Datalab Waternet

Analyse klantbeoordelingen

Datalab heeft voor de klantenafdeling een model gebouwd om automatisch de hoofdonderwerpen in geschreven teksten te bepalen. Met het model zijn geanonimiseerde negatieve klantbeoordelingen automatisch geanalyseerd. De resultaten zijn gebruikt om het klantproces verder te verbeteren.

Beeldherkenningsmodel

Voor de afdeling Drinkwater heeft het Datalab een beeldherkenningsmodel opgeleverd dat automatisch de damherten in het gebied telt, op basis van met een drone gemaakte infraroodfoto’s van een deel van de Amsterdamse Waterleidingduinen. Op deze manier kunnen we het aantal damherten nauwkeuriger bepalen dan met de telling vanaf de grond. De uitdaging zit nog in de grootte van het gehele gebied voor het invliegen van de foto’s.

Beluchting optimaliseren

Voor de afdeling Afvalwater heeft het Datalab een neuraal netwerkmodel gebouwd voor het schatten van de hoeveelheid lucht die naar de verschillende beluchtingstanks van de rioolwaterzuiveringsinstallatie Amsterdam West wordt gevoerd. Het model draait bijna gelijktijdig mee met de zuivering en geeft de geschatte waarden automatisch door naar het systeem waarin de data van de zuivering worden opgeslagen. De modelwaarden zijn daardoor direct beschikbaar voor technologen en operators. De berekende waarden zijn belangrijk voor het verder optimaliseren van de beluchting.

Andere onderwerpen

Daarnaast heeft het Datalab nog aan verschillende andere onderwerpen gewerkt, zoals datavalidatie en het automatisch genereren van punten in dwarsprofielen van dijken. Door de verschillende toepassingen van Kunstmatige Intelligentie hebben we nieuwe inzichten verkregen, processen geoptimaliseerd en repeterend handmatig werk overbodig gemaakt.