"Parsed text" is een vooraf gedefinieerde eigenschap. Deze eigenschap is van te voren gedefinieerd (ook bekend als een speciale eigenschap) en komt met extra beheersprivileges, maar kan worden gebruikt net als elk andere door de gebruiker gedefinieerde eigenschap.
L
0 +
Introductie (Waarom?)
Steeds meer steden ontwikkelen hun eigen Local Digital Twin. Een data gedreven overheid gebruikt data ter ondersteuning van beleidsbeslissingen. Een Local Digital Twin, of Lokale Digitale Tweeling, biedt in een virtuele omgeving een actueel overzicht van de toestand van een gemeente of stad, en laat toe om beleidsmaatregelen en andere geplande ingrepen te simuleren en testen. Deze simulaties gebeuren op basis van data en slimme (artificiële intelligentie) algoritmes. Het is dus een instrument om beleidsmakers en experten te helpen bij het nemen van complexe, domeinoverschrijdende beslissingen die het leven van de inwoners verbeteren.
De implementatie van Local Digital Twins vereist evenwel een gedeeld referentiekader. De kennis en uitgangspunten over Local Digital Twins lopen vandaag nog niet altijd gelijk bij alle partijen die ze moeten bouwen en gebruiken, en VLOCA is dan ook de ideale partner om dit kader in co-creatie uit te tekenen.
In dit co-creatietraject bespreken we concepten en technische principes over Local Digital Twins door te brainstormen met data-architecten en domeinexperten van Vlaamse steden en gemeenten. Imec deelt inzichten over het concept van Local Digital Twins, datagedreven beleid en digitaliseren van beslissingsprocessen, en schetst de huidige stand van zaken in Vlaanderen en Europa.
Tijdens dit traject ligt de focus op het beleidsdomein duurzame leefkwaliteit, met specifieke aandacht voor geluid, verkeer en luchtkwaliteit.
Bijdragen aan dit VLOCA Traject
Je kan bijdragen aan dit traject door deel te nemen aan de workshops of door actief bij te dragen aan de uitbouw van de Kennishub.
Workshops (Hoe?)
Werkgroep Type werkgroep Datum Tijd Locatie Local Digital Twin Workshop 1: Gedeeld referentiekader Business werkgroep 2022-02-17 Local Digital Twin Workshop 2: Structuur en beheer van data Data en informatie werkgroep 2022-03-17 Local Digital Twin Workshop 3: Simulaties op basis van modelering Functionele werkgroep 2022-04-21
Resultaten (Wat?)
Concept: Data-gedreven beslissingsondersteuningssysteem
Een Digital Twin kan beschouwd worden als een " data driven decision support system " of " data-gedreven beslissingsondersteuningssysteem ", kortweg DDSS . A Data-driven Decision Support System (DDSS) refers to “a category or type of decision support system that emphasizes access to and manipulation of a time-series of internal company data and sometimes external data” (Power, 2002, 2008). A decision support system “[is] a class of computerized information system that supports decision-making activities”.
Draaiboeken
Ik wil begrijpen of de data waar ik mee aan de slag ben/zal gaan voldoet aan de FAIR principes.
Evidence-based decision making
Overzicht relevante Termen & Concepten
De thematische focus van dit traject ligt op duurzame leefkwaliteit, waarbij we aandacht hebben voor geluid, verkeer en luchtkwaliteit. Wat betreft geluid, zijn de volgende termen & concepten zijn daarbij onder meer relevant:
Microfoon
Geluidsvervuiling
Sound event detection
Urban sound tagging
Voor wat betreft luchtkwaliteit en modellering, kan verwezen worden naar luchtkwaliteitmodellen .
Overzicht relevante Europese programma's & projecten
Living-in EU
Destination Earth
Digital Europe Programme
H2020
GAIA-X
DUET
URBANAGE
PRECINCT
PILL
Digital Twin Consortium
International Data Spaces Association
Open Data Institute
CompAir
Digital Twin Brugge
Overzicht internationale voorbeeldcases
LIST - Luxembourg Institute of Science and Technology
CDBB - Center for Digital Twin Britain
GeoNovum - Nederland
Gothenburg - Digital Tvilling
Finland - Digital Twin
Wellington - Digital Twin
Deelnemers
Imec
Agentschap Binnenlands Bestuur
Agentschap Digitaal Vlaanderen
Agentschap Wegen en Verkeer
Departement Mobiliteit en Openbare Werken
Vlaamse Instelling voor Technologisch Onderzoek (VITO)
Brussel Mobiliteit
Centrum voor Informatica voor het Brusselse Gewest (CIBG)
Maatschappij voor het Intercommunaal Vervoer te Brussel (MIVB)
Parking.Brussels
Stad Antwerpen
Stad Brugge
Stad Kortrijk
Stad Leuven
Stad Mechelen
Stad Rotterdam
72 Consulting
NorthgateArinso
Inleiding
Spreker : Fabian De la Meilleure (ABB)
Korte inleiding met focus op structuur van de Workshop en de kadering van het VLOCA traject Local Digital Twin en het daarbij gekozen thema Duurzame Leefkwaliteit.
Een gemeenschappelijk referentiekader: Wat is een Local Digital Twin?
Spreker : Koen Triangle (Imec)
Voorstelling van technologische en maatschappelijk evolutiemodel : We zijn doorheen verschillende fasen gegaan, met o.a. industriële revoluties en informatiemaatschappij. Nu evolueren we naar een maatschappij 5.0. Internet of Things, AI, blockchain, Digital Twin etc. staan centraal in dit soort maatschappij.
Data zijn daarbij cruciaal : Elke dag creëren we heel wat data en er is een evolutie in deze data. In de komende jaren zal er een enorme toename van de hoeveelheid data zijn en zal de kwaliteit van de beschikbare data toenemen.
Relatie tot bedrijven : Een bedrijven zijn zich dit model aan het toe-eigenen, ze functioneren met minder fysieke assets (platform economie) en komen via de data tot een afstemming tussen vraag en aanbod.
Koppeling naar de publieke sector : De vraag is hoe we deze data kunnen gaan gebruiken in het beleid, rekening houdend met de beleids- en beheerscyclus. We spreken vaak over de data-gedreven overheid (steden zien als agentschappen) en we willen begrijpen hoe en waar de Digital Twin een rol kan spelen in de beleidscyclus. De Digital Twin heeft al een hele weg afgelegd en de vraag is nu hoe Digital Twin zijn rol kan spelen in verschillende fasen van het beleid.
Data-gedreven overheid : Voorstelling van de beleidscyclus en de potentiële relatie van een Digital Twin naar de verschillende fasen van de beleidscyclus.
Beleidsvoorbereiding: Focus ligt op monitoring van de omgeving, de identificatie van problematieken en het opstellen van voorstellen.
Beleidsdiscussie: Hier kan de Digital Twin ondersteuning gaan geven aan de bredere discussie die dient gevoerd te worden rond het toekomstig beleid.
Simulatie: Impactanalyses en bredere simulaties om te beantwoorden aan “wat als” vragen waarbij er de mogelijkheid bestaat om verschillende beleidsscenario’s tegen elkaar af te wegen.
Beleidsbeslissing: Het communiceren naar stakeholders om te tonen wat de beslissing kan zijn of om de beslissing te communiceren.
Implementatie: Digital Twin kan gebruikt worden om kort op de bal te spelen door data die binnenkomen via de implementatie te gaan gebruiken bij het bijsturen van het beleid.
Evaluatie: Samenbrengen van alle data om zo evaluatie te gaan maken voor de relatie tussen de verschillende fasen én de volgende cyclus te gaan voeden.
Local Digital Twin : Het is dus een data-gedreven beslissingstool waarbij de volgende kenmerken kunnen onderscheiden worden:
Virtuele voorstelling om een stad & processen digitaal voor te stellen.
Synchronisatie van de data, waarbij de frequentie zal afhangen van de use case en het gebruik van de Digital Twin – vb. data over gebouwen: minder synchronisatie nodig.
Data kwaliteit: Nood aan correcte, actuele, betrouwbare en transparante data.
Geeft cross-domein inzichten: samenbrengen en op basis daarvan cross-domein inzichten mogelijk maken.
What-if simulaties zijn mogelijk: impact analyses gaan mogelijk worden, vb. door aanpassen van indicatoren.
Ondersteunen van evidence-based beslissingen: Via data beslissing onderbouwen.
Maar er zijn uitdagingen: Interoperabiliteit, orkestratie van modellen, standaardisatie. Hier loopt onderzoek naar bij Imec en op Europees niveau.
Cruciaal om mee te nemen is dat de data centraal staan.
Een aantal basisprincipes die daarom moeten gevolgd worden : Toegankelijkheid, vindbaarheid, veiligheid, uitwisselbaarheid, betrouwbaarheid, herbruikbaarheid, privacy, kwaliteit, transparantie (vb. hoe zijn de modellen getraind? Op basis daarvan beslissen voor welke use case het kan gebruikt worden). Via deze principes kan de kwaliteit bewaakt worden. Er is nood aan betrouwbare en kwaliteitsvolle Digital Twins om zo beleid te gaan vormgeven en beslissingen te gaan nemen.
Beslissing = data x interpretatie x cultuur
Interpretatie: Via applicaties om te presenteren aan gebruikers, ook domeinexpertise, vb. mobiliteitsexpert moet kunnen begrijpen wat het model zegt, datascientist gaat methoden bepalen, dus moet model ook kunnen interpreteren.
Cultuur: Zijn er bepaalde processen en rollen aanwezig in organisatie zodat data worden onderhouden en levenscyclus gestructureerd is, maar ook is er de gewoonte om gebruik te maken van data.
Digital Twin kan data & interpretatie gaan afdekken, maar cultuur is ook van belang.
European Commission Working Model voor Smart and Sustainable Communities: Je begint onderaan de ijsberg en gaat zo content en betekenis toevoegen. Op die manier kan je beslissingen nemen. Het EU systeem gaat uit van éénzelfde logica en er is een alineëring tussen beide. Daardoor kunnen we hier ook op verder bouwen via VLOCA.
Een aantal voorbeeldprojecten: DUET / Urbanage / Compair / Brugge
DUET (Lieven Raes / Jurgen Silence):
Sprekers : Lieven Raes (ADV) / Jurgen Silence (ADV)
Opname : De opname van dit onderdeel is beschikbaar via deze link .
DUET is een H2020 project, gecoördineerd door de Vlaamse overheid (ADV), met o.a. participatie van Imec, KU Leuven en TNO. Naast de use case focus op Vlaanderen zijn er ook use cases in Athene (Griekenland) en Pilsen (Tsjechië). Doelstelling is om een Digital Twin te bouwen die kan helpen bij het voorspellen en onderbouwen van beleidsbeslissingen. DUET laat toe om heel snel aanpassingen te maken, nieuwe cases te bouwen, visualisaties aan te maken.
Voorstelling van use case Gent : Doel is het afsluiten van een weg in de stad en te kijken naar impact op o.a. geluid en verkeer.
Demonstratie van het model voor bezoekers: Je kan zien dat de impact van het afsluiten van één brug een grote impact heeft op de gehele omgeving. De bezoeker kan de simulaties gaan inkijken, maar kan niet zelf een simulatie maken. Via de delta-laag kan begrepen worden wat de invloed is van een bepaalde beleidsbeslissing.
Demonstratie van het model voor experten: Je kan de view wijzigen, data-lagen toevoegen (o.a. 3D view van Gent, toevoeging van groen). Via “Change” de brug afsluiten. De verkeerssituatie zal wijzigen door het afsluiten van de groep. Via de delta-laag zal het duidelijk worden waar de luchtkwaliteit zal verslechteren en verbeteren. Voor het geluid kan eenzelfde situatie gesimuleerd worden.
Tot slot de simulatie van stikstofdioxide via VITO datamodellen, gekoppeld aan het DUET project. De delta laag zal aangeven wat de verschillen zijn. Momenteel focus op de snelheid van de berekeningen en de visualisering.
