Activeer hoog contrast
Ga naar hoofdcontent
TU Delft zet volgende stap in Campus Den Haag
De TU Delft heeft groen licht gegeven aan de verdere ontwikkeling van haar aanwezigheid in Den Haag, onder de naam TU Delft | Campus Den Haag. Deze Haagse campus maakt, samen met Campus Rotterdam en AMS in Amsterdam, onderdeel uit van de multicampus strategie van de TU Delft. Het doel van Campus Den Haag is om Delftse studenten, onderzoekers en hun state-of-the-art technologische kennis beter te betrekken bij beleid en bestuur. ‘Met de prominente aanwezigheid en activiteiten van TU Delft in het bruisende hart van Den Haag, de stad waar beleid wordt gevormd en internationale betrekkingen centraal staan, geven we invulling aan onze maatschappelijke taak als universiteit. Dit doen we door bij te dragen aan weloverwogen politieke beslissingen, verbeteren van beleidsvorming en het verrijken van het publieke debat’ , Behnam Taebi, Academic Lead TU Delft | Campus Den Haag. In de komende jaren wordt verder gebouwd aan een campus waarin onderwijs, onderzoek en maatschappelijk impact samenkomen zijn rondom de drie maatschappelijke focusthema’s: Klimaat & Energy, Digitalisering en Safety & Security. Naast de bestaande master Engineering and Policy Analysis (EPA), worden twee nieuwe transdisciplinaire masterprogramma’s ontwikkeld en wordt er professioneel onderwijs opgezet onder de werktitel ‘Academy for Public Professionals’. Ook zal in de komende jaren het interfacultaire Climate Safety & Security onderzoekscentrum verder worden uitgebouwd. Vanaf 2026 zal samenhang binnen onze Haagse campus verder worden versterkt door verhuizing naar het nieuwe Universiteitsgebouw Spui (>3000 m2) midden in het centrum van Den Haag. Dit gebouw wordt gedeeld met Universiteit Leiden, UNL en enkele andere kennispartijen die actief zijn in Den Haag. Deze nieuwe stap en de nieuwe naamgeving werden aangekondigd en gevierd tijdens de zomerborrel op 26 juni in New Babylon, de huidige Haagse Campus locatie op loopafstand van de Tweede kamer (zie foto).
Wetenschappers TU Delft en Cambridge University werken samen aan innovatieve methoden om klimaatverandering te bestrijden
Al ruim anderhalf jaar werken onderzoekers van de TU Delft en het Cambridge University Centre for Climate Repair intensief samen aan baanbrekende technieken om wolken te beïnvloeden in de strijd tegen de opwarming van de aarde. Tijdens een tweedaagse bijeenkomst bespreken de teams hun voortgang. De onderzoekers van Cambridge richten zich op de technische ontwikkeling van een systeem dat zeewater kan vernevelen, waarbij zoutkristallen in de lucht worden gebracht om wolkenvorming te beïnvloeden. Het team van TU Delft, onder leiding van Prof. dr. ir. Herman Russchenberg, wetenschappelijk directeur van het TU Delft Climate Action Programma en hoogleraar Atmospheric Remote Sensing, onderzoekt de natuurkundige effecten van deze techniek. Prof. Russchenberg benadrukt het belang van dit onderzoek: "We hebben nu de eerste stappen gezet om noodmaatregelen te ontwikkelen tegen klimaatverandering. Als het nodig blijkt, moeten we voorbereid zijn om deze technieken in de praktijk te kunnen brengen. Liever gebruiken we het niet, maar het is goed om nu te onderzoeken hoe het werkt." Prof.dr.ir. Stefan Aarninkhof, decaan van de faculteit Civiele Techniek en Geowetenschappen, is trots dat de eerste resultaten in deze unieke samenwerking nu zichtbaar zijn. Als de onderzoekers in Delft en Cambridge kunnen aantonen dat het concept veelbelovend is, zullen binnen een jaar de eerste kleinschalige experimenten op een verantwoordelijke manier van start gaan. Dit onderzoek is mogelijk gemaakt dankzij de meerjarige steun van de Refreeze the Arctic Foundation, opgericht door de familie van TU Delft-alumnus Marc Salzer Levi . Dergelijke gulle bijdragen maken innovatief en impactvol onderzoek mogelijk dat dringende mondiale uitdagingen, zoals klimaatverandering, aanpakt. Grote donaties zoals deze stellen ons in staat om onderzoek van hoge impact en innovatie na te streven dat anders wellicht niet uitvoerbaar zou zijn, en tonen aan hoe onze gezamenlijke inzet en investeringen in de wetenschap kunnen leiden tot echte, transformerende oplossingen voor wereldwijde uitdagingen zoals klimaatverandering. Climate-Action Programme
