Miljoenensubsidie voor nuttige technologie
Twee onderzoeksprojecten rond efficient deep learning en wearable robotics krijgen een onderzoekssubsidie van vele miljoenen. Binnen de projecten werken allerlei onderzoekers de komende jaren samen met het bedrijfsleven en maatschappelijke organisaties aan innovatieve technologieën. Dat meldt de Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek (NWO).
De NWO financiert toponderzoekers en investeert via verschillende programma’s aan de Nederlandse wetenschap. Een nieuwe subsidiepot van 32 miljoen wordt verdeeld onder zes onderzoeksprogramma’s waarin diverse universiteiten en organisaties participeren. Het geld komt van het NWO (21 miljoen) en het bedrijfsleven (11 miljoen). Met de subsidie kunnen 74 promovendi en 25 postdocs de komende vijf tot zes jaar aan de slag. In alle projecten gaat het om multidisciplinair onderzoek met een uitdrukkelijke focus op toepassing.
Zes technologische onderzoeksprojecten krijgen in totaal 32 miljoen euro subsidie. In bovenstaand filmpje zie je om welke projecten het gaat en wat het doel is van de onderzoekers. (Video: NWO)
Comfortabel zittende robottechnologie
Het programma rond draagbare robotica, dat aangestuurd wordt vanuit de Universiteit Twente, richt zich op het ontwikkelen van lichte, zachte en comfortabel zittende robottechnologie je op het lichaam draagt. Deze wearable robotics maakt veelzijdige bewegingen mogelijk. Mensen met beschadigingen aan het ruggenmerg of verlies van spierkracht kunnen weer uit hun rolstoel komen en zonder krukken gaan staan – dat is de ambitie. De draagbare robotica is ook in te zetten bij zwaar werk waarbij de rug belast wordt.
Zelflerende computers verbeteren
De Technische Universiteit Eindhoven stuurt een programma rond efficient deep learning aan. Het richt zich op het verbeteren van zelflerende geautomatiseerde systemen. Zelflerende computers kunnen bijvoorbeeld gevaarlijke situaties herkennen, maar moeten wel uitvoerig getraind worden en vergen veel rekenkracht. Wáár precies het systeem zijn keuze op baseert, blijft nogal eens in het midden: het leerproces zit in een black box. Kun je dit leerprocess efficiënter en transparanter maken? Dat is de vraag die de projectpartners zich stellen. Ze willen deep learning toepassen op weefselanalyse, onderhoud van apparatuur en intelligente hoortoestellen.
(Bron en meer lezen: NWO)