DUET Pilsen : In Pilsen werd een gelijkaardige simulatie gemaakt voor het afsluiten van een brug, ook in de praktijk toegepast en het model bleek zeer correct. Voor luchtkwaliteit werden een aantal simulaties en fictieve berekeningen gemaakt. Met de beleidsmakers en experten gaan we dan ook kijken wat een sterke of beperkte daling en/of stijging is.
DUET Athene : Athene focust op verkeerstellingen en air quality sensors. Dit geeft een andere kijk op de Digital Twin en laat toe om burgers meer context te geven. Dat is een belangrijk principe van DUET: Het is ook een communicatie tool naar burgers toe.
DUET T-cell architecture :
Tool voor beleidsmakers en burgers
Realiseren van specifieke cases en scenario’s
Ondersteunen van beleidsmakers startende vanuit bestaande componenten.
Doelpubliek : DUET is zowel voor burgers als beleidsmakers. Het is een digital twin die bestaande modellen, API’s en een verdere toegevoegde waarde wil creëren.
Compair
Sprekers : Lieven Raes (ADV) / Jurgen Silence (ADV)
Compair werkt o.a. met Telraam, Mobiel 21 en VMM. Lieven Raes demonstreert een dashboard over luchtkwaliteit, gebouwd via het Compair project. Compair gaat de luchtkwaliteit in schoolomgevingen meten en zal nu ook uitgebreid worden met stikstofdioxidesensoren. Een volgende stap is om ook via de burgers informatie te kunnen gaan verzamelen.
Urbanage
Sprekers : Lieven Raes (ADV) / Jurgen Silence (ADV)
Urbanage focust op hoe een Digital Twin kan ingeschakeld worden in de stad voor ouderen, waarbij het comfort wordt weergeven via een aantal parameters. De parameters kunnen door mensen ter plaatse bijgestuurd worden en zo kunnen – via AI – de kaarten verder verduidelijkt worden. Vb. bepalen van de schaduwplekken in de stad. Urbanage geeft ook een visualisatie van picknicktafels en banken. Er is ook een gamificatie aspect aan verbonden, zo de gebruiker toelaten om een bepaalde plek aan te duiden en te voorzien van informatie (vb. gevaarlijke situaties).
Digital Twin Brugge
Sprekers : Bram De Vreese (Stad Brugge)
Proces beschrijving : Beleidsplan 2019-2024 werden acties beschreven om de stad slimmer te maken. SDGs zijn het raamwerk. Begin 2020 werd beslist om in te dienen voor een use case met Imec: Focus op milieu en mobiliteit – wat is de impact van luchtkwaliteit als we een bepaalde verkeersbeslissing gaan nemen. Daarna werd dit verder verfijnd waarbij nieuwe functionaliteiten werden bepaald via workshops. Via innovatie workshops werd ook een planning opgemaakt. Het is een iteratief proces, er werd een bepaald mandaat gegeven aan de stad Brugge – meer dan enkel de use case gaan bepalen. Workshops zorgen voor kennis bij de stad over agile werken, big data en de waarde ervan, betekenis en waarde van een Digital Twin en het belang van een dataplatform (samen in opzet met Leuven & Roeselare). Het dataplatform zorgt voor mogelijkheid tot ownership over de data. Nu gebruiken we het Smart City Platform van Imec. Naast de historische data die we samenbrengen, ook nuttig om meer te focussen op de verfijning.
Bij Brugge was er oorspronkelijk weinig kennis, maar samen met Imec versterkt. Twee overheidsopdrachten: eentje voor het rekenmodel mobiliteit en het rekenmodel luchtkwaliteit. Modellen bieden het potentieel om bestaande berekeningen te gaan vervangen en de bevragingsfrequentie te gaan verhogen. Niet zeker of de modelleringen de verwachtingen zullen kunnen inlossen, maar de stad ziet er wel potentieel in als middel om de huidige modellen te gaan wijzigen.
Conclusie : Een intensief proces, waarbij veel actoren moeten aligneren. Kennis van Imec is gewaardeerd. Proof of concept is in ontwikkeling, en als stad investeren we in iets duurzaam en puur in iets innovatief investeren is niet makkelijk. Door de industrie te betrekken hebben we het gevoel dat het een product zal zijn om duurzamer te gaan inzetten.
Vragen
Michael Sibiet (Stad Leuven): DUET – Is het de bedoeling om uit te bouwen naar een Vlaamse toepassing zodat iedereen het kan gebruiken.
Jurgen Silence: Nu in ontwerp fase, we bouwen een aantal functionaliteiten, maar iedereen kan het gebruiken.
Michael Sibiet: En verzameling van de data, vb. 3D hoogtemodel loopt via Vlaanderen, maar vb. lokale bronnen (bomen). Hoe zien jullie dat?
Jurgen Silence: Via de DUET back-office kan je zelf lagen gaan toevoegen en zo combineren met wat in het systeem zit.
Michael Sibiet: Is er een bepaalde vastgelegde structuur, zijn er vaste parameters? Of is er uitleg in de metadata?
Jurgen Silence: De opbouw van de dataset, we laten het breed open zodat datasets met een breed format toegelaten zijn. De broker centraal moet zoveel mogelijk data toelaten. Eventueel wel wat omzetten.
Koen Triangle: Er is nood aan afstemmen van datastructuren en het bepalen van een woordenschat. Dit willen we doen via principes zoals ‘data under governance’ en ‘data under management’. We hebben daar een methodologie voor en die koppelen we vaak aan Smart Data. We moeten kijken hoe we data op elkaar kunnen mappen zonder er een ‘spaghetti’ van te maken, dat bespreken we in het VLOCA traject en willen we delen en afstemmen met de deelnemers.
Hendrick Meynen (MIVB Brussel): Brussel als complexe entiteit, er zijn meerdere actoren achter het project DUET. Kan je toelichten hoe DUET is ontstaan?
Koen Triangle: Ontstaan door een evolutie, Imec gaf presentatie op Supernova over een Digital Twin en toen hebben we een idee meegegeven. ADV was toen bezig met H2020 PoliVisu project. En die twee sporen vonden elkaar, en zo een H2020 funding project gevonden, met een consortium van internationale spelers – onderzoek & privé. Nu drie jaar onderzoek rond doen, loopt af in dec. 2022. Dus daarom kunnen we dit tonen.
Hendrick Meynen: Interessant om dit te horen, het is gradueel gegroeid.
Koen Triangle: Data transparantie en governance, dat zijn dingen die gradueel komen. Straks ook nog kijken naar het maturiteitsmodel voor de digital twin. Elke level dient een use case, en ze stijgen in complexiteit maar ze zijn ook complementair, afhankelijk van de use case waarop de focus ligt.
Bart De Lathouwer (Stad Rotterdam): Je sprak over smart data, wat bedoel je met smart data?
Koen Triangle: Big Data gaan over hoeveel, snelheid etc. Als je die data niet gaat structureren, dan is het een naald in een hooiberg, en dus via smart data proberen we data semantisch te beschrijven, en via ontologie gaan we data structuren, en zo context geven aan de databronnen. Vb. kwaliteit van de data zo gaan begrijpen – definiëren in een breder systeem. Zo de kwaliteit gaan laten begrijpen door de verschillende groepen die de data gaan gebruiken.
Bart: Dus semantische verrijkte data? Dat is een prima antwoord.
Gert Van Oost (Stad Antwerpen): DUET – Enkel visualisatie van het verkeersmodel in 3 kleuren of zijn er nog andere opties (met identify de verkeersintensiteit bevragen)
Jurgen Silence: Je kan elk wegsegment aanduiden en dan zie je de hoeveelheid verloop op ieder stuk wegsegment over een 24u cyclus.
Lieve Heyrman (Stad Leuven): DUET – Het is nog een simulatie, wordt er een accuraatheidscore aan toegevoegd om de kwaliteit van de data te bekijken en te weten hoe accuraat de resultaten zijn?
Jurgen Silence: Nee dat doen we nu niet, misschien in de toekomst wel als we meer data binnen krijgen.
Koen Triangle: Dat is ook voortschrijdend inzicht, het project werd 3 jaar geleden geschreven. De accuraatheid van de data, gaat ook samengaan met de cultuur. We gaan dan ook meten in de stad, en zo gaan afzetten tegen de simulatie en zo dan de loop gaan sluiten. Zo gaan we ook meten in de stad Brugge.
Conclusies uit de interviews
Sprekers : Martine Delannoy (Imec) / Maxim Chantillon (Imec)
Doelstelling/methodologie : Ter voorbereiding van deze workshop werd er een reeks interviews afgenomen. Deze dienen ter stoffering van het workshopgedeelte waarbij elke deelnemer wordt uitgenodigd om de belangrijkste drie conclusies mee te nemen naar de workshop straks. Er zijn 8 interviews uitgevoerd met in totaal een twintigtal personen uit 8 verschillende steden. Het topic hierbij was duurzame leefkwaliteit (luchtkwaliteit, verkeer en geluid).
Bevindingen :
Onderwerp
Bevinding uit de interviews
Beleidsproces:
Wanneerwe met de steden spraken over het beleid, bleek dat alle steden een algemeen beleidsproces volgen.
Sommigen hadden ook nog een voortraject, maar het algemene lineaire proces wordt vrij strikt gevolgd.
Naast dit politieke en ambtelijke traject is er een cyclisch, iteratief proces ter ondersteuning van de hele stedelijk werking dat heel wat kansen biedt voor Digital Twin-achtige toepassingen.
Huidige praktijken:
Er wordt al gewerkt met centrale dataplatformen, of deze zijn in opbouw.
Er is wel technisch legacy (een wirwar van systemen) ontstaan door een historiek van decentrale ICT keuzes waarbij elk dienst of departement zelf een eigen toepassing in huis haalde met inefficiënties en overlappende aankopen als gevolg. Dit wordt momenteel aangepast door beslissingen over ICT aankopen te centraliseren.
Er is heel wat samenwerking tussen steden in concrete trajecten en netwerken. Dit neemt tijd in beslag maar wordt als waardevol ervaren. Beslissingen worden formeel genomen door de politiek. De administratie is bezig met het voorbereiden van adviezen en met het opvolgen van bepaalde indicatoren, maar beslissen zelf niet en brengen zelf weinig eigen zaken aan.
Er is een verschuiving merkbaar van datarollen en bevoegdheden van ICT-diensten naar de zogenaamde ‘business’ of de inhoudelijke domeinen. De waarde en het strategisch belang van data wordt erkend. Steden gaan ook vaak te rade bij externe partners en partijen om data, modellen en studies (bijv. Ruimtelijk of rond specifieke vraagstukken) aan te kopen.
Data & modellen:
Er wordt gebruik gemaakt van zowel interne als externe data.
Men voelt heel hard de noodzaak voor een datawarehouse, maar dit is nog geen gemeengoed.
Ook Citizen Science wordt al geregeld eens aangewend.
Qua domeinen is mobiliteitsdata al het meest ingeburgerd (data verzameld door stadsorganisatie), terwijl geluid en luchtkwaliteit (data verzameld door hogere overheid) nog eerder projectmatig en dus sporadisch worden aangewend.
Externe data wordt wel minder frequent gebruikt in het beleid.
Noden:
Er is absoluut een nood om de fundamenten rond data en databeheer verder uit te bouwen vooraleer de rol van data in beleid verhoogd kan worden. Standaardisatie is hierbij iets waar vaak tijd en middelen aan verloren worden.
Er is vraag naar een gedeelde infrastructuur om overlap te vermijden. Ook ondersteuning rond praktische dataverzameling is gewenst: welke sensor, hoe te gebruiken, kwaliteit,...? Men ziet hier echt heil in samenwerking op Vlaams niveau, zowel met andere steden, besturen, overheden maar ook bedrijven.
Drempels:
Datakwaliteit is een veelgehoord probleem.
