen jaar zo’n € 300.000.
Hoe zetten ze kunstmatige intelligentie in?
Ze zetten neurale netwerken in om gepersonaliseerde voetbalstatistieken te kunnen genereren of te bekijken welke spelers op basis van hun data op elkaar lijken (Sports Analytics). Ook hebben ze een slim 3D-camerasysteem ontwikkeld (BallJames) om eigen info vergaren. De ondernemers zetten videobeelden om in 3D-data en herkennen zo automatisch patronen.
Wie
Giels Brouwer (26) is als ‘chef de mission’ verantwoordelijk voor de visie van het bedrijf en Anatoliy Babic (23) houdt zich vooral bezig met de technische kant van het verhaal.
Brouwer studeerde technische bedrijfskunde en liep stage bij FC Twente. Hij hield van het computerspel ‘Voetbalmanager’, waarbij je je eigen team moet samenstellen, en bedacht dat transfers een stuk efficiënter konden. Hij onderzocht of een Nasa-model om astronauten te selecteren, om te bouwen was tot model om ideale voetbalteams samen te stellen.
Brouwer: ‘Op mediapartijen en gokwebsites zijn zó veel data beschikbaar over spelers dat dat mogelijk móést zijn’, zegt hij. Hoe matchen spelers? Wat zijn hun zwaktes? Het pakte best goed uit, waarna hij besloot om het systeem te verbeteren en er een bedrijf van te maken.
Brouwer sloeg de handen ineen met huisgenoot Anatoliy Babic destijds student technische wiskunde. Inmiddels maken veel profclubs gebruik van de analyses van het systeem. Het verdienmodel is ook veranderd; voorheen kregen ze commissie per succesvol aangedragen speler, inmiddels betalen de clubs een maandelijks tarief om de software te kunnen gebruiken.
In 2017 wil SciSports de Europese markt definitief veroveren en Sports Analytics voor de massa toegankelijk maken. ‘BallJames wordt het eerste systeem dat geheel automatisch in real-time 3D-data kan genereren.’ Niet alleen clubs kunnen hier gebruik van maken, maar ook tv-zenders en bloggers. Het is een kwestie van tijd voordat we een digitale assistent- bondscoach kunnen leveren’, zegt Brouwer.
Glazen bol voor motorische problemen
Bedrijf
Semioticlabs
Wat
Semioticlabs levert sensoren met slimme software waarmee bedrijven de uitval van elektromotoren één tot twaalf maanden van tevoren zien aankomen. Het bedrijf is halverwege 2015 opgericht en er werken zes mensen. De orderwaarde groeit; in 2015 was dat Ђ 100.000, in 2016 het drievoudige.
Hoe zetten ze kunstmatige intelligentie in?
De sensor voert hoogfrequente stroommetingen uit. De data worden omgezet in patronen van gedrag. Met behulp van machine en deep learning-algoritmes worden daar patronen uit gedestilleerd. De klant krijgt een seintje als de patronen ‘ongezond’ zijn en kan inspecties, reparaties of onderhoud inplannen.
Wie
Simon Jagers (37) is oprichter en verantwoordelijk voor partnerships, marketing en sales. Gerben Gooijers (39) is oprichter en ceo; hij richt zich op de bedrijfsmatige en technische kant. Jagers, een ervaren ondernemer in de IT-wereld, heeft altijd een fascinatie gehad voor big data. Gooijers was eerder partner en cio bij Optifare en verantwoordelijk voor de ontwikkeling van het handelssyteem.
Sinds 2015 werken ze samen aan ‘smart condition monitoring’-oplossingen; ze ontwikkelden technologie die uitval van elektromotoren ziet aankomen. Hun klanten kunnen zo onderhoud inplannen, voordat er uitval optreedt. De kosten van die uitval kunnen oplopen tot vele tienduizenden euro’s per uur.
Jagers: ‘De elektromotor is het werkpaard van de Nederlandse economie. Zo’n 7,5 miljoen motoren verbruiken 30% van alle elektrische energie. Jaarlijks faalt zeven op de honderd motoren. Als je dat voorkomt, bespaar je veel geld. In laboratoriumsituaties zijn we in staat gebleken om 100% van de mechanische faaloorzaken te herkennen.’
