Op woensdag 12 juni gaf Koen van Asselt van Deltares een online technische sessie over het voorspellen van duinerosie met behulp van convolutionele neurale netwerken (CNN’s).
Terugblik
Om de impact van stormen sneller te kunnen inschatten en om de rekeninspanning te verminderen, zijn de eerste surrogaatmodellen ontwikkeld voor het voorspellen van duinerosie. Deze modellen waren voornamelijk gebaseerd op een geparametriseerde invoer (profielvormparameters en hydrodynamica).
In het onderzoek van Koen worden de eerste stappen gezet om een surrogaatmodel op te zetten dat kan omgaan met ruimtelijke input en de voorspelling van werkelijke profielvormen langs de Hollandse Kust. Met behulp van een convolutioneel neuraal netwerk (U-Net) zijn verschillende modelopstellingen onderzocht en opgeschaald naar een realistisch stormscenario langs de Hollandse Kust.
Koen heeft zich verdiept in de sterke punten en beperkingen van de huidige modellen en heeft de belangrijkste uitdagingen en gebieden voor verbetering geïdentificeerd. Een van de spannende richtingen waar zijn onderzoek naar toe gaat, is de integratie van natuurkundige kennis uit de waterbouw in neurale netwerken om hun leervermogen te vergroten.
Inhoud van deze lezing
- Korte introductie van duinerosie
- Methoden waarmee is gewerkt, bestaande uit twee componenten: XBeach model en U-net – convolutioneel neuraal netwerk
- Resultaten in de verkennings- en opschalingsfase
- Conclusie en discussie
Meer informatie
Voor vragen of suggesties kun je Koen benaderen.
