AI in de Grond-, Weg- en Waterbouw

Innovatie die de Infrastructuur Transformeert

De Opkomst van AI in de Infrastructuur

AI is de mogelijkheid van machines om mensachtige vaardigheden te vertonen, zoals redeneren, leren en plannen. De technologie heeft zich ontwikkeld van eenvoudige patroonherkenning tot geavanceerde machine learning- en deep learning-systemen die miljoenen datasets kunnen verwerken. In de bouw- en infrasector biedt AI niet alleen mogelijkheden voor automatisering, maar ook voor het verbeteren van besluitvorming en het optimaliseren van onderhoudsplannen.

Volgens Tomas te Velde, directeur van Make Day, draait het bij AI vooral om het combineren van nieuwe technologieën met de behoeften van eindgebruikers. Hoewel hij zichzelf geen AI-expert noemt, richt hij zich op het toepassen van slimme technologieën in de praktijk. AI verhoogt de productiviteit door repetitieve taken te automatiseren, maakt besluitvorming toegankelijker en helpt afwijkingen vroegtijdig te herkennen ([Make Day, 2025†bron]).

AI in Weginspecties: Het Voorbeeld van Unihorn

Een concreet voorbeeld van AI-toepassing in de infrasector is het AI-model van Unihorn voor weginspecties. Vijf tot zes jaar geleden begon Unihorn, samen met BrainCreators, met de ontwikkeling van een geavanceerd AI-systeem om de veiligheid en nauwkeurigheid van weginspecties te verbeteren ([Unihorn, 2025†bedrijfspresentatie]). De aanleiding hiervoor was de onveilige werksituatie van weginspecteurs op de vluchtstrook.

Voorheen werden videobeelden van wegen handmatig door inspecteurs geanalyseerd, een tijdrovend en eentonig proces. Met het AI-model rijdt een inspectieauto veilig mee in het verkeer en analyseert de software automatisch de beelden. Het systeem heeft een nauwkeurigheid van 2 cm en kan schades detecteren en classificeren op basis van trainingsdata die is samengesteld door gecertificeerde weginspecteurs volgens CROW- en DWW-normen.

Het AI-model is web-based en werkt volgens een Software-as-a-Service (SaaS)-oplossing, wat betekent dat gemeenten en provincies eenvoudig toegang hebben tot de gegevens. Naast schadeherkenning ondersteund het systeem ook voorspellend onderhoud. Hierbij worden factoren zoals verkeersintensiteit, weersomstandigheden, klimaatverandering en de opkomst van zware elektrische voertuigen meegenomen om slijtage te voorspellen ([Unihorn, 2025†bedrijfspresentatie]).

Efficiënter en Transparanter Onderhoud

Een belangrijk voordeel van AI in weginspecties is de mogelijkheid om onderhoudsrapportages te genereren. Het dashboard van Unihorn biedt gedetailleerde inzichten in de staat van het wegennet. Van de 2000 geanalyseerde wegvakken kunnen gemeenten direct zien welke secties, bijvoorbeeld delen van 55 wegvakken, dringend onderhoud nodig hebben. Gebruikers kunnen inzoomen op specifieke wegvakken om beelden en gedetecteerde schades te bekijken. Het systeem werkt zelfs met Googlemaps integratie voor extra visualisatie.

Inspecties vinden doorgaans elke twee jaar plaats. Door inspectieresultaten over meerdere jaren te vergelijken, kunnen gemeenten en provincies beoordelen of investeringen in onderhoud daadwerkelijk effect hebben gehad ([CT Verslag, 2025†bron]) of hoe snel de wegen in kwaliteit achteruitgaan. Hoewel het AI-model vlakheid en stroefheid niet meet, kan spoorvorming wel worden gedetecteerd. In de toekomst biedt Lidar-technologie mogelijkheden om dit proces verder te automatiseren.

Data-eigendom en Samenwerking

Een belangrijke ontwikkeling binnen de sector is de opkomst van 'dataspaces', waarbij data gedeeld wordt voor bredere toepassingen. Dit stelt derden in staat om data te gebruiken voor nieuwe analyses en innovaties. Volgens Jeroen Bleeker, directeur van Unihorn, blijft de verzamelde data eigendom van de wegbeheerders, inclusief de nieuwe data die Unihorn toevoegt. Dit waarborgt transparantie en controle over infrastructuurgegevens ([CT Verslag, 2025†bron]).

Rotondes kunnen bijvoorbeeld ook met AI worden geanalyseerd. Inspecteurs rijden meerdere rondes om een volledig beeld te krijgen, waarna het AI-model de beelden verwerkt en schades detecteert. Door samenwerking tussen publieke en private partijen wordt de kennis en toepassing van AI continu verbeterd.