Begin 2017 worden de eerste vijfhonderd sensoren geïnstalleerd, onder meer bij bouwbedrijf Strukton, de gemeente Rotterdam en een krijgsmachtonderdeel. Eind 2017 moeten dat er enkele duizenden zijn bij zo’n vijftien bedrijven. ‘Samen besparen die bedrijven € 10 mln tot € 15 mln.’
Elke patiënt de beste behandeling
Bedrijf
Pacmed
Wat
Pacmed vergelijkt de aandoeningen en symptomen van patiënten in de spreekkamer met patiënten die hen zijn voorgegaan in de praktijk. Het bedrijf, opgericht eind 2015, draait nog weinig omzet, omdat het in de pilotfase zit.
Hoe zetten ze kunstmatige intelligentie in?
Slimme algoritmes vergelijken de resultaten van honderdduizenden andere patiënten. Zo ziet de (huis)arts welke behandeling bij vergelijkbare patiënten heeft gewerkt.
Wie
Willem Herter (24) en Wouter Kroese (27) hebben Pacmed opgericht. Herter studeerde theoretische natuurkunde en houdt zich bezig met de technologie, Kroese studeerde geneeskunde en richt zich op de medische kant.
Het idee voor Pacmed is ontstaan in de Nationale DenkTank 2014, waar Herter en Kroese elkaar leerden kennen. Met 21 andere academici onderzochten ze hoe je big data kan inzetten voor een gezonder Nederland. Herter: ‘Na een diagnose hebben verschillende mensen vaak nét een andere behandeling nodig. Factoren die vaak niet worden meegenomen in klassiek medisch onderzoek kunnen daarbij een rol spelen, zoals leeftijd, geslacht en medische voorgeschiedenis.'
Ze draaien nu een pilot waarin huisartsen de software gebruiken om tot de beste behandeling van een urineweginfectie te komen. ‘Er zijn acht soorten medicatie. Als de huisarts de gegevens van de patiënt heeft ingevoerd, vergelijken onze algoritmes deze gegevens met die van eerdere patiënten en rolt er een resultaat uit. Bijvoorbeeld: medicijn A slaat in 80% van soortgelijke gevallen aan, medicijn B werkt in 70% van de gevallen. Dat helpt de arts om de beste behandeling te kiezen.’
‘Er zijn de afgelopen jaren veel tot nog toe onbenutte, anonieme data verzameld die we direct kunnen inzetten om ervoor te zorgen dat patiënten vaker een behandeling krijgen die ook daadwerkelijk voor hen werkt.’ Eind 2017 willen ze grote verbeteringen laten zien bij meerdere ziektebeelden en zorgverleners.
Robot in je magazijn
Bedrijf
Delft Robotics
Wat
Robotsystemen met 3D-zicht voor magazijnen in de (maak)industrie en van onlineretailers. Het bedrijf is halverwege 2014 opgericht en er werken nu zeven mensen. De omzet komt in 2016 ongeveer uit op Ђ 400.000.
Hoe zetten ze kunstmatige intelligentie in?
Met ‘machine learning’: robots bedenken zélf hoe ze objecten kunnen identificeren, waar en hoe ze liggen en hoe ze deze vervolgens kunnen oppakken.
Wie
Kanter van Deurzen (32) is teammanager en trekt het bedrijf. Hij is eindverantwoordelijk voor de projecten, acquisitie en aansturing van de teamleden.
Afgelopen zomer won Delft Robotics met de TU de ‘Amazon Picking Challenge’: een wedstrijd voor robots die in magazijnen werken. ‘Het is niet zo moeilijk om een robot één product in een ruimte te laten oppakken. Het wordt lastiger als er in een ruimte meerdere, gekantelde producten liggen die ook nog eens verschillende afmetingen hebben’, zegt Van Deurzen.
Moest je robots voorheen precies vertellen wat ze hoe moesten doen, Delft Robotics laat hen zelf leren door voorbeelden te geven. Ze kunnen inmiddels grote (meters breed) of kleine (tafelmodel) robots leveren die handelingen kunnen uitvoeren die twee à drie jaar geleden nooit kosteneffectief waren.