De datamaturiteit bij de steden lijkt ook een issue om verdere stappen te kunnen zetten.
Gebrek aan middelen, zowel financieel, personeel met de juiste (data-)skills als tijd (te veel ander werk) worden aangehaald als issues om verdere stappen te zetten. Ook de huidige subsidiemechanismen en -benaderingen van steden zijn te vaak gericht op één-op-één relaties en stimuleren concurrentie. Zoals gezegd lijkt een samenwerking hier de juiste aanpak volgens steden.
Er waren ook vragen rond de openbaarheid van bestuur en de ‘causaliteit’, waardoor het gebruik van datamodellen en het inzetten van decision support tools soms als een boemerang zou kunnen werken voor beleidsmakers. Hier dient dus zeker aandacht aan besteed worden.
Workshop: Digital Twin in de beleidscyclus van duurzame leefkwaliteit
Moderatoren : Martine Delannoy (Imec) / Maxim Chantillon (Imec) / Dimitri Schuurman (Imec)
Notulisten : Steven Degelaen (ABB) / Fabian de la Meilleure (ABB) / Koen Triangle (Imec)
Doelstelling : Op basis van de belangrijkste uitdagingen voor de deelnemers, geïdentificeerd via de presentatie van de interviewresultaten, in groep nadenken over mogelijke oplossingen die kunnen geboden worden in het VLOCA kader. Nadruk lag daarbij op de volgende onderdelen: Standaardisatie / Technische componenten / Infrastructuur / Kennis / Principes / Andere. De groep werd ingedeeld in 3 groepen.
Uitkomsten :
Beschikbaar via dit Miro Bord .
Beschikbaar, per groep, via de volgende linken:
Groep 1
Groep 2
Groep 3
Plenaire samenvatting van het interactieve deel
Groep 1 : Heel wat interessante noden, vooral op het vlak van complexiteit van oplossingen, datakwaliteit, nodige gezamenlijke investeringen, samenwerking privé-publiek, standaardisatie, interactie en relevantie. Oplossingen binnen VLOCA focussen op technologische componenten en standaardisering. Zoals het instellen van kwaliteitschecks, centrale API’s voor data, integratie tussen verschillende simulatiepakketten en het aanleveren van data voor validatie en controle om betrouwbaarheid te bekijken. Voor standaardisatie heel wat voorbeelden en discussie over hoe aanbesteding kan zorgen voor navolging van standaarden (afdwingbaar, verhoogde criteria etc.). Rond kennisprincipes en andere ook heel wat punten zoals het vermijden van herhaling door lokale overheden en belang van herbruikbaarheid door ontwikkelende overheidsniveau (lokaal – regionaal) juist te kiezen.
Groep 2 : Uitdagingen die aan bod kwamen zijn o.a. standaardisatie, afstemming tussen overheden, verantwoording rond data (o.a. data accountability) en rol van algoritmes. Mogelijke oplossingen die aan bod kwamen: een Architecture of Standards, datakwaliteit en checken van datakwaliteit via tooling en toetsen aan realiteit (via aannemers op terrein), voor sensoren zou een catalogus nuttig zijn (wie gebruikt wat en voor welke doelstelling), innovatie is belangrijk maar niet steeds voldoende middelen en datakwaliteit kan versterkt worden via een scoring systeem (nood: data worden steeds gebruikt in een bepaalde context dus rekening houden met de gebruikte context).
Groep 3 : Uitdagingen waren o.a. het koppelen van gegevens (veel gegevens, vaak in silo’s, vaak ook datakwaliteit, formaten (2D-3D), up-to-date houden van data) en de weg van theorie naar praktijk (nog vele tussenstappen, soms zit wetgeving in de weg en dus ook praktisch mee omgaan). Ook gebrek aan standaarden en de nood aan interoperabiliteit kwam aan bod. Oplossingsrichtingen die aangehaald werden zijn o.a. smart principes en data governance, het semantisch annoteren om zo de interoperabiliteit te kunnen borgen en de nood aan actieve samenwerking met anderen om kennis op te pikken en te delen.
VLOCA Architectuur kaderen in relatie tot een Digital Twin
Spreker : Stefan Lefever (Imec)
Opname : De opname van dit onderdeel is beschikbaar via deze link .
Binnen VLOCA speelt zich heel veel af, met veel verschillende deelnemers en achtergronden. Het Local Digital Twin traject is één van de trajecten binnen VLOCA. VLOCA is een innovatieprogramma, en stelt zich als doel om kennisdeling naar een hoger niveau te brengen. De volgende thema’s werden besproken:
VLOCA architectuur: Waarom?
VLOCA architectuur: Hoe?
Architectuur van Local Digital Twins en data-gedreven beleid en waarom smart data essentieel zijn
Een holistische visie op (smart) data, informatie en IT
Terug naar de VLOCA architectuur
Digital Twin ambitions levels : stap voor stap aanpak
Korte vooruitblik op de volgende workshops
Wat betekent Local (in Local Digital Twin)? : Vroeger was het Urban, nu is het Local. We haken in op het Europese verhaal en terminologie. Op Vlaams niveau kunnen we de Local Digital Twin bekijken op het gemeentelijke niveau en de relatie naar Vlaanderen. Dus Digital Twins zijn nog steeds tamelijk innovatief en de uitdaging om deze uit te bouwen is wel stap voor stap aan te pakken. Agile is hot, maar kan in de praktijk ook wel werken. Het organiseren is de grote uitdaging.
VLOCA Architectuur: Waarom? : Via VLOCA worden referentie digitale vraagstukken bekeken, waarbij de vraagkant cruciaal is en de vraag en aanbod op elkaar gaan worden gelegd via de referentiearchitectuur zodat ze bruikbaar zijn voor de vraagzijde (tot op niveau van de componenten, standaarden, etc.). Zo komen tot een gemeenschappelijke taal, om zo onze informatie te delen en met elkaar te communiceren. Ambitie moet zijn om met VLOCA definities te gaan brengen, via VLOCA Compliance Scores, om zo een Kennishub te hebben die bruikbaar materiaal is voor de gebruiker.
VLOCA architectuur: Hoe? : Hoe kunnen we de referentiearchitectuur gaan zien? Via een onderverdeling in het business niveau, het functioneel niveau en het technisch niveau.
Business niveau: Er zijn problemen en we moeten daar een oplossing voor zoeken – waar willen we naartoe? Wat willen we bereiken? Dat is de focus voor de VLOCA trajecten en het waarom. Capteren van problemen en opportuniteiten. Moet aan de principes gekoppeld worden – zoeken naar vertalen van de FAIR+ principes en CAIRE principes.
Functioneel niveau: Wat moeten we gaan doen om het probleem te kunnen oplossen? Wat is de capability, wat zijn de capaciteiten om de problemen op te lossen? Belangrijk om de gemeenschappelijke vragen op te schrijven/te capteren en zo mee te nemen naar aanbestedingen wanneer we naar de markt gaan. Hoe kunnen we functionele vragen gaan omzetten. Welke capabilities zijn er nodig? Welke standaarden? Sinds start van VLOCA zijn er andere initiatieven ontstaan, zoals GAIA-X, de Smart Region Office, de Vlaamse Dataspace. VLOCA kan hier een deeltje bij gaan helpen om dit te vertalen naar de realiteit. Heel veel aspecten zitten ook vervat in what-if-scenario’s: Hoe moeten we hier mee omgaan (vb. stress in de stad, COVID beheersing, verouderde bevolking aan de kust)? Hoe de maatschappij beter gaan ondersteunen? Vb. er zijn te veel auto’s, dus mobiliteitsplannen gaan evalueren, maar wat is de impact? Vb. stress in de stad, hoe gaan meten en mee omgaan? Er zijn verschillende tijdshorizonten mee verbonden, dus zorgt voor erg veel complexiteit.
Technisch niveau: Welke techniciteit heb ik vandaag nodig om aan de noden van de hogere niveaus (business / functioneel) te voldoen?
Architectuur van local digital twin en data gedreven beeld : Een digital twin ambieert een sneller beleid gedreven door data (bij een data-gedreven beleid dient steeds opgepast te worden voor statistisch foute correlaties en causaliteit). Tegelijk zijn data erg divers, dus moeilijk te valideren en erg variabel. Dit maakt dat data-gedreven beleid een continu leerproces is.
Data passen in een piramide: Als je geen data hebt, dan ook geen informatie, kennis of wijsheid. Daarbij moet je rekening houden met het feit dat je moet weten hoe je data gewijzigd zijn. Als je data anders zijn dan tevoren, dan kan dit ook de inhoud gaan wijzigen en kan het je wijsheid over een bepaalde situatie gaan veranderen. Dus als je data anders zijn, dan moet je de datapipeline goed in orde krijgen om te weten wat er precies gewijzigd is in de data om zo met de data te kunnen omgaan.
ML lifecycle: In een data-gedreven beleid worden beslissingen een continue proces en die kunnen dus niet begrepen worden door enkel op één moment te gaan beslissen.
Smart data: de som van big data + semantiek + data kwaliteit + security + data protection + utility (= de mate waarin de data bruikbaar zijn voor datagedreven beleid en sturing). Utility: Is er een fit for purpose (want de data moeten hun doel kunnen dienen)?
Een holistische visie op (smart) data, informatie en IT : De stedelijke use cases zijn cross-domein, hier moeten we meer zicht op krijgen. Om te zorgen dat Vlaanderen een koploper kan worden, moet er een duidelijk link zijn naar de operationalisering. Maar wat is een Digital Twin dan? Heel veel onder de ijsberg, en we moeten trachten vanuit VLOCA om het te gaan “ontmisten”. Digital Twin Consortium: Zij hebben een digital twin periodic capability opgebouwd. Het is nuttig om het werk van VLOCA hier op te mappen en te begrijpen hoe de overeenkomsten zijn tussen beide. Ze hebben een periodieke tabel opgebouwd die agnostisch is, ze starten in de fysische omgeving om zo de simulaties te kunnen doen. 6 categorieën bestaan hierbij, zijnde data services, integration, intelligence, UX, management en trustworthiness. Dit consortium is gericht op de private industriële Digital Twin. Binnen VLOCA gaan kijken wat deze mapping betekend voor een publieke Digital Twin, want een publieke omgeving is veel complexer. Het biedt de mogelijkheid om te gaan kijken vanuit de industrie welke functionele capaciteiten beschikbaar zijn want ook voor een publieke Digital Twin moet je begrijpen wat het digitale aanbod kan zijn naar de markt toe.
Terug naar VLOCA architectuur : De VLOCA architectuur start vanuit een macro visie op Local Digital Twins, waarbij er een opbouw is via Data Spaces en Data Platforms. De dataplatformen kunnen zowel high als low velocity data vergaren, semantische context toevoegen etc. EU zet zeer sterk in op data spaces. De ecosystemen van actoren die al heel sterk met elkaar gaan communiceren is een data space, en EU wil een level playing field om niet enkel data te delen, maar ook contracten, gebruikersprofielen, enz. Hoe kan de data ontdekt worden? De data spaces zijn in volle ontwikkeling alsook hun governance, door Gaia-X o.a. Dus data delen en transparantie daarrond moet tegen 2025 een feit zijn – hopelijk – en we zouden dit ook vanuit Vlaanderen mee moeten krijgen en mee co-creëren. Data spaces zouden de moeilijkheden rond data althans gedeeltelijk moeten oplossen. Maar: nog niet voldoende. De use case moet gerealiseerd worden, en de koppeling en semantiek daarvan moeten nog steeds uit verschillende data spaces komen. Aangezien data spaces verschillende semantische achtergronden gebruiken, vraagt dat nog steeds management. Hoe kunnen we omgaan met heterogene data? Private sector heeft veel oplossingen, dat kan ook gebruikt worden in de publieke sector.
De VLOCA donut mapt quasi volledig op de tabel van het Digital Twin Consortium en er werden nog een aantal zaken aan toegevoegd. De donut helpt om het VLOCA te vertalen naar de gebruiker, het werkt beter dan een gelaagd model.
