De huidige (numerieke) waterbewegingsmodellen die bij Rijkswaterstaat gebruikt worden zijn beperkt in snelheid en flexibiliteit. Een hydrodynamisch 2D-model voor de Noordzee heeft nu bijvoorbeeld minimaal vijf uur rekentijd per run. Een ML-model kan dit in minder dan een minuut doen, waardoor meer scenario’s doorgerekend kunnen worden.
Machine Learning (ML) en Deep Learning (DL) zijn al bewezen technologieën in sectoren zoals de medische wereld, meteorologie en procesautomatisering. De uitdaging zit niet in de technologie zelf, maar in de toepassing ervan binnen het hoofdwatersysteem. Dit vereist een stevige impuls: grootschalige integratie van modellen en data, samenwerking tussen partijen en aanpassing van werkprocessen in de sector.
Het vierjarige AI Impulsprogramma voor waterbewegingsmodellen, dat in november 2025 is gestart, richt zich op de ontwikkeling van datasets en geavanceerde machine learning (ML) modellen voor het RWS Hoofdwatersysteem (Rivieren, IJsselmeergebied, Kust) die onder andere ingezet kunnen worden voor het operationeel snel doorrekenen van (weer)scenario’s.
Het programma wordt gedragen door Rijkswaterstaat in samenwerking met onder andere KNMI, Deltares en Digishape. Andere overheden, bedrijven, kennisinstellingen, startups en scaleups zijn welkom om aan te sluiten.
Meer informatie
Lees meer in dit interview op RWS Zakelijk van 15 oktober 2025: David van den Burg (programmamanager DigiShape) en Iris Reuselaars (directeur Scheepvaartverkeer- en Watermanagement Rijkswaterstaat) vertellen hierin over wendbaarder waterbeheer met AI.