Delft Robotics levert nu vooral machines aan mkb’ers in de Nederlandse (maak)industrie. ‘Die waren tot voor kort alleen betaalbaar voor bedrijven met BMW- of Volkswagenbudgetten. In 2017 richten we onze pijlen op onlineretailers. Denk aan bulkgoederen verwerken, pallets afstapelen en kratten leegmaken. Die branche is wereldwijd actief en willen we veroveren.’
Een hele wereld in je spreekkamer
Bedrijf
CleVR
Wat
CleVR levert interactieve virtualrealitytoepassingen aan ggz-instellingen, universiteiten, de politieacademie en bedrijven als Unilever. CleVR heeft zeven mensen in dienst en er lopen zeven studenten rond die onderzoek doen of afstuderen. Omzet: Ђ 350.000 per jaar.
Hoe zetten ze kunstmatige intelligentie in?
De software meet wat de ervaring doet met de gebruiker en besluit zelf hoe het daarmee omgaat.
Wie
‘Bij veel behandelingen van psychoses en fobieën zoals sociale fobie, hoogtevrees en vliegangst nemen therapeuten de patiënt mee naar die situaties om hen ermee te confronteren: ‘exposure therapy’. Vaak een dure, tijdrovende aangelegenheid.’
Sandino heeft een achtergrond in de mens-machine-interactie aan de TU Delft en bedacht met onderzoekers aan de UvA dat virtual reality (VR) een oplossing kan bieden. ‘We bouwen een virtuele wereld en confronteren mensen daar met hun angst.’
Sandino geeft vliegangst als voorbeeld. ‘Traditioneel stapt de behandelaar met de cliënt in het vliegtuig. Met VR kan je dat nabootsen en angstige situaties keer op keer herhalen. Onderzoek wijst uit dat die ervaring net zo echt overkomt als een echte vliegreis. De behandeling is dus even doeltreffend en je hoeft de behandelkamer niet uit.’
Met VR kun je mensen ook trainen, denk aan veiligheidsoefeningen voor brandweermannen, verhoortechniekenvoor de politie en agressieregulatie-trainingen in een tbs-kliniek. ‘We kunnen reallifesituaties nabootsen. De behandelaar kan de virtuele karakters die de cliënt ziet, beïnvloeden om te onderzoeken waar de agressie vandaan komt.’
Komende jaren gaan ze nog een stapje verder. Met sensoren op het lichaam kunnen ze de angst van een cliënt meten. De software kan dankzij kunstmatige intelligentie zelf analyseren wat er gebeurt bij de gebruiker en bepalen hoe de karakters zich moeten gedragen.’
Sweetie op boevenjacht
Bedrijf
Tracks Inspector
Wat
Ze bouwen software waarmee agenten en opsporingsdiensten eenvoudig zelf digitaal onderzoek kunnen doen, zodat experts in digitale, forensische laboratoria zich kunnen richten op complexere zaken. Ze doen dat sinds 2014 voor klanten als de politie, de Fiod en Terre des Hommes. Er werken twaalf mensen, de omzet was in 2015 Ђ 625.000.
Hoe zetten ze kunstmatige intelligentie in?
In Sweetie 2.0 praat een virtueel meisje in chatrooms met (potentiële) kindermisbruikers. Terre des Hommes zet deze chatbot in om daders te ontmaskeren. In 2017 willen ze met behulp van ‘deep learning’ veel snellere chatbots maken die nog realistischer zijn en uiteindelijk kunnen leren van nieuwe gesprekken.
Wie
Dat Henseler ‘iets’ in de kunstmatige intelligentie ging doen, was al snel duidelijk; een kwarteeuw geleden promoveerde hij al op neurale netwerken. Vervolgens richtte hij de digitale tak van het Nederlands Forensisch Instituut (NFI) op. Later werd hij directeur van de forensische tak van PwC en stortte hij zich op omkopingen, fraudezaken, faillissementen en andere zaken waar digitaal bewijs een rol kan spelen.
Daarna begon hij voor zichzelf. ‘Mensen werken steeds vaker met computers, telefoons en tablets. Daardoor is de kans steeds groter dat ze digitale bewijzen achterlaten bij illegale activiteiten. Tegelijk zien we dat digitale laboratoria het steeds drukker hebben en minder toe komen aan de kleinere zaken.’