Next steps : Welke standaarden horen er bij? Welke vereisten en capaciteiten zijn er nodig? We moeten patronen vinden in de business vragen (WAAROM) en in de functionele vereisten en capaciteiten (WAT). Maar: belangrijke vraag – waar moeten we nu aan beginnen? We starten met kleine stappen en we moeten het besef creëren over wat er op ons afkomt en hoe er nu al iets mee te doen. Een Digital Twin kan verschillende ambitieniveaus hebben en dat helpt om elkaar te begrijpen. Er zijn 6 verschillende niveau’s, maar het één is niet beter dan het ander. Welk niveau je ambieert hangt af van wat je wil bereiken.
Level 1: Minder capabilities dan vb. Een niveau 6. Een 2D/3D map/system. Een klassiek GIS systeem, gaat de data visualiseren. Wat hebben we nodig? Externe data sources – vb. GRB, economische data, interne data sources – logistiek, mobiliteit. Via integratie een aantal zaken gaan doen.
Level 2: Connected to static data and metadata. Time series moeten opgeslagen worden, er is een historiek om de Digital Twin te gaan realiseren en om de data zo te kunnen gaan gebruiken. Er is een data capture en een vorm van data management. Hoe gaan we data bijhouden? Hoe gaan we ze analyseren?
Level 3: Link naar real-time. Vb. Sensoren, maar niet steeds real-time. Er zijn metingen in een bepaalde context, en die context factoren moeten meegenomen worden.
Level 4: Jump naar what-if scenario’s via het toevoegen van simulaties. Er is training via een bepaalde dataset, dus het kennen van de simulation assets is cruciaal. Er is nood aan een semantische onderbouwing en annotatie van de simulation assets. Smart Applications zijn de front end, vb. DUET. Hoe kan een verifiable data organisation gecreëerd worden om te zorgen voor een duidelijke connectie naar de eigen use cases?
Level 5: Niet besproken.
Level 6: Niet besproken.
Smart City Map of enabling (functional) capabilities: VLOCA moet een taal creëren waarbij we allemaal dezelfde inzichten en taal gebruiken.
Korte vooruitblik op volgende workshops : Basis boodschap: stap voor stap digitalisering/dataficering is mogelijk en afhankelijk van de business ambities. In de volgende workshops willen we focussen op specifieke klemtonen/patronen voor een data-gedreven beleid.
Vragen :
Bart De Lathouwer (Stad Rotterdam): Hoe vermijden we dat Data Spaces de nieuwe silo's worden?
Koen Triangle: Dat is nog in flux, en data spaces hebben tot doel om af te spreken binnen één domein en dus zo vermijden dat het silo’s worden, maar dit is nog iets voor de komende 5 jaar, o.a. via Gaia-X.
Bart De Lathouwer: in welke mate is Gaia-X dan normatief?
Koen Triangle: We volgen op en trachten dit kritisch toe te passen en te bekijken wat nuttig is. Geeft lessen en mogelijkheden om van te starten.
Gert Vervaet: Goed om alles kritische te bekijken, we moeten er rekening mee houden dat iets misschien 80% goed is en past bij de bredere context. Soms beter om het niet ideale te kiezen en verder te gaan met de groep i.p.v. weer te ontwikkelen.
Gert Vervaet (ADV): Modellen gebruiken intern een databank (spatial of andere), en die modellen sturen dan ook informatie uit via een bepaalde weg. Maar die weg kan anders zijn in Waze, bij Google etc. Dat zijn allemaal andere definities. En bij Open LR en AGORA-C opgelost, maar niet allemaal bruikbaar bij de Digital Twin. En we moeten daar over nadenken.
Stefan Lefever (Imec): Zeker meenemen in dataspaces. Als iemand een weg deelt, iemand die een scenario deelt, dan moet dat via één van de standaarden die daar aanwezig is, dan maakt het dat mogelijk om data te delen. Ge kunt niet verwachten om met alles rekening te houden.
Gert Vervaet: Open LR wordt ondertussen door een grote groep gebruikt, en dat is nu al succesvol.
Bart De Lathouwer (Stad Rotterdam): NGSI staat mee in je donut - wordt dit door VLOCA omarmt?
Stefan Lefever (Imec): De donut bevat een aantal voorbeelden, we kijken naar de Europese standaarden maar als er andere dingen moeten bijkomen, dan mag je het altijd laten weten.
Afsluiten & Next steps
Spreker : Steven Degelaen (ABB)
Workshop informatie is vanaf week 21/02 beschikbaar.
Volgende workshops vinden plaats op:
Donderdag 17/03/2022 – 13-17u – structuur en beheer van data
Donderdag 21/04/2022– 13-17u – simulaties op basis van modellering
Dit zijn meer technische sessies, en je moet over een technische bagage beschikken.
Vragen/opmerkingen mogen steeds doorgestuurd worden naar vloca@vlaanderen.be.
Deelnemers
ABB
MOW
Stad Kortrijk
VITO
Imec
Stad Antwerpen
Stad Mechelen
MIVB
Inleiding
Spreker : Fabian de la Meilleure (ABB)
Fabian gaf een korte inleiding met verwelkoming en uitleg over de agendapunten van vandaag. Local Digital Twin bevat heel veel onderdelen waarvan o.a. de architecturale component.
De focus ligt op 3 centrale thema’s: Verkeer, luchtkwaliteit en geluid. Hieruit komen ook meerdere cases zoals getoond via de demo van Duet uit sessie 1.
Recap: Framing Digital Twin
Spreker : Koen Triangle (Imec)
Maatschappelijke evolutie : De maatschappij waarin wij leven heeft reeds een aantal industriële revoluties gekend om vandaag te komen tot een society 5.0: Super Smart Society met een focus op AI, blockchain en digital twins. Deze technologieën zijn gedreven door data.
Concept Digital Twin : Het concept van Digital Twin bestaat al langer maar kan ingezet worden als datagedreven beslissingstool. Deze geeft een virtuele voorstelling van entiteiten en processen. Een Digital Twin maakt gebruik van data op basis van een bepaalde frequentie. Het is niet altijd real-time maar in functie van de dienende case. Data en modellen moeten correct, betrouwbaar en transparant zijn. Cross-domein inzichten, horizontaal over de domeinen zijn mogelijk. What if vragen en scenario’s kunnen worden gebruikt. Dit alles om te komen tot “evidence based” besluitvorming.
Data-gedreven overheid & principes : Het concept van de data-gedreven overheid leeft al in steden, waarbij een Digital Twin een rol kan spelen in een aantal beslissingsfasen van het beleidsproces. Het is belangrijk dat je data gebruikt in functie van het beleid, waarbij bepaalde principes in rekening worden gebracht, denk aan toegankelijkheid, vindbaarheid, veiligheid, uitwisselbaarheid etc. Vanuit de DIKW (Data – Information – Knowledge – Wisdom) pyramid voeg je bij elk laag informatie toe om bepaalde beleid mogelijk te maken.
Praktisch beginnen : Hoe begin je er daar nu aan? Het kan helpen om eerst over de ambitieniveaus van de open Digital Twin na te denken. In functie van een bepaalde case of van bestaande systemen binnen de organisatie kan je nagaan hoe ver je wenst te gaan. Waar zit je als stad? Tot waar reikt je ambitie? De VLOCA Donut kan uitgebreid worden met de Digital Twin Capability Periodic Table die technologische capaciteiten weergeeft. Dit kan een basis zijn om uit te kiezen.
Doelstelling sessie : In deze sessie focussen wij op de onderste componenten van de open Digital Twin. Daarnaast is er ook het analytische gegeven. Een case zien wij als een circulatieplan en een scenario als verschillende opties die een beleid in overweging neemt vooraleer tot een keuze te komen. Luchtkwaliteitsdata van een sensor kan een drift hebben en ook deze variatie kan begrepen worden als eindgebruiker.
Vandaag ligt de focus op data maar dit is maar een parameter in de vergelijking van een beslissing. Je moet deze ook kunnen visualiseren en interpreteren. Experten zijn hierbij nodig. Daarnaast is de cultuur ook belangrijk om te komen tot beslissingen. Dit bevat de structuren, de governance en het belang van data in de organisatie.
Vragen/opmerkingen :
Hendrik Meynen (MIVB) vindt de ambitieniveaus helder om zo weer te geven hoe een Digital Twin stapje per stapje gerealiseerd kan worden.
Recap: Conclusies Interviews
Spreker : Maxim Chantillon (Imec)
Methodologie : Acht centrumsteden zijn geïnterviewd over data-gedreven beslissingsprocessen binnen het beleidsthema “duurzame leefkwaliteit” (omvat verkeer, luchtkwaliteit en geluid). De focus lag daarbij op (1) het huidige beleid en de organisatie, (2) de beleidsprocessen, (3) de huidige noden en (4) de toekomst. Op basis van de geidentificeerde uitdagingen zijn wij gaan nadenken over mogelijke oplossingen voor deze uitdagingen.
Uitdagingen : Een aantal uitdagingen werden geïdentificeerd door de deelnemers als zijnde cruciaal. Deze kunnen als volgt samengevat worden:
Data:
Datakwaliteit en bijhouden data
Datastandaardisatie & kennis over standaardisatie versterken bij lokale overheden
Datakoppeling & relatie tussen dataleveranciers, zowel binnen de publieke sector als in relatie tot externe niet-overheidsactoren (vb. private sector).
Samenwerking:
Opbouwen gedeelde infrastructuur tussen lokale overheden, en in relatie naar hogere overheden.
Uitbouwen van relatie tussen publieke sector en de private sector
Andere:
Relevantie Digital Twin aantonen zodat ook andere beleidsactoren toegevoegde waarde zien (vb. politieke niveau).
Een aantal moeilijkheden blijven om te evolueren van de theorie naar de praktijk (juridisch / financieel / ...).
Oplossingen : Tijdens de workshop werd door de deelnemers nagedacht over hoe deze uitdagingen kunnen omgezet worden in werkbare oplossingen, daarbij was het belangrijk om te denken aan oplossingen die kunnen gelinkt worden en/of uitgewerkt worden in het kader van VLOCA.
Voor wat betreft de uitdagingen rond data kwamen de volgende oplossingen naar voren:
Datakwaliteit en bijhouden data
Datakwaliteit controleren via tooling
Gebruik en implementatie van Smart Data Principes & Data Governance
Opzetten dataportaal voor dataleveringen en -validatie
Datastandaardisatie & kennis over standaardisatie
Inzetten op Vlaamse trekkersrol
Gebruik standaarden in aanbestedingen
(verder) Ontwikkelen van EU/VL bouwblokken
Verdere uitbouw VLOCA Kennishub
Opzetten domeingebonden data spaces & Central Data APIs
Datakoppeling & relatie tussen dataleveranciers
Gebruik en implementatie van Smart Data Principes & Data Governance
Opzetten Central Data API’s
Voor wat betreft de uitdagingen rond samenwerking kwamen de volgende oplossingen naar voren:
Samenwerking interne publieke sector & relatie met private sector
Opzetten Vlaamse Digital Twin Community
Verder bepalen standaarden
Stimuleren gebruik authentieke bronnen
Opleggen minimale standaarden
Opbouwen gedeelde infrastructuur
Gebruiken van VLOCA traject(en) om duurzame samenwerkingsverbanden op te zetten
Voor wat betreft de uitdagingen rond de relevantie van een Digital Twin en het omzetten van theoretische doelstellingen in de praktijk kwamen de volgende oplossingen naar voren:
Relevantie Digital Twin aantonen
Begin klein, met praktische use cases
Evolutie theorie naar praktijk (juridisch / financieel)
Verdere uitbouw van kennis op VLOCA Kennishub
Opbouwen lange termijn implementatie via VLOCA traject
Gedeelde infrastructuur als middel om kost te drukken
Innovatie via samenwerking met industrie
Vragen :
Martine Van Poppel (VITO): Zijn er plannen om ook de industrie te bevragen over hoe zij het delen van data zien in de context van een Digital Twin?
