Screenshot van een demonstratie van het AI-model door Yen-Chia Hsu
Screenshot van een demonstratie van het AI-model door Yen-Chia Hsu

Workshop: verbeter automatische gifwolkdetectie

Op maandag 16 september gaan Waag en de UvA op zoek naar een antwoord op de vraag: Hoe kan een automatische gifwolk detectie helpen om de luchtkwaliteit te monitoren? 

Op maandagavond 16 september nodigen de Universiteit van Amsterdam (UvA) en Waag Futurelab inwoners van de IJmond uit om feedback te geven op een tool die werkt met Artificiële Intelligentie (AI) die kan helpen giftige wolken te detecteren. Zij willen weten hoe de tool inwoners het beste zou kunnen helpen om luchtkwaliteit onder de aandacht te brengen met behulp van data en beelden.

Yen-Chia Hsu, Katja Rogers and Tycho Stam van het Informatica Instituut van de UvA werken samen met Waag Futurelab aan de ontwikkeling van een AI-model om rookwolken afkomstig van het Tata Steel fabrieksterrein te identificeren. Zij gebruiken hierbij camerabeelden van Frisse Wind om rookwolken die een gele, zwarte, oranje of bruine ondertoon hebben te vinden. Meld je aan en denk mee over de werking en inzet van dit AI-model.

Tijdens de workshop zullen wetenschappers van de UvA en experts van Waag Futurelab de AI tool introduceren. Aanwezigen zullen in groepen de AI tool uitproberen. Waag en Uva hopen dat de AI tool helpt met het creëren van draagvlak voor het verbeteren van de luchtkwaliteit in de IJmond regio. Daarom nodigen zij inwoners en belanghebbenden uit voor deze workshop om zo beter te kunnen begrijpen hoe bewoners deze tool zouden willen kunnen gebruiken.

Meld je aan

Datum: Maandag 16 september

Tijd: 19:00-21:00 uur (inloop vanaf 18:45 uur)

Locatie: Bibliotheek IJmond Noord, Kerkplein 5, Beverwijk

Laptop: Als je een laptop hebt, neem die dan mee. Heb je er geen een, geen probleem, we delen laptops!

Als je vragen hebt, neem dan contact op met Annabel Thomas via annabel@waag.org.

Voorbeelden van burgerwetenschap met Artificiële Intelligentie

Hoe kan AI burgers helpen om de leefomgeving te verbeteren? Onderzoekers Yen-Chia en Katja geven ons twee voorbeelden. De gemeente Amsterdam experimenteert ook met AI. Zij maken het bijvoorbeeld met Project Sidewalk mogelijk om met AI foto’s van de stad automatisch te analyseren op plekken waar mensen in een rolstoel of mindervaliden problemen ondervinden. Het gaat dan bijvoorbeeld om obstakels op de stoep, paaltjes of plekken waar de trottoirband niet verlaagd is, en waar je dus niet makkelijk met een rollator of roelstoel van de stoep kan komen. Om dit AI model te trainen vragen zij inwoners en experts om plekken in de openbare ruimte te melden die slecht toegankelijk zijn voor mindervaliden.

Een ander voorbeeld, waar Yen-Chia ook aan heeft meegewerkt, is het Smell Pittsburgh project. Dit project betrekt inwoners om geuroverlast te melden met een app op de smartphone. Pittsburgh is een stad met veel industrie en als inwoners een chemische geur ervaren kan dit een indicatie zijn voor een chemische of giftige stof in de lucht. Het project gebruikt AI om te voorspellen wanneer omliggende industrie weer geuroverlast zal veroorzaken. Zo ondersteunen zij inwoners bij het aantonen van overlast of vragen rondom gezondheid.