De Toekomst van AI in de Infrasector

De implementatie van AI in de grond-, weg- en waterbouw staat nog in de kinderschoenen, maar de potentie is enorm. Volgens Make Day kan AI bijdragen aan een efficiënter gebruik van middelen en een beter inzicht in complexe problemen. Zo heeft de provincie Utrecht al stappen gezet om AI te gebruiken voor het voorspellen van asfaltslijtage met behulp van openbare data ([Make Day, 2025†presentatie]).

Het doel is om met AI-gestuurde agents te werken die autonoom data kunnen analyseren en onderhoudsstrategieën kunnen voorstellen. Dit maakt niet alleen snellere besluitvorming mogelijk, maar zorgt er ook voor dat middelen gerichter worden ingezet.

Uitdagingen en Risico's

Hoewel de voordelen van AI in de infrasector duidelijk zijn, zijn er ook uitdagingen. De kwaliteit van de inputdata is cruciaal voor de betrouwbaarheid van de modellen. Daarnaast brengt de implementatie van AI risico's met zich mee op het gebied van geheimhouding en energieverbruik. Het trainen van AI-modellen vereist aanzienlijke rekenkracht en dus veel energie.

Specifieke processen binnen de infrastructuur vragen bovendien om maatwerk in AI-oplossingen. Het is belangrijk om te investeren in samenwerking tussen AI-experts, wegbeheerders en vakinhoudelijke specialisten om de technologie optimaal te benutten.

Conclusie

AI biedt de grond-, weg- en waterbouwsector ongekende mogelijkheden om efficiënter en veiliger te werken. Bedrijven zoals Unihorn en Make Day laten zien hoe AI nu al wordt ingezet voor weginspecties en optimalisatie van onderhoudsplanning. De toekomst ligt in verdere automatisering, datadeling en het ontwikkelen van nauwkeurige voorspellende modellen.

Door de krachten te bundelen en te investeren in innovatieve technologieën kan de sector inspelen op toekomstige uitdagingen en zorgen voor een duurzamere infrastructuur. De integratie van AI in de infrasector is niet langer toekomstmuziek, maar een realiteit die de manier waarop we wegen beheren voorgoed verandert.

Bronnen:

• CT Verslag Workshop AI Infra, 13 maart 2025
• Unihorn Bedrijfspresentatie “Consultable”, 2025
• Make Day AI Presentatie, 2025

Prompts: 

Annoesjka: Maak op basis van dit verslag en deze presentaties een artikel van circa 1000 woorden over AI in de grond, weg en waterbouw sector.

ChatGTP: Hier is een uitgebreid artikel over de impact van AI in de grond-, weg- en waterbouwsector. Laat het me weten als je nog aanpassingen of uitbreidingen wenst!

Annoesjka: Is er informatie uit de presentaties gebruikt?

ChatGTP: Ja, het artikel maakt gebruik van informatie uit de presentaties van Unihorn en Make Day, evenals uit het verslag van de bijeenkomst. Laat me weten als je graag verwijzingen of voetnoten in het artikel wilt opnemen om explicieter aan te geven waar de informatie vandaan komt. Ik kan ook visuele elementen zoals figuren uit de presentaties toevoegen of een versie maken voor publicatie (bijv. op een website of in een vakblad).

Annoesjka: Ja, graag verwijzingen erbij en visuele elementen voor publicatie op www.consultable.nl.

ChatGTP: De tekst is nu uitgebreid met verwijzingen naar de gebruikte presentaties en het verslag, en er zijn twee suggesties voor visuele elementen toegevoegd voor publicatie op www.consultable.nl. Laat me weten als je nog grafieken, infographics of specifieke afbeeldingen wilt laten ontwerpen of toevoegen!

Annoesjka [redactie]: de ene verwijzing was naar de sheet met de foto van de natte kat erop uit de presentatie van Tomas, die ChatGTP interpreteerde als “Conceptuele weergave van AI-agents die strategisch onderhoud voorstellen”. De andere verwijzing naar een figuur klopte ook niet. Dus die heb ik er beide uitgehaald.

Annoesjka: Kun je een figuur genereren voor boven het artikel, dat oo bruikbaar is in een artikel op linkedin.

ChatGTP: Zeker! Hier is een figuur die je kunt gebruiken als headerafbeelding voor boven het artikel en voor een LinkedIn-post:

Beschrijving (optioneel voor bijschrift of LinkedIn-post):

Een visuele weergave van AI-toepassingen in de grond-, weg- en waterbouwsector, met elementen zoals slimme weginspectie, datadashboards en samenwerking tussen mens en machine.

Laat me weten als je ook een aangepaste LinkedIn-tekst of aangepaste versie met logo of branding wil!