ONDERZOEK <
ELLIS: in Europa is er nog zoveel meer
mogelijk op het vlak van machine learning Er zijn meerdere manieren om tot Artificiële Intelligentie (AI) te komen. Maar ELLIS zet vol in op machine learning, maar dan wel meteen op Europees niveau. De missie? Machine-learning-experts zoveel mogelijk kennis en ervaringen met elkaar laten delen en er zo voor zorgen dat Europa mondiaal echt een belangrijke speler wordt op het vlak van AI.
ELLIS is de afkorting voor European Lab for Learning and Intelligent Systems. Het gaat om een netwerk waarin vooraanstaande Europese machine-learning-experts nauw met elkaar samenwerken om het niveau van AI op dit continent naar een hoger niveau te tillen. “Of beter gezegd: naar een nog hoger niveau. Want wetenschappelijk gezien doen we het in Europa al heel goed”, benadrukt Max Welling. Hij is hoogleraar Machine Learning aan de Universiteit van Amsterdam en bestuurslid van ELLIS, de organisatie waar hij ook een van de oprichters van is.
> We laten in Europa kansen liggen. “Dat we in Europa op het vlak van AI toch wat achterstand dreigen op te lopen ten opzichte van de VS en China, heeft vooral te maken met het feit dat
de AI-kennis daar veel sneller een praktische toepassing vindt”, vervolgt hij. “Hier in Europa wordt er door de top van bedrijven vooral veel over de kansen van AI gepraat, maar zijn er nog te weinig bedrijven die ook echt serieus in die technologie investeren”. Het probleem is dat het in de meeste gevallen om enorme bedragen gaat. “Dus op zich snap ik het wel dat bedrijven even moeten slikken als ze horen welke investering er nodig is. Maar in de VS durven bedrijven dat wel aan. Dat heeft ongetwijfeld ook te maken met het gunstige investeringsklimaat in Silicon Valley, waar investeerders al snel bereid zijn om enorme bedragen neer te leggen voor nieuwe AI-toepassingen. Maar in Europa laten we op dat vlak nog kansen liggen. Het zou dus mooi zijn als we er als ELLIS mede voor kunnen zorgen dat er in Europa hotspots voor AI komen: plekken die echt als een magneet werken, zowel voor machine-learning-experts als voor bedrijven die in AI willen investeren”.
> Focus op een maatschappelijk probleem. Welling meent dat het voor Europa goed zou zijn om zich op het vlak van AI op een specifiek maatschappelijk probleem te focussen en daar dan ook echt alle pijlen op te richten. “De opwarming van de aarde is een groot, een wereldwijd probleem. En het is een probleem dat de komende decennia alleen nog maar nijpender zal worden. Dus waarom niet vol investeren in AI-oplossingen die kunnen helpen bij de aanpak van het klimaatprobleem? Als we dat in Europa niet doen, pakken technologiebedrijven in de VS die uitdaging ongetwijfeld op. We kunnen hier in Europa wel veel praten over maatschappelijk relevante AI die ons gaat helpen om maatschappelijke problemen op te lossen, maar we moeten het natuurlijk nog wel echt gaan waarmaken. Dat betekent dat we vandaag al volop aan de slag moeten en nieuwe vormen van AI moeten ontwikkelen”.
> Dit is nog maar het begin. Waarom die specifieke focus op
Max Welling Foto: Universiteit Leiden
28 december 2021
machine learning? “Er zijn weliswaar meerdere wegen die naar AI leiden, maar als je kijkt waar momenteel de echte doorbraken plaatsvinden, dan zie je dat daarbij bijna altijd toch wel een vorm van machine learning wordt toegepast”, legt Welling uit. “Enorme hoe-
