Voor RDW’s keynote presentatie bedachten we een paar vragen omtrent de onderwerpen waar RDW over zou praten. Een paar vragen die we bedachten waren: “Zullen ze over auto licentiemanagement praten?” “Gebruiken ze daadwerkelijk machine learning binnen hun bedrijf?” “Zullen ze over zelfrijdende auto’s praten (die al aan bod kwamen tijdens Quintor’s keynote)?” “Zullen ze over auto-ongeluk simulaties praten?” En tot slot, “verzamelt RDW data over auto-ongelukken om auto reguleringen te verbeteren?” Tot onze verbazing kwamen bijna al onze vragen op de ene of andere manier aan bod.

RDW is een bedrijf dat zich bezig houdt met alles omtrent voertuigen in het verkeer. Ze verstrekken voertuiglicenties, checken autotypes en de bijbehorende reguleringen en zijn ook verantwoordelijk voor het maken van rijbewijzen. Daarnaast is het bedrijf ook bezig met de reguleringen omtrent autosoftware. Aangezien hier nog geen reguleringen over zijn, probeert RDW vragen zoals welke reguleringen een auto met een miljoen regels aan coderingen in de software – zoals een Tesla – zou moeten hebben en hoe deze reguleringen geformuleerd zouden moeten worden?

Intelligente Transportsystemen

RDW sprak onder andere ook over Intelligente Transportsystemen. Dit zijn systemen die reguleren hoe intelligente auto’s zich gedragen in een intelligente infrastructuur. In zo’n systeem moeten de auto’s met de infrastructuur communiceren en andersom. Er zijn vijf levels van zelfrijdende auto’s, waar level 0 begint met de chauffeur die alles zelf doet. Vanaf level 0 wordt de hoeveelheid dat de chauffeur zelf moet doen minder met elk volgende level: Level 1 is dat de auto de chauffeur helpt; autonome functies worden toegeschreven aan level 2; level 3 wordt gekenmerkt door gelimiteerd zelf rijden; hoge mate van automatisering wordt toegeschreven aan level 4; en tot slot, level 5 is een compleet zelfrijdende auto waar de chauffeur niks hoeft te doen. Level 5 auto’s hebben sensoren en actuatoren die in staat zijn om de auto volledig te besturen. Dit betekend uiteraard dat er een computer aan boord van het voertuig moet zijn. Hierin worden machine learning algoritmes gebruikt om te voorkomen dat dezelfde fouten worden gemaakt in situaties die zich eerder hebben voorgedaan. Zulke auto’s zijn verbonden via het internet en kunnen zo met elkaar communiceren.

Een level 5 auto wekt echter wel een paar vragen op die nodig beantwoord moeten worden. Bijvoorbeeld, “hoe bescherm je de auto tegen hackers?” RDW verzekerd iedereen ervan dat veiligheid voor alles komt, maar tijdens de presentatie legden ze niet uit hoe ze dit probleem zouden oplossen. Op het moment heeft RDW een testruimte in de Groningse Eemshaven. Hier test RDW complete geautomatiseerde zelfrijdende bussen die gebruik maken van 5g-internet.

Simulaties

Als toekomstperspectief is RDW bezig met het ontwikkelen van simulaties om verschillende verkeerssituaties te testen. Deze kunnen een stuk goedkoper en sneller alternatief zijn voor hun huidige real-life tests. Hierin hopen ze een percentage van 80% simulaties tegen 20% real-life tests te halen aangezien de real-life tests nog steeds nodig zijn om verschillende weersomstandigheden te testen. Het huidige percentage van simulatie tests is nog steeds 0%, dus hier is nog veel werk te doen.

Uiteindelijk wil RDW de chauffeur minder actief maken tijdens het daadwerkelijke rijproces. Dit doel wekt echter een fundamentele vraag op: “Willen wij als mensen zelf niet meer rijden?” Sommige zijn bang dat deze ontwikkeling al het plezier uit rijden weg haalt, terwijl anderen ervan overtuigd zijn dat het voor veel veiligere rijervaringen zal zorgen. Misschien hebben beide partijen gelijk, maar we zullen nog een beetje langer moeten wachten om dit zelf te ondervinden.

Conclusie

Al met al gaven de drie keynotes geode inzichten in de huidige ontwikkkelingen binnen de IT-sector. Quintor heeft z’n handen vol aan het ontwikkelen van machine learning, wat eveneens weer een interessant IT sub-veld belooft te worden. IBM heeft al twee keer gewonnen in één hackathon door het vinden van effectieve toepassingen van Blockchain technologie voor maatschappelijke problemen. Hiermee bewees IBM dat 48 uur genoeg is om innovatieve ideeën te ontwikkelen voor complexe problemen. Daarnaast blijkt Blockchain technologie een fundering te worden voor steeds meer verschillende toepassingen. RDW werkt hard om de snelle ontwikkelingen in de automatisering van voertuigen bij te houden. De tijd van volledig geautomatiseerde auto’s is nabij en het is aan bedrijven zoals RDW om deze ontwikkelingen in een veilige baan te begeleiden.

Een technologisch geavanceerdere en geautomatiseerde toekomst kan dichter bij zijn dan we denken. Onze samenleving staat op het punt van grote ontwikkelingen dankzij bedrijven zoals Quintor, IBM, en RDW die ernaar streven om de grenzen van technologie te blijven verleggen.

Onze projecten

Onze projecten zijn representatief voor onze kerncapaciteiten en hier ziet u enkele succesverhalen waarin ze toegepast zijn in klantscenarios.