Koen Triangle: In het kader van dit traject is het de bedoeling om ook met de industrie af te toetsen hoe zij de invulling zien van een Digital Twin en toegevoegde waarde kunnen hebben voor de geïdentificeerde noden.
Smart Data uitgelegd
Spreker : Tom Bergmans (Imec)
Opname : De opname van dit onderdeel is beschikbaar via deze link .
Eerst focussen op het strategisch element en daarna op data. Er zal ook gewerkt worden met een voorbeeld case.
Van Big Data naar Smart Data : Big Data maakt een evolutie door naar Smart Data. Big data wordt aan een hoog tempo gegenereerd en data komt in alle kleuren en geuren binnen. De 4 Big Data V’s geven de problemen mee waar data mee te kampen hebben: Velocity, volume, variety en veracity. De Big Data definities van Volume, Velocity, Variety en Veracity zijn gedefinieerd op deze VLOCA Kennishub.
Smart Data: Wat is Smart Data? Hierbij zal aan de Big Data een kwaliteitslaag toegevoegd worden en zullen principes zoals FAIR toegepast worden. Er is een nood aan het feit dat verschillende profielen (denk aan inhoudelijke experten, data experten en beslissers) dezelfde termen rond data gebruiken. Security focust op rechten waar protection de inhoud van de data beschermt. Semantics beoogt een gedeeld begrip van de data.
Data als Assets : Het is belangrijk te realiseren dat data als assets een shift in mindset nodig heeft. Data wordt daarbij gezien als een cruciaal element voor beslissingsnemers, en diezelfde data kan leiden tot datagedreven beleid.
Data at type level versus data at value level : De eerste categorie bevat data als metadata, de tweede bevat de inhoud van de data zoals de tekst. Dit verschil is expliciet gemaakt omdat deze andere processen ondersteunen en andere componenten bevatten. Deze opsplitsing is cruciaal. Er is geen overkoepelende app. Er is wel een alignering van bedrijfsprocessen en cultuur nodig om het volledig proces te ondersteunen.
BPMN Flow uitgelegd : Er wordt voor het voorstellen van de BPMN Flow gebruik gemaakt van de imaginaire stad Brugland die graag de lucht- en geluidskwaliteit wenst te verbeteren om zo de leefbaarheid te verhogen. Dit moet leiden tot een data gedreven beslissing. Hiervoor is een evidence-based systeem nodig.
BPMN flow bestaat uit 4 lanen:
Business/decision making lane
Data governance & management lane
Model governance & management lane
Application lane
Onderaan wordt aangegeven welke componenten overlappen met welk onderdeel.
Er is een perfecte mapping op het model dat VLOCA hanteert met dezelfde principes. Het proces begint met de business lane, waarbij er een heldere formulering is van de uitdagingen en de doelen. Aan elk element wordt een beschrijving toegevoegd. Voor luchtkwaliteit is dit bijvoorbeeld het volgende: Welke standaard gebruiken wij (vb. Belaqui)? Willen wij de snelheid of de verkeersintensiteit verbeteren? Voor elk concept in onze probleemstelling moeten wij komen tot een quasi wetenschappelijk begrip van wat er precies beoogd wordt. Als stap 1 en 2 specifiek gedefinieerd worden, dan verloopt het het oplossen van de volgende stappen efficiënter. Deze eerste stappen zijn zeer cruciaal voor het hele proces.
Onder de assumptie dat de eerste stappen nauwgezet zijn opgenomen kunnen wij de doorvertaling maken naar de data kant. Dan komen wij tot het data engineering luik.
De derde stap, die van het model management, is niet altijd nodig maar wel indien er gebruik wordt gemaakt van modellen om te komen tot predicties maar ook indien er een ‘hertraining’ van modellen is (kan verlopen via een iteratief proces). Het doel is om zo transparant mogelijk te zijn hierover, aangezien dit van cruciaal belang is voor de geloofwaardigheid van het latere beleid. Het is nodig de black box beslissingen zo veel als mogelijk te vermijden, en daarbij o.a. zicht hebben op de data die gebruikt is om het model te trainen en op de modellen zelf. Zo kan bijvoorbeeld een model getraind in de VS mogelijks niet nuttig zijn voor een toepassing In Vlaanderen. Wij moeten weg van hidden feature engineering zodat data stap gevisualiseerd en geïnterpreteerd kan worden door de betrokken actoren.
Het is belangrijk om een bepaalde studie niet eenmalig te gaan doen maar om de datasets meermalig te doorlopen en verschillende opties af te wegen. Ideaal is het dus dit geen lineair maar een iteratief proces. Een buikgevoelsbeslissing of waarzeggerij moet evolueren naar een wetenschappelijk verhaal, waarbij het ultieme doel is om tot een zo wetenschappelijk mogelijk onderbouwing te komen.
Vragen/opmerkingen :
Wim Michiels (Imec): Je moet de mogelijkheden ook duidelijk beschrijven om te verzekeren dat je de nodige data verzameld, en geen overbodige data. Ook van belang is om een statistische basis te hebben en te kunnen gebruiken. Zo kunnen percentielen over een hele periode ook mogelijkheden bieden op vlak van statistiek en model lane (rebranded).
FAIR Data Principes: Toelichting
Spreker : Martine Delannoy (Imec)
Opname : De opname van dit onderdeel is beschikbaar via deze link .
Onderzoek : SMIT & Imec, 2022.
Evolutie van big data naar smart data : We willen dat de Big Data kan evolueren naar Smart Data. Zo’n evolutie vraagt een aantal aanpassingen, zoals het toepassen van de FAIR Principles. Cruciaal is dat het gebruik van een Digital Twin vertrouwen schept, daarom is het belangrijk dat we de data kunnen vertrouwen. Hoe kunnen we er voor zorgen dat er vertrouwen is in wat uit de Local Digital Twin komt? Er moet vertrouwen zijn in de data, de modellen, de ontwikkeling van een Local Digital Twin etc. Dit onderzoek werd uitgevoerd door SMIT en Imec.
Vertrouwen in een Local Digital Twin : Vertrouwen in een Local Digital Twin heeft twee luiken. Er is het vertrouwen in de organisatie (en dus de mensen/individuen) en er is het vertrouwen in het ontwikkelingsproces (en dus de technologie, denk aan data, algoritmes, koppeling van data en weergave van data). Vertrouwen in beide zal leiden tot vertrouwen in de Local Digital Twin. De gebruiker zal op die manier de meerwaarde zien, en een perceptie krijgen van het nut en gebruikersgemak.
Vertrouwen in data : Om de Local Digital Twin te vertrouwen is er dus nood aan vertrouwen in de betrokken data. Dit kan versterkt worden door de FAIR Data Principes: Findable, Accessible, Interoperable en Reusable.
Findable: De eerste stap bij het (her)gebruiken van data is om ze te vinden. Metadata en data moeten gemakkelijk vindbaar zijn voor zowel mensen als computers.
Accessble: Zodra de gebruiker de benodigde gegevens heeft gevonden, moet hij weten hoe deze kunnen worden benaderd aan de hand van authenticatie en autorisatie.
Interoperable: De gegevens moeten meestal worden geïntegreerd met andere gegevens. Bovendien moeten de gegevens samenwerken met applicaties of workflows voor analyse, opslag en verwerking.
Reusable: Het uiteindelijke doel van FAIR is het optimaliseren van hergebruik van data. Om dit te bereiken moeten metadata en data goed worden beschreven, zodat ze in verschillende settings kunnen worden gerepliceerd en/of gecombineerd.
In deze video worden de FAIR principes toegelicht.
FAIR checklist : Op basis van onderzoek uitgevoerd door SMIT en Imec werd een vragenlijst opgesteld die toekomstige gebruikers van een dataset kunnen helpen om te begrijpen of deze al dan niet voldoet aan de FAIR principes en wat eventuele tekortkomingen zijn. De vragenlijst bevat de volgende categorieën:
Data info:
Showstoppers
Unrefined data
Refined data
Smart Data in de praktijk: Workshop
Moderatoren : Martine Delannoy (Imec) / Koen Triangle (Imec) / Maxim Chantillon (Imec)
Notulisten : Steven Degelaen (ABB) / Fabian de la Meilleure (ABB)
Opdracht : Het toepassen van de BPMN Flow in de praktijk, met een focus op de (1) Business/decision making lane en de (2) Data governance & management lane (stap 1 & 2). Daarvoor werd gebruik gemaakt van een beleidsverhaal gekaderd in het cross-domein Duurzame Leefkwaliteit (geluid, luchtkwaliteit en mobiliteit). De groep werd onderverdeelt in twee sub-groepen, groep 1 focuste op luchtkwaliteit en geluid, groep 2 focuste op mobiliteit.
Doelstelling : De workshop had een drieledige doelstelling:
Deelnemers verder informeren over de BPMN Flow en deze praktisch laten toepassen door de deelnemers.
De VLOCA Kennishub verder voeden met relevante concepten, kennis etc. over het domein Duurzame Leefkwaliteit
Het verder versterken en verfijnen van de BPMN Flow op basis van feedback verkregen van de deelnemers.
Uitkomsten : Beschikbaar via dit Miro bord .
Beschikbaar via de volgende links:
Groep 1 (focus: Luchtkwaliteit & geluid)
Groep 2 (focus: Mobiliteit)
Plenaire samenvatting
Sprekers : Maxim Chantillon (Imec) & Stefan Levefer (Imec)
Groep 1 – Luchtkwaliteit en geluid :
Draaiboek : In verband met de luchtkwaliteit is het relevant om te verwijzen naar de door VITO ontwikkelde Blauwdruk voor het opzetten van een gemeentelijk sensornetwerk voor luchtkwaliteit. Deze Blauwdruk is toegankelijk via deze link .
Een aantal conclusies kwamen naar voren:
Omtrent de BPMN Flow kwam de volgende feedback naar voren:
Voor de start van de BPMN Flow is er waarschijnlijk nog een stap (opsomming van bronnen, gebieden en doelgroepen (bron, plaats, tijd, stakeholder, type van impact/effect) op basis van die oplijsting kan de focus gekozen worden). We vertrokken van een eerder vage case, en die werd specifieker gemaakt via Mechelen en hun Schoolstraat project.
Voor het bepalen en definiëren van de concepten (B02) is het zeer belangrijk om de concepten en connecties tussen concepten te bepalen. Ook bepalen wat vb. datakwaliteit is voor de use case. Wat betekend de specifieke context voor onze datakwaliteit en wat we moeten meten? Er moeten zowel functionele als niet-functionele concepten bepaald worden.
Eveneens belangrijk, en dit is in relatie tot de data providers en data sets (B03), is om te bepalen of data zelf zal gecreëerd worden of zal aangekocht worden, waar zal deze beslissing genomen worden?
Suggestie om B04 voor B03 te laten komen, of toch gedeeltelijk. Zo garanderen dat je al een koppeling hebt met de decision takers, dat helpt om beslissingen te nemen. De rollen en verantwoordelijk zijn belangrijk want niet iedereen is overal aanwezig.
FAIR checklist: Vragen over het verschil tussen refined en non-refined data. Een use case is een pipeline, dus daarom moet elke dataset in kaart gebracht worden, want er mag geen faling zijn. Er moet een use case zijn om zoveel mogelijk data te mappen.
Groep 2 – Mobiliteit: Een aantal conclusies kwamen naar voren :
De BPMN flow wordt door de eerste groep als nuttig bevonden. Het geeft inzicht in de realiteit en is een nodige en nuttige oefening om te doorlopen. Toont aan dat een samenwerking tussen domeinexperten en technische experten nodig is om een vraagstuk correct te kunnen behandelen. Tegelijk start het model van een rationale aanpak, maar (beleids)beslissingen worden niet steeds op een rationale manier genomen. Dit zou eventueel kunnen meegenomen worden.
