Machine learning kan een bijdrage leveren aan het efficiënter en duurzamer maken van vaargeul werkzaamheden in rivieren. Ook de scheepvaart kan ervan profiteren. Die conclusie trekt HKV na een eerste verkenningsproject op basis van data over de Waal.
Het project kwam tot stand met behulp van 10.000 euro aan DigiShape seedmoney, dat in april 2022 werd toegekend. Joost Stenfert en Thomas Stolp van HKV vertellen over de mogelijkheden en het vervolg.
“Het idee om een machine learning model te maken, dat vaardieptes in de rivier voorspelt, bestond al langer,” vertelt projectleider Joost Stenfert. “We hadden in verschillende metingen van de Waal al gezien dat het ontstaan van zandbanken volgens een bepaald patroon lijkt te gaan. Als je die patronen zichtbaar maakt in een model en daadwerkelijk vaardieptes gaat voorspellen, dan kun je je baggerwerkzaamheden veel efficiënter inzetten. Dat scheelt CO2-uitstoot en zorgt voor minder verstoring van de natuur. Maar ook binnenvaartschepen zouden ervan kunnen profiteren, doordat ze al vroegtijdig informatie hebben over de bodemdiepte en dus ook over de lading die ze mee kunnen nemen.”
Voorspellingen zijn veelbelovend
Met behulp van de DigiShape seedmoney kon de haalbaarheid van het idee daadwerkelijk worden onderzocht. AI consultant Thomas Stolp werkte mee aan de bouw van het eerste model: “In de Waal zijn er bijna continu schepen de bodemdiepte aan het meten,” vertelt hij. “Die data mochten we van Rijkswaterstaat voor ons project gebruiken. We stonden echt versteld van de hoeveelheid data die er al is en die alleen wordt gebruikt om historisch terug te kijken. Met diezelfde data kun je namelijk ook gaan voorspellen, wat de data zoveel meer waard maakt. Dat hebben we laten zien in onze eerste model, dat voor een klein stukje Waal de vaardieptes twee weken vooruit laat zien. Die voorspellingen zijn al heel interessant voor een eerste versie, dus dat belooft wat voor een vervolg.”
Potentiële oplossing voor rivieren en kusten in binnen- en buitenland
Of dat vervolg er daadwerkelijk komt, hangt van een aantal factoren af. “Op dit moment zijn we bezig met een projectopzet, waarin we zoeken naar een bijdrage van betalende partners,” vertelt Joost. “Wij denken dat met name Rijkswaterstaat, als beheerder van de grote rivieren in Nederland, baat zal hebben bij een tool die vaardiepte voorspelt. Maar ook baggeraars, die hun werkzaamheden willen verduurzamen, kunnen de tool inzetten. Verder hoop ik dat we met de DigiShape community kennis en data met elkaar kunnen delen, waardoor we misschien ook wel toepassingen vinden voor havenbedrijven. Wij zorgen er in ieder geval voor dat alle ontwikkelde code open source wordt aangeboden aan de DigiShape partners, zodat iedereen er zijn voordeel mee kan doen.”
De mooiste uitkomst van dit project zou zijn als alle rivieren en kustlijnen in ons land straks duurzamer en efficiënter kunnen worden beheerd, besluiten Joost en Thomas. “En als het in Nederland werkt, dan zal het buitenland ook wel volgen!”
Meer weten?
De algoritmes van dit DigiShape project worden na aanvraag beschikbaar gemaakt. Wil je je aansluiten, kennis, of data delen? Neem dan contact op met Dit e-mailadres wordt beveiligd tegen spambots. JavaScript dient ingeschakeld te zijn om het te bekijken. en Dit e-mailadres wordt beveiligd tegen spambots. JavaScript dient ingeschakeld te zijn om het te bekijken..
