Doel NTS (2035)

In 2035 heeft Nederland de capaciteit om met AI- en datatechnologie te werken die bijdraagt aan open strategische autonomie, innovaties in alle sectoren en versnelling van maatschappelijke transities.

Artificial Intelligence realisesert machinegedrag dat lijkt op natuurlijke intelligentie. Data science omvat verzamelen, beheren, ontsluiten, delen, verwerken en analyseren van data voor waardecreatie.

Innovatieprogramma's

GPT‑NL / Europese FairTech LLM

Het HBO heeft via de SPRONG RAAIT (HvA, HU en Hogeschool Rotterdam) en het CoE AI for Society van Fontys ruime expertise opgebouwd op het gebied van responsible application of data & AI. We voeren praktijkgericht onderzoek uit naar concrete realisatie van FairTech, met focus op explainability, bias, accountability en compliance met de AI Act, in hechte samenwerking met het I-Partnerschap (ministerie van BZK) en diverse overheden zoals gemeenten en provincies. We beschikken over sterke netwerken en rekeninfrastructuur (eigen systemen en via SURF) voor het ontwikkelen en valideren van LLM-toepassingen. Onze waarde ligt in het vertalen van Europese kaders naar direct toepasbare oplossingen voor publieke en private sectoren. We ambiëren minimaal een nieuwe SPRONG-versnelling te realiseren (call open eind mei/begin juni) en GPT-NL breed in te zetten in zorg, gemeenten, onderwijs en mkb-dienstverlening.

Sectorspecifieke Foundation Models

Het HBO kent diverse kleinschalige initiatieven per lectoraat en hogeschool, waarin foundation models worden getraind met domeinspecifieke data binnen productieketens. Onze assets bestaan uit robuuste netwerken met eindgebruikers (ziekenhuizen, high-tech bedrijven e.d.) voor het trainen van eigen foundation models in veilige, lokale omgevingen, veelal op eigen rekeninfrastructuur en steeds vaker via SURF. Onze waarde ligt in de praktijkgerichte opschaling en het verbinden van deze initiatieven. We ambiëren deze initiatieven onderling te verbinden en uiteindelijk de AI-factory in te zetten voor brede, sectorspecifieke impact.

Data & Cloud (federatieve infrastructuur)

Het HBO ontwikkelt en test federatieve data-infrastructuren via SPRONG DEMAND en SPRONG GROUNDED in diverse praktische contexten, met specifieke aandacht voor privacy-enhancing technologies bij gevoelige data-vraagstukken. We beschikken over praktijkgetoetste methodieken en sterke verbindingen met TNO (die op onderdelen vooroploopt). Onze toegevoegde waarde is het toetsen aan echte praktijkvereisten en het realiseren van veilige, schaalbare infrastructuren. We ambiëren deze federatieve aanpak verder te verbreden en te integreren met nationale initiatieven voor een robuuste data- en cloudomgeving.

Projectvoorbeelden

Alle projectvoorbeelden voor AI & Data (20) →