Voor domein Mobiliteit kwamen een groot aantal ideeën naar boven, waarbij er een aantal cruciale aandachtpunten zijn:
(1) nood aan een duidelijke definitie van beleidsdoelstellingen, niet alleen in concepten maar eveneens in meetbare resultaten, dit maakt het opstellen van de vervolgstappen eenvoudiger,
(2) data en datadeling wordt vaak bemoeilijkt omwille van privacy moeilijkheden en
(3) gekoppeld hieraan is de nood van het verwerven van externe data, wat niet steeds makkelijk en/of mogelijk is. Voor dit laatste punt is er daarom o.a. nood aan een verdere standaardisatie op vlak van concepten en data. In verband met het delen van data kwam ook naar voren dat organisaties moeten gestimuleerd worden (cultuurverandering) om data graag met elkaar te delen en gezamenlijk naar oplossingen te werken.
Tot slot werd de FAIR checklist nuttig bevonden, niet enkel voor externa data maar eveneens voor interne data om te bekijken in welke mate het voldoet aan de FAIR principes en het interne data management op orde staat.
Vragen :Hendrick Meynen (MIVB): Hoe wil je use cases mappen?
Stefan: Datasets op use cases, want we moeten eens reflecteren over de bruikbaarheid van de use cases. Om zo de herbruikbaarheid van de data set te kennen voor specifieke use cases.
Hendrick: probleem is vaak dat use cases toch altijd wat anders zijn en de data dus ook telkens een klein beetje anders zal moeten zijn. Dus we moeten naar een soort van standaard use cases.
Next steps
Spreker : Steven Degelaen (ABB)
Alle verslagen zullen op de VLOCA Kennishub komen. Volgende workshop zal op 26 april (09-12u) doorgaan en zal focussen op de modelering. Alle feedback en suggesties zijn welkom en mogen doorgestuurd worden naar vloca@vlaanderen.be.
Deelnemers
Imec
Agentschap Binnenlands Bestuur (ABB)
Departement Mobiliteit & Openbare Werken (DMOW)
Vlaamse Instelling voor Technologisch Onderzoek (VITO)
Stad Antwerpen
Stad Brugge
Stad Gent
Stad Leuven
Gemeente Kampenhout
Centrum voor Informatica voor het Brusselse Gewest (CIBG)
Maatschappij voor het Intercommunaal Vervoer te Brussel (MIVB)
Inleiding
Spreker : Fabian de la Meilleure (ABB)
Overlopen van de agenda en het introduceren van de werking tijdens de sessie, via chat en Slido. Een aantal verwachtingen kwamen naar boven bij de deelnemers:
Kaderen van concept Digital Twin & bredere landschap
Informatie over modellen voor Digital Twins & hoe er mee om te gaan
Informatie over 3D modellering
Co-creëren van een visie over steden heen voor Digital Twins.
Recap: Framing Digital Twin
Spreker : Koen Triangle (Imec)
Opname : De opname van dit onderdeel is beschikbaar via deze link .
Digital Twin / Data-driven decision support system : Een manier op data in te zetten voor het creëren van publieke waarde, en dus een systeem om data-gedreven beslissingen te ondersteunen. De data zal daarbij dus gebruikt worden voor het creëren van publieke waarde en zal ingezet worden in de beleidscyclus.
Kenmerken van een Local Digital Twin:
Virtuele voorstelling van entiteiten en processen
Gebruik van gesynchroniseerde data
Correcte, betrouwbare en transparante data is cruciaal: Belangrijk om bijvoorbeeld te weten hoe de data is ingewonnen, of hoe een vragenlijst is opgemaakt. Als gebruiker moet je de metadata kennen. Qua data kan het zowel gaan over gestructureerde als ongestructureerde data.
Cross-domein inzichten: combinatie over verschillende domeinen heen.
What-if simulaties zijn mogelijk
Ondersteuning van “evidence-based” beslissingen op basis van data
Een Digital Twin kan dus gezien worden als een tool om data in te zetten voor het beleid.
Data-gedreven overheid : Een local digital twin kunnen we koppelen aan de fasen van de beleidscyclus.
Principes : Bij een Digital Twin moeten er steeds een aantal principes nageleefd worden, die belangrijk zijn in het hele proces, zijnde van de data tot de applicatie:
Toegankelijkheid
Vindbaar
Veiligheid
Uitwisselbaar
Efficiëntie
Betrouwbaarheid
Herbruikbaarheid
Kwaliteit
Transparantie
Privacy
Maar: waar te beginnen? : Er zijn een aantal ambitiesniveaus van een data-gedreven beslissingssysteem gedefinieerd. Heel wat actoren hebben een Digital Twin, maar er zitten veel verschillen op. Bijvoorbeeld GIS systemen, ontwikkeling van cross-domein systemen etc. Afhankelijk van de noden kan een overheid kiezen voor een bepaald Digital Twin systeem/ambitieniveau.
Stellingen : Aan het onderdeel “Recap: Framing Digital Twin” waren de volgende stellingen gekoppeld:
Stelling 1: Waar ziet jouw organisatie de rol van een data-driven decision support system in het beleidsproces?
Stelling 2: In welke beleidsdomeinen heeft de data-driven decision support system de grootste meerwaarde?
De resultaten van deze stelling zijn hier beschikbaar.
Recap: Smart Data
Spreker : Koen Triangle (Imec)
Opname : De opname van dit onderdeel is beschikbaar via deze link .
Van Big Data naar Smart Data : Er is nood aan een evolutie van Big Data naar Smart Data, om de data bruikbaar te maken. Daarom laten voldoen aan o.a. de FAIR principes, alsook verder werken aan kwaliteit, aan veiligheid, aan semantiek etc. Er is nood aan een goed beheer van de data, Smart Data zorgt hiervoor waardoor de data kan ingezet worden in beslissingsprocessen, en zo kan er ook vertrouwen gecreëerd worden.
Daarom is er nood aan een oplossing die voldoet aan systeem principes:
Data-gedreven
Verschillende tijdsdimensies incorporeren
Cross-domein simulaties
Betrouwbaar & transparant
Verschillende expertisen combineren
Open zijn, om zo vendor lock in te vermijden (daarom nood aan o.a. standaarden).
BPMN Flow : Deze flow detailleert het volledige proces doorheen het platform en hoe een beslissingsproces kan ondersteund worden via zo’n platform. De flow is opgebouwd via 4 stroken:
Business: gaat over het beleid
Data: gaat over de data en de kwaliteit ervan
Modellen: gaat over de modellen, de specificaties, de accuraatheid, de training, de beschikbare modellen etc.
Applicaties: gebruik van de data via modellen om zo te komen tot een business situatie
Meer informatie over de BPMN Flow is beschikbaar in dit draaiboek .
Conclusie : Tot slot dient aangehaald te worden dat een beslissing een relatie is tussen data, de interpretatie ervan en de cultuur waarin de beslissing zal genomen worden.
Interpretatie: de data moet geïnterpreteerd worden, maar er is ook nood aan domeinexpertise (vb. hoe is een model opgebouwd).
Cultuur: de processen, de rollen, die nodig zijn voor het onderhouden van de data – (denk aan data stewards, data scientists).
Het combineren van deze drie concepten is nodig om te zorgen voor een waardevol gebruik van de data.
Stellingen : Aan het onderdeel “Recap: Smart Data” waren de volgende stellingen gekoppeld:
Stelling 1: Het koppelen van beschikbare data aan het beleidsproces is iets wat mijn organisatie altijd doet / soms doet / zelden doet / nooit doet.
Stelling 2: De grootste uitdaging voor mijn organisatie om te komen tot Smart Data is financieel / interne rollen & processen / juridische uitdagingen / beschikbaarheid van basisdata / beschikbaarheid van basis IT infrastructuur / verzekeren van politieke steun / aanwezigheid van blokkerende bestaande/oude IT infrastructuur.
De resultaten van deze stelling zijn hier beschikbaar.
Recap: Conclusies Interviews
Spreker : Maxim Chantillon (imec)
Opname : De opname van dit onderdeel is beschikbaar via deze link .
De resultaten van de interviews afgenomen met de centrumsteden werden kort overlopen, alsook hoe de geïdentificeerde uitdagingen gekoppeld werden aan mogelijke oplossingen door de deelnemers tijdens Workshop 1 .
Uitdagingen : De volgende uitdagingen kwamen naar voren:
Data:
Datakwaliteit en bijhouden data
Datastandaardisatie & kennis over standaardisatie
Datakoppeling en relatie tussen dataleveranciers
Samenwerking:
Opbouwen gedeelde infrastructuur
Relatie interne publieke sector & private sector
Andere:
Relevantie Digital Twin
Evolutie theorie naar praktijk (juridisch / financieel /...)
Oplossingen : De volgende oplossingen werden gekoppeld aan de bovenstaande uitdagingen:
Data:
Datakwaliteit en bijhouden data
Datakwaliteit controleren via tooling
Gebruik en implementatie van Smart Data Principes & Data Governance
Opzetten dataportaal voor dataleveringen en -validatie
Datastandaardisatie & kennis over standaardisatie
Inzetten op Vlaamse trekkersrol
Gebruik standaarden in aanbestedingen
Datakoppeling & relatie tussen dataleveranciers
Opzetten Central Data API’s
Samenwerking:
Samenwerking interne publieke sector & relatie met private sector
Opzetten Vlaamse Digital Twin Community
Verder bepalen standaarden
Stimuleren gebruik authentieke bronnen
Opleggen minimale standaarden
Opbouwen gedeelde infrastructuur
Opzetten samenwerkingsverbanden via VLOCA traject(en)
Relevantie Digital Twin
Begin klein, met praktische use cases
Evolutie theorie naar praktijk (juridisch / financieel / ...)
Opbouwen lange termijn implementatie via VLOCA traject
Gedeelde infrastructuur als middel om kost te drukken
Innovatie via samenwerking met industrie
Stellingen : Aan het onderdeel “Recap: Conclusies Interviews” waren de volgende stellingen gekoppeld:
Stelling 1: Ik kan me herkennen in deze uitdagingen.
Stelling 2: De belangrijkste uitdaging om op te focussen is [één antwoord mogelijkheid]: Datakwaliteit en bijhouden data / Datastandaardisatie & kennis over standaardisatie / Datakoppeling & relatie tussen dataleveranciers / Samenwerking in de publieke sector en met private sector / Verder aantonen van de relevantie van een data-driven decision support system / Evolutie van theorie naar praktijk / Niet besproken.
Bijkomende vraag bij Stelling 2: Wat wordt met data standaardisatie bedoeld?
Bram De Vreese (Stad Brugge): Er wordt veel in deze context over data standaardisatie gesproken, maar kennis is niet steeds aanwezig bij leveranciers. Vragen om het op te nemen in bestekken is goed, maar voor een stad moeilijk om te bepalen welke standaarden ze moeten opnemen en welke referenties er zijn. Het is een snel veranderend landschap en inzichten wijzigen. Het is niet eenvoudig voor een stad om daarin de tussenpersoon te gaan vormen. Dit komt er allemaal bij, naast de dagdagelijkse werking.
De resultaten van deze stellingen zijn hier beschikbaar.
Basics over modellen Verkeer, Luchtkwaliteit en Geluid
Tijdens dit onderdeel werden de basics over modellen voor verkeer, luchtkwaliteit en geluid naar voren gebracht door drie experten.
Opname : De opname van dit onderdeel is beschikbaar via deze link .
Verkeer
Spreker : Wim Michiels (Imec)
Verkeersmodellen hebben een lange traditie : Een aantal factoren kunnen hierbij gebruikt worden om een onderscheid te maken tussen de verschillende verkeersmodellen:
Grootte van het gebied: micro (zeer klein gebied, vb. kruispunt) – meso (een iets groter gebied, vb. een kleine wijk) – macro (een groot gebied, vb. een dorp/stad)
Statisch model (stabiele omstandigheden) – dynamisch model (continue wijzigende omstandigheden)
Unimodaal (één vervoersmodus) – multimodaal (meerdere vervoersmodi)
Activity based (het idee om te proberen een digitale kopie te maken van de mens en zijn activiteiten, waarbij de inzet vooral focust op het begrijpen van menselijk gedrag en zo modellen te gaan ontwikkelen).