Hoe systeemveiligheid Machine Learning systemen veiliger kunnen maken in de publieke sector
Machine Learning (ML), een vorm van AI waarbij patronen worden ontdekt in grote hoeveelheden data, kan heel handig zijn. Het wordt steeds vaker gebruikt, denk aan chatbot Chat GPT, voor gezichtsherkenning of aan spraaksoftware. Maar er zijn ook zorgen over de toepassing van ML systemen in de publieke sector. Hoe voorkom je dat het systeem bijvoorbeeld discrimineert, of op grote schaal fouten maakt met negatieve effecten op burgers? TU Delft wetenschappers, waaronder Jeroen Delfos, onderzochten hoe lessen uit de systeemveiligheid kunnen bijdragen aan een veiliger ML systeem in de publieke sector. ‘Beleidsmakers zijn druk met het bedenken van maatregelen om negatieve effecten van ML tegen te gaan. Uit ons onderzoek blijkt dat zij veel meer kunnen leunen op bestaande concepten en theorieën die hun waarde al hebben aangetoond in andere sectoren,’ zegt Jeroen Delfos. Jeroen Delfos Leren van andere sectoren In het onderzoek gebruikten de onderzoekers concepten van systeemveiligheid en systeemtheorie om de uitdagingen van het gebruik van ML systemen in de publieke sector te beschrijven. Delfos: ‘Concepten en tools uit de systeemveiligheidsliteratuur worden al veel gebruikt om de veiligheid van bijvoorbeeld de luchtvaart te ondersteunen, onder andere door ongelukken te analyseren met systeemveiligheidsmethodes, maar binnen het veld van AI en ML is dit nog niet gebruikelijk. Door de systeemtheoretische blik bekijken we veiligheid niet alleen als een resultaat van hoe de techniek werkt, maar juist als een resultaat van complexe set aan technische, sociale en organisationele factoren.’ De onderzoekers interviewden professionals uit de publieke sector om te zien welke factoren worden onderkend, en welke nog onderbelicht zijn. Bias Op een aantal punten kan terrein worden gewonnen om ML systemen in de publieke sector veiliger te maken. Zo wordt bijvoorbeeld bias in data nog vaak als een technisch probleem gezien, terwijl de oorsprong van die bias ver buiten het technische systeem kan liggen. Delfos: ’Denk dan bijvoorbeeld aan de registratie van criminaliteit. In buurten waar de politie vaker surveilleert wordt logischerwijs meer criminaliteit geregistreerd, waardoor deze buurten overgerepresenteerd worden in criminaliteitscijfers. Een ML systeem dat geleerd wordt patronen te ontdekken in deze cijfers zal deze bias gaan herhalen of zelf versterken. Het probleem zit echter in de manier van registreren, en niet in het ML systeem zelf.’ Risico’s verminderen Volgens de onderzoekers doen beleidsmakers en ambtenaren die bezig zijn met de ontwikkeling van ML systemen er goed aan om concepten van systeemveiligheid mee te nemen. Zo is het aan te raden om bij het ontwerpen van een ML systeem vooraf te identificeren wat voor ongelukken men wil voorkomen. Verder is een les vanuit systeemveiligheid, bijvoorbeeld in de luchtvaart, dat systemen in de praktijk de neiging hebben om over tijd steeds risicovoller te worden, omdat veiligheid steeds ondergeschikter raakt aan efficientie zolang er geen ongelukken gebeuren. ‘Het is dus belangrijk dat veiligheid een terugkomend onderwerp is bij evaluaties en dat de eisen voor veiligheid worden gehandhaafd’, aldus Delfos. Lees het paper over dit onderzoek.