Dat is het gat waar Henseler met Tracks Inspector in is gesprongen; software ontwikkelen waarmee agenten en onderzoekers zelf op zoek kunnen naar bewijs in bijvoorbeeld in beslag genomen computers.
Ondertussen ontwikkelde hij Sweetie, het virtuele meisje dat kindermisbruikers in chatrooms moet ontmaskeren. Aanvankelijk volgde Sweetie een script. Zei meneer A ‘X’ dan antwoordde Sweetie ‘Y’. Inmiddels zijn ze zover dat Sweetie zelf kiest hoe het gesprek loopt en een strategie volgt om de bedoelingen en identiteit van een gesprekspartner te achterhalen.
De bedoeling is dat Sweetie in meerdere landen zo veel mogelijk boeven ontmaskert en hen waarschuwt: wat je doet is illegaal! Ondertussen bekijkt Henseler welke toepassingen nog meer economisch rendabel zijn voor zijn chatbot. De inzet van deep learning kan daarbij een sleutelrol vervullen. Naast toepassingen voor digitale surveillance, ziet hij ook mogelijkheden in bijvoorbeeld de marketing; het broertje of zusje van Sweetie zou op internet met consumenten kunnen praten over de mate waarin ze (on)tevreden zijn over bepaalde producten.
Is het een vogel? Nee, een Robird!
Bedrijf
Clear Flight Solutions
Wat
Clear Flight Solutions bouwt mechanische vogels (Robirds) en drones. Ze opereren op het snijvlak tussen technologie en ecologie. Hun creaties verjagen andere vogels uit weilanden, brengen de natuur in kaart en/of doen metingen. Het bedrijf is 2012 opgericht, de klantenkring gevarieerd: (agrarische) ondernemers, overheden en natuurclubs. Zestien werknemers en vijf stagiairs realiseren in 2016 een omzet tussen acht en negen ton.
Hoe zetten ze kunstmatige intelligentie in?
Alle dronetoepassingen, dus ook de Robirds, die ze ontwikkelen, worden volledig autonoom. De Robird bijvoorbeeld moet zelf vogels herkennen en een aanvalsplan bedenken om ze te verjagen.
Wie
Nico Nijenhuis (30) is een van de oprichters en als ceo eindverantwoordelijk voor de business. Hij houdt zich bezig met de strategie, internationale groei, het aantrekken van de juiste partners en het leggen van nieuwe contacten.
De gerobotiseerde vogel werd bejubeld in internationale media vanwege de natuurlijke beweging en de manie waarop het andere vogels verjaagt van weilanden. Inmiddels vliegt de Robird in Duitsland, Frankwijk, Kazachstan, Amerika en Zuid-Korea rond om vogels van gewassen te verjagen.
De drone, want dat is de Robird in essentie, moet zich bewust zijn van zijn eigen omgeving en daar actief op kunnen reageren. Zo kan het bijvoorbeeld objecten, maar ook andere drones, ontwijken om vervolgens terug te keren, automatisch op te laden, en weer klaar te zijn voor een volgende aanval. Dat kan alleen met een verregaande integratie van kunstmatige intelligentie.
‘We zijn hard aan het werk om de sensoren die al bestaan en klein en licht genoeg zijn, te integreren in onze drones. Die ontwikkeling gaat steeds verder naarmate verschillende type sensoren en camera’s steeds kleiner en lichter worden, en minder stroom verbruiken.’
De Robird begon als een moderne vogelverschrikker en zorgde ervoor dat het bedrijf in de groene hoek bleef opereren. Clear Flight Solutions ontwikkelt nieuwe soorten vogels die voor steeds meer toepassingen inzetbaar zijn. Biologisch onderzoek, vegetatiemetingen, observatie en opsporen van dieren, tellingen. Inmiddels zien ze ook bredere toepassingen, in de veiligheidsbranche bijvoorbeeld. ‘“Crowd control”. Dat werk.’ Veel meer wil Nijenhuis daar niet over zeggen, dat ligt gevoelig in de veiligheidssector.
Is dat een vogel die daar vliegt? Of word ik in de gaten gehouden door een drone?