Er is zeer veel academisch onderzoek beschikbaar, maar niet noodzakelijk veel commerciële toepassingen. Deze blijven eerder beperkt tot nog toe.
Typische toepassing: De klassieke 4-staps modellen : Algemeen genomen zijn er binnen de verkeersmodellering 4 klassieke modellen in gebruik:
Trip generation: Een nieuwe activiteit in een bepaalde zone zal leiden tot een bepaalde hoeveelheid verplaatsing – vb. woonontwikkeling, een nieuwe supermarkt.
Trip distribution: Inzicht in het aantal verplaatsingen en waar deze naartoe gaan – vb. supermarkt en het effect van de supermarkt op de verplaatsingen in de regio.
Modal choice: Zeer uitdagend, waarbij het gaat over het bekijken van vervoersopties en berekeningen daarrond.
Trip assignment: Heeft nood aan sterke cartografie, gaat op straatniveau focussen om te begrijpen hoe verkeer zal evolueren.
Voorbeeld dynamisch toepassing : De VISSIM simulatie, dat is een microscopisch en dynamisch model, gebaseerd op wetenschappelijk onderzoek. De vraag voor het model is wat de impact is van een nieuwe ontwikkeling in het terrein.
Cruciaal : Algemeen kan gesteld worden dat de gebruiksdoelen van een verkeersmodel afhankelijk zijn van de gemodelleerde, meetbare parameters en de data die daarvoor ter beschikking is.
Klassiek onderzoek – de Greenshields measurement: Onderzoeker gebruikte een timer en foto’s om te bekijken of er een verband was tussen dichtheid van voertuigen per lengte weg. Zo kan je gaan bepalen of de verkeersintensiteit niet te hoog is voor de capaciteit van de weg. Als de intensiteit toeneemt, moet er dan actie genomen worden om de capaciteit uit te breiden? Dit passen we nog steeds toe op de simulaties – vb. VISSIM simulaties. Het is daarbij nodig om het afwegingskader op een objectieve manier vast te stellen.
Conclusies: Een aantal conclusies kunnen getrokken worden:
Doelstelling van het gebruik van een model: Inzicht verwerven in de impact van het ene (X) op het andere (Y). Indien we niet kunnen meten, dan kan er weinig mee gedaan worden in een model.
Daarbij zijn scenario’s van veranderende toestand nodig: Er is nood aan iets dat moet veranderen, iets dat we als maatschappij wensen of dat een bepaalde actor wilt wijzigen in een bepaalde situatie (vb. bouw van een nieuwe winkel).
Maar: er moet opgelet worden met modelpessimisme: het model zal niet altijd vanzelf werken, en je zal dus bepaalde conclusies kunnen trekken en als je niet de nodige conclusies kan trekken, dan moet je het model verder ontwikkelen.
Er is niet één verkeersmodel dat alle praktische en beleidsvragen kan oplossen. Maak gebruik van de grote variatie aan modellen voor verschillende vraagstukken.
Een model kan ook eenvoudig zijn, en gebaseerd op een beperkte dataset.
Je kan een totaalbeslissing over een project en alle bijhorende maatregelen dan onderbouwd nemen op basis van de analyse van de uitkomst van verschillende modellen en bijhorende datasets, elk met zijn eigen sterkte.
Het bouwen en bedienen van het verkeersmodel geeft je zeer veel inzicht in de werking van je verkeerssysteem, in de de toepassingsmogelijkheden maar ook de beperkingen.
Een interesse in de fundamentele werking van het verkeersmodel is een voorwaarde om de resultaten van het model goed te kunnen interpreteren.
Stellingen : De volgende stellingen werden voorgelegd aan de deelnemers:
Stelling 1: Welke van jullie beleidsdoelstellingen zouden kunnen worden vertaald in meetbare grootheden, en zijn ze meetbaar?
Feedback Spreker: De modal shift is perfect meetbaar, denk daarbij aan het aantal voetgangers, fietsers, vrachtwagens, mensen in bus etc. Deze data kan de basis zijn, en indien je dit regelmatig herhaald kan je de verschuivingen zien. Het moeilijke is de oorzaak van de keuze voor een bepaalde vervoerswijze te achterhalen. Meten is één zaak, maar het verder parametriseren is iets anders. Daarnaast dient er ook rekening gehouden te worden met moeilijkheden tussen domeinexperten en meer technische profielen/
Stelling 2: Voor welke verkeersproblemen zou je graag modellen willen/kunnen inzetten?
Feedback Spreker: De modal split is een hot topic. Ook de focus op kruispunten en overdreven snelheid krijgt een hoge score. Overdreven snelheid is makkelijk om mee van start te gaan. Zie in dit kader ook bijvoorbeeld initiatieven zoals telramen en professionele installaties. Verkeersveiligheid scoort erg laag, hoewel het een van de belangrijkste verkeersdoelstellingen is.
Stelling 3: Hoe zou je de betrokkenheid van het beleid en de administratie bij modellen kunnen verhogen?
Feedback Spreker: De interactieve tool en visuele input scoren zeer hoog. Zelf modellen maken scoort veel minder en ook uitgebreide rapportage scoort veel minder. Met interactieve tools zijn er grote mogelijkheden. Ook het visuele scoort hoog, dat is logisch gezien de wereld waarin we leven, waarin filmpjes heel belangrijk geworden zijn.
De resultaten van deze stellingen zijn hier beschikbaar.
Luchtkwaliteit
Spreker : Stijn Vranckx (VITO)
Extra info : meer informatie over luchtkwaliteitsmodellen kan hier gevonden worden.
Concept Luchtverontreiniging : Een breed concept dat verschillende aspecten bevat, denk daarbij aan:
Deeltjes: fijn stof, roet, metalen, ultrafijn stof
Gassen: CO, SO², NO² etc.
Er zijn veel vormen van luchtverontreiniging waarmee er rekening kan gehouden worden, dit vraagt dus een keuze of eventueel een focus op meerdere tegelijk.
Bronnen die luchtkwaliteit beïnvloeden : Een aantal veelvoorkomende bronnen die de luchtkwaliteit beïnvloeden zijn de volgende:
Industrie
Huishoudens
Luchtvaart
Scheepvaart
Wegverkeer
Landbouw
Naast de verschillende bronnen is ook de afstand tot de bronnen belangrijk, het type omgeving, en het weer.
Modelleren van luchtkwaliteit : Op het vlak van luchtkwaliteitsmodellen zijn er, net zoals bij verkeersmodellen, een aantal verschillende mogelijkheden:
Er zijn real-time toepassingen
Daarnaast zijn er ook modellen die forecasting gaan toelaten, het is in dit kader dat weersvoorspellingen belangrijk zijn. Weersvoorspellingen kunnen de luchtkwaliteit namelijk gaan beïnvloeden en forecasting dient dus gebruik te maken van weersvoorspellingen.
Een derde mogelijkheid is de historiek: De historiek kan, via modellen, inzicht geven in de langetermijnsevolutie.
Tot slot is er een vierde mogelijkheid, waarbij modellen kunnen gebruikt worden als link naar andere beleidsdomeinen. Hierbij kan bijvoorbeeld gedacht worden aan luchtkwaliteit en de link naar verkeersstromen.
Luchtkwaliteitsmodellen & parametrisatie : Luchtkwaliteitsmodellen hebben nood aan parametrisatie om te begrijpen hoe de fysische en chemische processen gaan verlopen. Dit dient opgenomen te worden in de modellering. Hierbij kan bijvoorbeeld gedacht worden aan het effect van secundair fijn stof, dat zich vormt door chemische processen in de luchtlagen. Een ander voorbeeld is de street canyon in steden/dorpen: daar is de luchtstroom anders, dus dat dient ook meegenomen te worden als een fysisch proces. Dus afhankelijk van de omgeving en de doelstelling(en) zullen fysische en chemische processen dienen meegenomen te worden.
Welke data heeft een AQ model nodig? :
Hier werd het voorbeeld van de ATMO-Street modelketen gegeven. Binnen dit model zal een interpolatie zijn met metingen, die kan gecombineerd worden met de gekende uitstoot van wegverkeer/industrie/scheepvaart. De street canyon aspecten zitten nog niet opgenomen in het model, dus dat kan dan nog extra toegevoegd worden.
Naast het ATMO-Street modelketen werd ook het voorbeeld van de QUARK voor Duet Digital Twin meegegeven. Dit model gebruikt mobiliteitsdata om te komen tot een luchtkwaliteitskaart, via een koppeling met data uit de vloot en weersvoorspellingen.
Conclusies : Er zijn verschillende modellen voor verschillende toepassingen, en hier dient rekening mee gehouden te worden bij de selectie van modellen. Algemeen kunnen de volgende vragen gesteld worden:
Wat is de toepassing? Real-time, forecast, historisch of toekomstgericht?
Op welke schaal willen we het toepassen? Voor een brede regio of voor een stadsniveau?
Welke afweging maken we tussen accuraatheid en snelheid?
Welke data heeft zo’n model nodig? Nood aan een uitgebreide en goed beheerde hoeveelheid basisdata.
Stellingen : De volgende stellingen werden voorgelegd aan de deelnemers:
Hoe ziet jouw organisatie de evolutie/rol van modellen in het beleidsproces evolueren?
Feedback Spreker: Er zijn 3D modellen van steden die continu evolueren. Data kwaliteit verbetert ook. In interactieve modelketen ga je ook koppelen met 3D data en de data continue updaten. Dat is verschillend van klassieke modellering en statische data. Met recente evoluties wordt het mogelijk om continu met de meest up-to-date data te werken.
Welke vragen wil je kunnen beantwoorden met luchtkwaliteitsmodellen?
Feedback Spreker: Duidelijk dat “hoe wijzigt de luchtkwaliteit bij maatregelen” bovenaan staat. “Realtime luchtkwaliteit” staat minder hoog op agenda maar dat heeft eveneens te maken met de doelgroep
Wat is voor jou prioritair bij modeloefeningen: responsiviteit of accuraatheid?
Feedback Spreker: Accuraatheid zeer dominant, dit is enigszins verrassend.
De resultaten van deze stellingen zijn hier beschikbaar.
Stedelijk geluiden
Spreker : Julien Verplanken (Imec)
Waarom geluid? : Onder meer opgenomen in de Sustainable Development Goals, daarnaast ook door de Europese Commissie. Het is dus belangrijk om op in te zetten. Geluidsoverlast is een belangrijk punt in een stedelijke omgeving. Het is meetbaar, net zoals luchtkwaliteit en verkeer, dus daarom ook relevant.
Geluidhinder in Vlaamse context : Er zijn bepaalde richtlijnen over het geluid dat mag afgespeeld worden op bijvoorbeeld concerten, maar voornamelijk ligt de nadruk op geluidshinder door verkeer (spoorwegen, wegen, luchthavens). Daarbij zal ook een verschil gemaakt worden voor de tijd: dag, avond, nacht etc.
Klankentappers : Zelf een sensor bouwen om klanken te capteren, wat toelaat om aan citizen science te gaan doen. Laat toe om veel data te verzamelen, en via de input ook output.
Potentieel van geluid in een Open Local Digital Twin :
Urban Sounds Tagging: Reeds in New York getest, je kan geluid gaan verzamelen en koppelen en zo geluidsprofielen gaan opmaken,
Buurtprofiel opmaken
Sensor/data fusion om de leefbaarheid en levenskwaliteit te verhogen
Cross-domein simulaties rond verkeer, geluid en lucht.
