Het onzichtbare zichtbaar maken met AI
Aan de master Applied AI. van de Hogeschool van Amsterdam studeerde deze zomer de eerste lichting studenten af. Uniek aan deze master is dat studenten niet alleen de theorie leren, maar ook AI-modellen maken en toepassen, en de gevolgen voor vakgebieden kritisch onderzoeken. Roald Teunissen verdiepte zich in motion amplification, een nieuwe toepassing van kunstmatige intelligentie die veel gaat betekenen voor de zorg en de onderhouds- en energiesector.
Wat houdt deze nieuwe vorm van AI in?
Roald: “Motion amplification is een nieuwe technologie waarmee je met een cameraatje beelden verzamelt van minuscule bewegingen, die voor het oog onzichtbaar zijn. Deze bewegingen worden vervolgens met kunstmatige intelligentie extreem versterkt. Een bekend voorbeeld is een video van het Massachusetts Institute of Technology, die toont hoe deze technologie de subtiele ademhaling van een pasgeboren baby zichtbaar maakt, of iemands polsslag.
Motion amplification is straks vooral onmisbaar voor onderhoud. In de logistiek, productie en energiesector kun je hiermee gebreken vroegtijdig opsporen (predictive maintenance). Het AI-model monitort het hele systeem en voorspelt waar onderhoud nodig is, vóórdat iets stukgaat. Zoals bij een windturbine met te veel trilling in de motor.”
Waarom is deze ontwikkeling relevant?
"De maatschappelijke relevantie van motion amplification is groot voor de constructie- en productiesector, infrastructuur en de zorg. Je hoeft namelijk geen ingreep te verrichten om afwijkingen op te sporen. Je hebt alleen een camera, lens, en krachtige minicomputer nodig; wat neerkomt op ruim 800 euro. Dat zijn relatief lage kosten voor iets dat veel effect kan hebben, vergeleken met bijvoorbeeld de kosten van operatie."
Je onderzocht of deze technologie haalbaar is op een minicomputer met een cameraatje erbij. Wat was je conclusie?
“Deze technologie staat nog aan het begin, dus ik moest werken met wat er voorhanden was in het lab waarin ik afstudeerde. Ik heb een minicomputertje gebruikt en daar een simpele lens op aangesloten (van Raspberry). Dat was heel lastig; want deze apparatuur kon niet met elkaar communiceren. Uiteindelijk lukte het op sketchy manieren toch een paar keer om te verbinden; eigenlijk een wonder.
Mijn conclusie was dat deze technologie niet haalbaar was onder die omstandigheden, maar dat het zeker mogelijk moet zijn met een kleine upgrade. En gezien het hoge tempo waarin verbeterde producten uitkomen, wordt het ook mogelijk om deze techniek op te schalen. We hebben nu in het lab net een krachtige minicomputer binnen van het bedrijf Nvidia (de Jetson Orin Nano), die al 1000 keer sneller gaat dan het computertje waarmee ik beeldmateriaal verzamelde.”
Video Motion Amplification
Maintenance Lab
Het Maintenance Lab van de Hogeschool van Amsterdam is dé plek waar de fysieke wereld en de digitale wereld elkaar ontmoeten om onderhoud slimmer en efficiënter te maken. Het lab richt zich op smart maintenance: proactief onderhoud op basis van data en Artificiële intelligentie (AI). Uniek aan het Maintenance Lab is de multidisciplinaire samenwerking tussen studenten, onderzoekers en bedrijven.