Zelflerende software
Bedrijf
Scyfer
Wat
Scyfer realiseert innovatie en automatisering bij bedrijven met behulp van ‘machine learning’. De klantenkring varieert van ABN Amro tot ANWB en van AkzoNobel tot Tata Steel. Scyfer is opgericht in 2013. Het team bestaat uit zestien mensen en het bedrijf groeit snel. Over de omzet doen ze geen mededelingen, behalve dat deze elk jaar verdubbelt en het bedrijf zwarte cijfers schrijft.
Hoe zetten ze kunstmatige intelligentie in?
Dat verschilt per project; de ene keer gaat het om oppervlakte-inspectie van staal (al het staal op fouten controleren), dan om het voorspellen van autopech of het automatisch analyseren van MRI-scans. Steeds geldt: de software leert zelf van de voorbeelden die het tegenkomt.
Wie
Tijmen Blankevoort (28) is medeoprichter en als cto eindverantwoordelijk voor de inhoud van alle projecten. Hij geeft presentaties door het hele land over artificial intelligence en de toekomst.
Het begon voor Blankevoort (destijds student wiskunde en Japans en volger van de master artificial intelligence) toen hij met een medestudent had meegedaan met een wedstrijd voor ING: welke aanbiedingen moeten welke klanten krijgen op de website?
‘Op een laptop hebben we allemaal data gecruncht en een algoritme gemaakt dat 20% beter werkte dan dat van de concurrentie. Toen dachten we als dit zo makkelijk, zo goed gaat, kunnen we misschien beter een bedrijf oprichten.’
Zo geschiedde. Sindsdien huren allerlei bedrijven Blankevoort en zijn medewerkers in voor allerhande projecten.
Nu ontwikkelt Scyfer het Vera Platform’ dat ervoor wil zorgen dat iedereen zelf artificial intelligence iets kan leren. ‘Zie het als een softwarepakket waarmee je zelf de computer die ene saaie taak kan aanleren. Denk aan het analyseren van MRI-scans. Een erg repetitieve klus, omdat op de meeste scans niks geks te zien is. Totdat de computer stuit op een moeilijker voorbeeld. Dan neemt de mens het weer over.’
Uiteindelijk moeten mensen thuis zelf robots kunnen programmeren. ‘Leer ‘m een pannenkoek flippen. Stofzuigen. De hond uitlaten. Wat dan ook.’
Maar maakt Scyfer zichzelf daarmee niet overbodig? Blankevoort, volmondig: ‘Ja. Graag. Dat zou me geweldig lijken. Kijk, dit gaat sowieso gebeuren. Kunstmatige intelligentie wordt net zo breed beschikbaar als internet nu is. Dus als wij degene zijn die daar een rol in spelen, graag.’
De computer als psycholoog
Bedrijf
X2AI
Wat
X2AI heeft een psychologische chatbot ontwikkeld. Tess. Ze wordt ingezet in de ggz om mensen met psychische problemen te helpen. Ziekenhuizen gebruiken het voor psychologische ondersteuning van patiënten met ziektes als diabetes en kanker. Sara is de consumentenversie. Bedrijven gebruiken Sara bij coaching van werknemers die last hebben van stress, spanning en somberheid. Karim is haar Arabische broertje, hij wordt in Libanon ingezet om Syrische vluchtelingen met psychische problemen te helpen. Klanten zitten in Nederland, Amerika, Canada en het Midden-Oosten. Over de omzet doen ze geen mededelingen.
Hoe zetten ze kunstmatige intelligentie in?
De chatbot voert autonoom gesprekken met patiënten.
Wie
Michiel Rauws (26) richtte het bedrijf in 2014 op en is nu ceo.
‘Tijdens mijn opleiding ontmoette ik via mijn huisgenoot iemand die zijn start-up had verkocht aan LinkedIn. Toen we praatten over ideeën voor een bedrijf, zei hij: “Jij moet naar Silicon Valley gaan.’’’ Na mijn studie ging ik. Beetje surfen. En ik liep elk start-up-event af om founders te ontmoeten.’
