Datascience-start-up HAL24K en Europees advies- en ingenieursbureau Tauw hebben met hun gezamenlijke inzending de Data Challenge 2017 gewonnen. Deze werd uitgeschreven door Rijkswaterstaat en stond in het teken van ‘Slim Watermanagement’.
De prijs bestaat uit € 5.000 en de mogelijkheid om samen met organiserende partners de ingezonden methode verder uit te werken en door te vertalen naar de praktijk.
Maximaal rendement uit water
De challenge is een initiatief van een aantal partners van het programma ‘Slim Watermanagement’, waar onder meer Rijkswaterstaat en vier waterschappen in participeren. Deelnemers aan de challenge werden uitgedaagd om een methode te bedenken om zoveel mogelijk maatschappelijk, ecologisch of economisch rendement uit een kuub water te halen. De case betrof het aan- en afvoergebied van het Noordzeekanaal en het Amsterdam-Rijnkanaal. Vanwege het complexe vraagstuk hebben de datascience-specialisten van HAL24K en waterexperts van Tauw de handen ineengeslagen.
Combinatie van AI en machine-learning
De winnende oplossing bestaat uit de inzet van zowel artificial intelligence (AI) als machine-learning (ML). Met deze moderne methoden op het gebied van data-intelligentie kunnen HAL24K en Tauw het operationeel (flexibel) waterpeilbeheer op grote schaal en met een hoge nauwkeurigheidsgraad vormgeven. Door gebruik te maken van historische data in combinatie met ML en AI, zijn zij in staat waterniveaus te voorspellen en zo te sturen op onder andere energieverbruik en diverse klimaatomstandigheden. De oplossing legt ook een basis voor een optimale verdeling van water tussen de verschillende (peil)gebieden.
Jeroen Mol, CEO van HAL24K: “We hebben algoritmes ontwikkeld, die kunnen leren van de data uit het verleden. Vervolgens kunnen we op basis daarvan realtime voorspellingen doen. Het is goed om te zien dat zelfs bij watermanagement in Nederland – wat al heel goed gedaan wordt – onze geavanceerde datascience een positieve bijdrage kan leveren. Bij ultracomplexe systemen komt ons HAL24K Platform bij uitstek goed tot zijn recht. ”
HAL24K en Tauw onderzochten de waterschade in het beheersgebied van Hoogheemraadschap De Stichtse Rijnlanden. Ze gebruikten neerslaggegevens, pompgegevens, streefpeilen en oppervlaktewaterstanden van de afgelopen vijf jaar en bouwden vervolgens de AI- en ML-modellen. De jury was onder de indruk van de totaaloplossing van het vraagstuk en de visualisatie van het model en de onderliggende problematiek. Het team van HAL24K en Tauw bleek in staat om in een kort tijdsbestek een concreet resultaat te leveren, wat op meerdere beheergebieden toepasbaar is en verder doorontwikkeld kan worden.
Annemieke Nijhof, CEO van Tauw Group: “De resultaten tonen de enorme potentie van machine-learning en artificial intelligence. Ze vormen een uitstekende basis voor legio toepassingen binnen het watermanagement. Hiermee kunnen we beslissingen van beheerders en beleidsmakers beter ondersteunen.”
Over de Data Challenge
De Data Challenge 2017 vond plaats in het kader van het programma ‘Slim Watermanagement’ (maatregel in het Deltaprogramma Zoetwater). De organisatie was in handen van Rijkswaterstaat, Waterschap Amstel, Gooi en Vecht, Hoogheemraadschap De Stichtse Rijnlanden, Hoogheemraadschap van Rijnland en Hoogheemraadschap Hollands Noorderkwartier in samenwerking met het Centraal Bureau voor Statistiek (CBS), het KNMI, STOWA, de Unie van Waterschappen en Nelen & Schuurmans. Rijkswaterstaat is penvoerder.
