Kunnen data worden gebruikt als basis voor waarschuwingen over ongezond voedsel, samen met of in plaats van informatie op de verpakking? En hoe kan een app cacaoboeren in Peru helpen om een hogere opbrengst te hebben en tegelijkertijd de overheid helpen om ontbossing tegen te gaan? Met robots, sensoren, machine learning, kunstmatige intelligentie en gedeelde data-infrastructuren beantwoorden onderzoekers dergelijke vragen.
Alle Kennisbasis-programma’s zijn voor te stellen als verbonden pijlers en die dragen de maatschappelijke uitdagingen waar we voor staan.
Het fundament van al deze pijlers wordt gevormd door de Kennisbasis programma's Data driven en High tech, en Digital Twins.
Jene van der Heide is programmaleider van deze KB-programma’s. “Het is een andere onderzoeksmentaliteit die we willen stimuleren; de datagedreven mindset. Je weet immers niet welke patronen er in data verborgen zitten. Het is belangrijk om te weten hoe dat werkt en of je de resultaten kunt valideren of samenvoegen met die van mechanistische modellen. Ook de Wageningen Research Modelling Group houdt zich hiermee bezig.”
In dit hoofdstuk worden twee projecten uitgelicht die een goed beeld geven van het belangrijke werk van het KB -programma Data driven en High tech.
Data maken digitaal dieet écht persoonlijk
Jene van der Heide: “Wij ontwikkelen apps om gezonde voedingskeuzes te stimuleren. Het doel van zulke apps is duidelijk, maar de uitdaging is hoe je met de data omgaat en hoe je ze voor de consument op een prettige manier presenteert en ook gepersonaliseerd maakt.”
Deel dit artikel