Op een dag zat Rauws zonder plan in de trein naar Stanford en raakte in gesprek met een passagier die toevallig op een afdeling van Stanford werkte die aansloot bij mijn idee voor X2AI. De volgende dag hadden ze een afspraak. Iemand die het gesprek had afgeluisterd, wilde X2AI inschakelen en begon over de Singularity University (SU). ‘Ik stond perplex, dat was de club waar mijn huisgenoot het ook over had. Hij bood aan om samen de rondleiding te volgen en de strategy director te ontmoeten.’
Uiteindelijk kreeg Rauws van SU een pre-seed ($ 100.000) financiering. Terug in Nederland werkte hij vanuit de zolderkamer van zijn ouders, en slapend op de bank bij een vriend zes maanden fulltime aan X2AI. Hij kreeg zijn eerste klant Indigo, een onderdeel van de Parnassia Groep. ‘Snel daarna verkaste ik naar Silicon Valley. Twee jaar geleden, toen chatbots nog niet populair waren, besloot hij dat een chatbot het beste zou passen bij het doel dat hij wilde bereiken: psychologische hulp toegankelijk maken voor iedereen. ‘Mijn medeoprichter Eugene Ban runde al meer dan acht jaar een bedrijf dat onderzoek deed in de hoek van computer science, artificial intelligence en emoties. Zijn algoritmes waren accuraat genoeg om een chatbot te bouwen.’ Bij de Parnassia Groep start binnenkort een pilot waarbij Tess met patiënten praat tussen de afspraken met de psycholoog door. ‘We praten ook met een partij over ondersteuning verlenen bij therapie op afstand. Tess zou ook een goede stoppen-met-roken-coach kunnen zijn, omdat er vaak mentale problemen schuilen achter de drang tot roken. Er lopen studies die klinisch bewijs gaan leveren over de effectiviteit van Tess. Dat maakt het makkelijker om zelfs zeer traditionele bedrijven te overtuigen van de waarde van Tess.’
Redder van windmolens, neushoorns en mensen
Bedrijf
Birds.ai
Wat
Birds.ai ontwikkelt algoritmes voor drones om gebieden in kaart te brengen of technische inspecties uit te voeren. De drones inspecteren bijvoorbeeld windmolens op gebreken en tellen én inspecteren gewassen op landbouwgrond. Het bedrijf is in maart 2016 opgericht en er werken vijf mensen. Over de omzet doen ze geen mededelingen.
Hoe zetten ze kunstmatige intelligentie in?
De algoritmes zijn zelflerend. Birds.ai voedt de software bijvoorbeeld met afbeeldingen van technische defecten aan windmolens, waarna het zelf ook andere defecten kan herkennen.
Wie
Anouk Visser (24), medeoprichter en cto. Birds.ai begon voor Visser en haar drie medeoprichters als een studentenproject. Ze hadden een algoritme ontwikkeld waarmee drones in staat waren om neushoorns en stropers te herkennen in Zuid-Afrika. Rangers konden het gebruiken om de neushoorn voor uitsterven te behoeden.
Maar ja, het viertal moest afstuderen en ‘van neushoorns redden konden we helaas geen business maken.’ Toen bedachten ze dat ze hun algoritmes ook konden inzetten om andere objecten te detecteren.
Talloze ideeën komen dagelijks voorbij; hun technologie kan illegale visnetten opsporen, boten volgen, kassen inspecteren op gebroken glas na een hagelbui en mensen zoeken in rampgebieden. Het komende jaar doen ze haalbaarheidsonderzoek naar de verschillende ideeën. ‘We zijn nu aan het uitzoeken waar onze kansen en limieten liggen.’
Kansen zagen ze sowieso bij de inspectie van windmolens. Drones vliegen langs de palen op zoek naar defecten, voor mensen gevaarlijk en arbeidsintensief werk. Ook brengt Birds.ai gewassen in kaart. Hoeveel kroppen zijn er? Hoe groeien ze? Te voet of per tractor is dat een tijdrovende en potentieel schadelijke klus.
2017 wordt het jaar van de zoektocht naar de beste businesscases. Ondertussen zijn ze ook de neushoorn niet vergeten. ‘Hoe succesvoller ons bedrijf wordt hoe meer we kunnen investeren in het helpen van bedreigde dier-soorten.’
