E-Learning

Ga aan de slag. Succes !


Big data

Big data


We verzamelen steeds meer data. Maar aan data alleen heb je niets. Het moet informatie worden om te kunnen managen, onderhoud te kunnen plegen, te repareren ect. Het is een nieuwe studie geworden. In 's-Hertogenbosch staat sinds kort de Jheronimus Academy of Big Science.

Als data over je eetgedrag, hoe je slaapt, wat je doet, hoe je reist e.d. toegang gaan verschaffen tot gezondheidszorg, onderwijs, mobiliteit, banken etc. krijg je ook een probleem. Zo’n totalitaire staat is niet ondenkbaar en uiteraard niet wenselijk.

Amazon, Facebook, Google, Microsoft en Apple worden verschikkelijk rijk maar hebben ook kennis over mensen. Dat hadden bedrijven vroeger niet. Het gaat om de optelsom van kennis, geld en macht. Google heeft bedrijven opgekocht die in opdracht van het Amerikaanse leger robots hebben gemaakt. Ze kopen experts op het gebied van kunstmatige intelligentie weg bij andere bedrijven. De macht van de big five begint te lijken of de frightful five. Oppassen geblazen.    

Zo betalen we steeds meer met Visa of Maestro maar wat als ze je de toegang gaan ontzeggen op basis van data. Bedrijven bepalen dan en niet meer de overheid of de democratie.

Wat kan je met al die data. Je  kan veel weten maar niet alles voorspellen. Je krijgt systemen die heel veel weten maar begrijpen doen ze niet. Begrijpen is iets wat wij mensen goed kunnen. Cultuur maken, zin geven en daar omheen praten. (vrij naar Maxim Februari).

Efficiëntere windmolens

De inzet van big data heeft de potentie om de output van offshore windmolens met 20 procent te verhogen. Door sensoren op een windturbine te installeren, kan het effect van golven en wind op de windturbine gemeten en geanalyseerd worden. Zo kan bij het plaatsen van nieuwe turbines op voorhand bepaald worden hoe ze op de deze weersomstandigheden zullen reageren.

 
De Universiteit Leiden is in 2017 samen met de Universiteit van Amsterdam en het bedrijfsleven een vierjarig onderzoek (CIMPLO) Het onderzoek heeft als doel een cross-industrieel big data platform te ontwikkelen met nieuwe optimalisatie-algoritmen om het perfecte moment te voorspellen voor onderhoud aan motoren.