In my previous post on AI engineering I defined the concepts involved in this new discipline and explained that with the current state of the practice, AI engineers could also be named machine learning (ML) engineers. In this post I would like to 1) define our view on the profession of applied AI engineer and 2) present the toolbox of an AI engineer with tools, methods and techniques to defy the challenges AI engineers typically face. I end this post with a short overview of related work and future directions. Attached to it is an extensive list of references and additional reading material.
LINK
In my previous post on AI engineering I defined the concepts involved in this new discipline and explained that with the current state of the practice, AI engineers could also be named machine learning (ML) engineers. In this post I would like to 1) define our view on the profession of applied AI engineer and 2) present the toolbox of an AI engineer with tools, methods and techniques to defy the challenges AI engineers typically face. I end this post with a short overview of related work and future directions. Attached to it is an extensive list of references and additional reading material.
LINK
The aim of this research/project is to investigate and analyze the opportunities and challenges of implementing AI technologies in general and in the transport and logistics sectors. Also, the potential impacts of AI at sectoral, regional, and societal scales that can be identified and chan- neled, in the field of transport and logistics sectors, are investigated. Special attention will be given to the importance and significance of AI adoption in the development of sustainable transport and logistics activities using intelligent and autonomous transport and cleaner transport modalities. The emphasis here is therefore on the pursuit of ‘zero emissions’ in transport and logistics at the urban/city and regional levels.Another goal of this study is to examine a new path for follow-up research topics related to the economic and societal impacts of AI technology and the adoption of AI systems at organizational and sectoral levels.This report is based on an exploratory/descriptive analysis and focuses mainly on the examination of existing literature and (empirical) scientific research publica- tions, previous and ongoing AI initiatives and projects (use cases), policy documents, etc., especially in the fields of transport and logistics in the Netherlands. It presents and discusses many aspects of existing challenges and opportunities that face organizations, activities, and individuals when adopting AI technology and systems.
MUSE supports the CIVITAS Community to increase its impact on urban mobility policy making and advance it to a higher level of knowledge, exchange, and sustainability.As the current Coordination and Support Action for the CIVITAS Initiative, MUSE primarily engages in support activities to boost the impact of CIVITAS Community activities on sustainable urban mobility policy. Its main objectives are to:- Act as a destination for knowledge developed by the CIVITAS Community over the past twenty years.- Expand and strengthen relationships between cities and stakeholders at all levels.- Support the enrichment of the wider urban mobility community by providing learning opportunities.Through these goals, the CIVITAS Initiative strives to support the mobility and transport goals of the European Commission, and in turn those in the European Green Deal.Breda University of Applied Sciences is the task leader of Task 7.3: Exploitation of the Mobility Educational Network and Task 7.4: Mobility Powered by Youth Facilitation.
Mensen die moeite hebben met lezen en schrijven (laaggeletterden) zijn ondervertegenwoordigd in onderzoek, waardoor een belangrijke onderzoekspopulatie ontbreekt. Dit is een probleem, omdat zorgbeleid dan onvoldoende op hun behoeften wordt aangepast. Laaggeletterden hebben vaak een lage sociaal economische positie (SEP). Mensen met een lage SEP leven gemiddeld 4 jaar korter en 15 jaar in minder goed ervaren gezondheid vergeleken met mensen met een hoge SEP. Om laaggeletterden te betrekken in onderzoek, is het o.a. nodig om onderzoek toegankelijker te maken. Dit project draagt hieraan bij door de ontwikkeling van een toolbox voor toegankelijke (proefpersonen)informatie (pif) en toestemmingsverklaringen. We ontwikkelen in co-creatie met de doelgroep toegankelijke audiovisuele materialen die breed ingezet kunnen worden door (gezondheids)onderzoekers van (zorggerelateerde) instanties/bedrijven én kennisinstellingen voor de werving voor en informatieverstrekking over onderzoek. In de multidisciplinaire samenwerking met onze partners YURR.studio, Pharos, Stichting ABC, Stichting Crowdience, de HAN-Sterkplaats en de Academische Werkplaats Sterker op eigen benen (AW-SOEB) van Radboudumc stellen we de behoeften van de doelgroep centraal. Middels creatieve sessies en gebruikerservaringen wordt in een iteratief ontwerpende onderzoeksaanpak toegewerkt naar diverse ontwerpen van informatiebrieven en toestemmingsverklaringen, waarbij de visuele communicatie dragend is. Het ontwikkelproces biedt kennisontwikkeling en hands-on praktijkvoorbeelden voor designers en grafisch vormgevers in het toegankelijk maken van informatie. Als laaggeletterden beter bereikt worden d.m.v. de pif-toolbox, kunnen de inzichten van deze groep worden meegenomen. Dit zorgt voor een minder scheef beeld in onderzoek, waardoor (gezondheids)beleid zich beter kan richten op kwetsbare doelgroepen. Hiermee wordt een bijdrage geleverd aan het verkleinen van gezondheidsverschillen.
Patiëntdata uit vragenlijsten, fysieke testen en ‘wearables’ hebben veel potentie om fysiotherapie-behandelingen te personaliseren (zogeheten ‘datagedragen’ zorg) en gedeelde besluitvorming tussen fysiotherapeut en patiënt te faciliteren. Hiermee kan fysiotherapie mogelijk doelmatiger en effectiever worden. Veel fysiotherapeuten en hun patiënten zien echter nauwelijks meerwaarde in het verzamelen van patiëntdata, maar vooral toegenomen administratieve last. In de bestaande landelijke databases krijgen fysiotherapeuten en hun patiënten de door hen zelf verzamelde patiëntdata via een online dashboard weliswaar teruggekoppeld, maar op een weinig betekenisvolle manier doordat het dashboard primair gericht is op wensen van externe partijen (zoals zorgverzekeraars). Door gebruik te maken van technologische innovaties zoals gepersonaliseerde datavisualisaties op basis van geavanceerde data science analyses kunnen patiëntdata betekenisvoller teruggekoppeld en ingezet worden. Wij zetten technologie dus in om ‘datagedragen’, gepersonaliseerde zorg, in dit geval binnen de fysiotherapie, een stap dichterbij te brengen. De kennis opgedaan in de project is tevens relevant voor andere zorgberoepen. In dit KIEM-project worden eerst wensen van eindgebruikers, bestaande succesvolle datavisualisaties en de hiervoor vereiste data science analyses geïnventariseerd (werkpakket 1: inventarisatie). Op basis hiervan worden meerdere prototypes van inzichtelijke datavisualisaties ontwikkeld (bijvoorbeeld visualisatie van patiëntscores in vergelijking met (beoogde) normscores, of van voorspelling van verwacht herstel op basis van data van vergelijkbare eerdere patiënten). Middels focusgroepinterviews met fysiotherapeuten en patiënten worden hieruit de meest kansrijke (maximaal 5) prototypes geselecteerd. Voor deze geselecteerde prototypes worden vervolgens de vereiste data-analyses ontwikkeld die de datavisualisaties op de dashboards van de landelijke databases mogelijk maken (werkpakket 2: prototypes en data-analyses). In kleine pilots worden deze datavisualisaties door eindgebruikers toegepast in de praktijk om te bepalen of ze daadwerkelijk aan hun wensen voldoen (werkpakket 3: pilots). Uit dit 1-jarige project kan een groot vervolgonderzoek ‘ontkiemen’ naar het effect van betekenisvolle datavisualisaties op de uitkomsten van zorg.