Wat is Machine Learning? : Traditioneel programmeren zal nood hebben aan manuele invoer van regels via een programma, en de data is gevoed via een verwacht input. Bij Machine Learning ga je output en input geven, via een training, en de output daarvan is het getrainde algorithme – het zogenaamde programma.
Buurtgeluidsprofiel : Je kan een heatmap gaan opbouwen om zo een geluidsprofiel te maken. Meer dan anders wordt het hier mogelijk gemaakt om het ruimtelijke en tijdsaspect in kaart te brengen. Op basis van sensordata, uit verschillende bronnen kan je dan een “leefbaarheidsscore” gaan opmaken.
Stellingen : De volgende stellingen werden voorgelegd aan de deelnemers:
Welke contextuele informatie zou een impact kunnen hebben op hoe geluid als hinder kan worden ervaren?
Feedback Spreker: De resultaten zijn in lijn met verwachtingen.
Wat zijn volgens jou de meest typische (Europese) bronnen van geluidsoverlast?
Feedback Spreker: Minder in lijn met verwachtingen: studies in NY tonen aan dat men daar vaak last heeft van sirenes. Ook zeer veel overlast door werken allerhande en ook airconditioning. Er zijn wat meer oorzaken. In België ligt de focus meer op verkeer, niet onverwacht.
Wordt in uw gemeente bij de ruimtelijke ontwikkeling bewust omgegaan met geluid en potentieel geluidshinder?
Feedback Spreker: De resultaten geven een zeer verdeeld beeld.
De resultaten van deze stellingen zijn hier beschikbaar.
Stad aan het woord rond modellen
Spreker : Bram De Vreese (Stad Brugge)
Opname : De opname van dit onderdeel is beschikbaar via deze link .
Waarom werken rond modellen? : De doelstelling om voorspellingen te gaan maken en inzichten te verwerven zorgde voor een nood aan modellen. Stad Brugge had hier dan ook een klassieke use case gebruikt: Wat is de impact van aanpassingen aan de weginfrastructuur? Imec zou de integratie doen van de rekenmodellen voor onze beleidsdomeinen verkeer en luchtkwaliteit, vanuit de use case werd het dan ook nodig om in te zetten om modellen.
Kennis? : Er is sterke nood aan kennis over modellen en hoe om te gaan met modellen vooraleer je er zelf mee kan starten voor het maken van beleid.
Wat is een model?
Welke leveranciers zijn er? Nationaal? Internationaal?
Is een combinatie tussen lucht en mobiliteit mogelijk?
Wat zijn parameters? Hebben we die als stad zelf voorhanden? Welke verkeerstypes zijn aanwezig?
Welke standaarden? Waar moeten we rekening mee houden? Zijn er internationale standaarden? Er was hier ook geen eenduidig antwoord, wat het niet makkelijk maakte.
Verschil tussen simuleren (situaties ten opzichte van elkaar) en weergeven (visualiseren).
Welke prijzen gelden?
Welke databronnen zijn er?
Is er integratie mogelijk? Welke API’s zijn beschikbaar?
Hoe worden modellen gevalideerd & geoptimaliseerd?
Netwerk : Over een netwerk beschikken is cruciaal om om te gaan met modellering. Vanuit Brugge werd er gesproken met de volgende partijen, alsook over het/de model(len) die zij aanbieden/ter beschikking hebben:
Aimsun (Siemens Business)
PTV-Group
TML (KULeuven)
AnyWays
Departement Mobiliteit en Openbare Werken Vlaanderen
De Lijn (Mint)
Cegeka
Hierbij dient opgemerkt te worden dat het model waar De Lijn mee werkt hetzelfde is als dat van het Department Mobiliteit en Openbare Werken.
Luchtkwaliteit : Brugge gaf aan dat VITO is hier toch wel de benchmark is, althans voor Brugge. Internationaal zijn er nog wel wat spelers, maar die modellen moeten dan toch gebenchmarked worden met de data vanuit VITO.
Stellingen : Aan het onderdeel “Stad aan het woord rond modellen” waren de volgende stellingen gekoppeld:
Stelling 1: Het integreren van modellen en de uitkomsten van deze modellen in het beleidsproces vraagt sterke aanpassingen van het huidige beleidsproces.
Stelling 2: De ervaringen van de stad Brugge rond modellen zijn gelijkaardig aan de ervaringen die mijn administratie heeft.
De resultaten van deze stelling zijn hier beschikbaar.
Bijkomende vragen :
Joris Liebens (DMOW): Is er ook ooit overwogen om een stadsmodel Brugge te bouwen dat is afgeleid uit de regionale verkeersmodellen?
Bram De Vreese: Ja, maar de vraag is op welke schaal we het willen (macro-meso-micro) en daar is dan ook de vraag van de kostprijs naar boven gekomen. Daarom hebben we beslist om niet op één van de drie modellen verder te werken. Voor ons was de oplossing een model dat werkt met AI en heel wat datasets samenbrengt en een eigen model creërt. Dat was het meest haalbare voor ons, en voor ons ook goede resultaten bracht. Voor onze use case was het niet nodig om een specifiek Brugge model te hebben. Maar misschien voor anderen wel het geval.
Joris Liebens: Belangrijk is dat het nodig is om te bepalen wat precies nodig is voor de stad.
Koen Triangle: Daarom is het ook belangrijk om transparantie te hebben over model & data, zodat je als modelgebruik kan begrijpen/zien hoe het model is opgebouwd. We moeten daar transparantie in creëren
Uitdagingen rond modellen
Spreker : Stefan Lefever (Imec)
Opname : De opname van dit onderdeel (samen met het volgende onderdeel) is beschikbaar via deze link .
Introductie : Modellen en algoritmes maken een integraal en essentieel deel uit van een Digital Twin / Data-driven decision support system ambitie, dewelke zal trachten om een evidence-based decision taking te ondersteunen bij overheden. In Workshop 1 & 2 hebben we heel wat informatie doorlopen over de concepten en de data, deze sessie focuste op modellen.
Wat zijn de “hoog niveau” uitdagingen voor Digital Twins? : Hier zijn de Gemini Principles cruciaal, deze bepalen aan principes die kunnen gevat worden in drie categorieën: “purpose”, “trust” en “function”. Op twee punten werd dieper ingegaan:
Er dient een duidelijk doel te zijn.
De Digital Twin dient betrouw en vertrouwbaar te zijn. VVSG verwijst hier bijvoorbeeld naar het “algoritmeregister” van Rotterdam. Voor bijvoorbeeld parkeercontrole is het dan duidelijk op welke algoritmes dit gebaseerd is, welke databronnen er zijn, welke privacy regels van toepassing zijn, hoe het menselijk toezicht zal gebeuren etc. Er is daarom nood aan een back-end om dit op te zetten, eentje die kan zorgen voor automatisering zonder steeds nood te hebben aan een menselijke interventie. Dit kan dus gezien worden als een standaard geconnecteerde omgeving, en het opzetten van die back-end vraagt een standaard geconnecteerde omgeving.
Uitdagingen : Het willen voldoen aan de Gemini Principles levert ook een aantal uitdagingen op:
Modellen kunnen data bevatten/gebruiken/creëren
Data kan erg complex zijn; denk aan netwerken, variabelen, parameters etc.
Modellen mogen niet functioneren in isolatie want dan zullen deze weinig waarde hebben. Modellen hebben eveneens nood aan documentatie om ze verstaanbaar te maken, en zo tot inzichten te komen.
De metadata dient machine-readable te zijn, om zo bijvoorbeeld te gebruiken in het asset governance draaiboek.
Conclusies : Een aantal conclusie werden getrokken:
Modellen zijn essentiële "assets" bij het gebruik van digital twins om tot inzichten te komen over maatschappelijke uitdagingen.
Een digital twin moet daarbij de fysische realiteit "virtueel" voorstellen met een niveau van nauwkeurigheid of kwaliteit die "fit-for-purpose" is. Het realisme (en dus de bruikbaarheid daarvan) hangt voornamelijk af van :
data : de kwaliteit van de data
model : betrouwbaarheid van de algoritmes, validiteit van de "assumpties" en de competentie van de implementatie
representatie en visualisatie: Kwaliteit van de presentatie van de output
Het vertrouwen in het gebruik van algoritmes dient mee opgenomen worden, zowel door als voor de beslissingsnemers en de andere stakeholders.
Aan de hand van VLOCA draaiboeken willen we de lokale overheden ondersteunen bij het bereiken van de principes en het omgaan met de uitdagingen.
Stellingen : Aan het onderdeel “Uitdagingen rond modellen” waren de volgende stellingen gekoppeld:
Stelling 1: Wat zijn de belangrijkste uitdagingen die jou organisatie ziet rond modellering?
Stelling 2: In welke mate weegt de factor “betrouwbaarheid” van modellen door bij het aankopen/ontwikkelen van modellen (naast factoren zoals kostprijs, algemene doelstelling/gebruik, snelheid van aankoop/ontwikkeling, politieke invloed etc.)?
De resultaten van deze stelling zijn hier beschikbaar.
Hints naar oplossingen
Sprekers : Stefan Lefever (Imec) en Stijn Vranckx (VITO)
Opname : De opname van dit onderdeel (samen met het vorige onderdeel) is beschikbaar via deze link .
Terugblik op standaardistatie : In het verleden is er standaardisatie geweest voor inter-model communicatie (het koppelen van modellen), denk bijvoorbeeld aan OpenMI. Het doel van een OpenMI standaard is het standaardiseren van het ontwerp van de “engine” interface, want dan kan die gelinkt worden met andere modellen, door middel van verdere specificatie: Model definitie, Configuratie en Run-time gedrag. De OpenMI standaard ontwikkelde een standaard voor het koppelen van modellen, en het is net die koppeling die zal zorgen voor een verhoging van de waarde. De standaarden zorgen voor een lokale koppeling van de modellen. Maar nu is er nood aan standaarden die ontwikkeld worden voor de modellen van vandaag. De modellen daarbij niet in isolatie gaan inschakelen maar als een deel van een marketplace.
Toekomst : Het verkennen van standaarden en modellen verloopt en zal verder moeten verlopen via onderzoeksprojecten. Vb. DUET, PRECINT, Urbange, Living-in.EU, nationale en internationale initiatieven. Wij hebben voor deze sessie gekozen voor DUET, om zo de interacties wat te kaderen. De focus ligt nu op modelinteracties, hoe de data teruggegeven kan worden, en hoe daar door verschillende deelnemers mee omgegaan kan worden.
Voorbeeld DUET : Hoe is dit nu door VITO gebruikt in een setting? In het kader van DUET heeft VITO dit gebruik in het kader van een model agent API:
Core 2D model
Message broker = gaat iedere 10 seconden kijken of er een bericht binnen komt – geeft een scenario ID van traffic.
Traffic model
Quark model = voor de luchtkwaliteitsberekening.
Via het model kan je verschillende stappen doorlopen om te komen tot een luchtkwaliteitsberekening, op basis van de wijzigende mobiliteit. De kaarten uit het model worden beschikbaar gesteld als een Geotiff, en via een bericht naar de visualisatie gestuurd om het via de DUET interface te gaan visualiseren.
Er is ook een proces voor de standaarden voor het koppelen van modellen. Via DUET kunnen we bottom-up een aantal standaardisaties mee gaan vormgeven, en dat is het belang van deze onderzoeksprojecten, en dat laat toe om zaken te versnellen, en zo te komen tot een Digital Twin marketplace. Vanuit DUET leggen we ook de link naar de VLOCA projecten.
Maar er zijn meer capaciteiten nodig dan de DUET interactie bijvoorbeeld. Denk aan ontologieën, vocabularium definitie, data schema management, model brokering, workflow/process orchestration. Niet allemaal via VLOCA in behandeling, maar mogelijk wel ondersteunen vanuit VLOCA.
Een voorbeeld van standaardisatie is de CityGML3.0, deze voorziet meer integratie van modellen met een digital twin ecosysteem. Hoe kunnen BIM en GIS modellen gekoppeld worden. DT zijn complexe ecosystemen dus hebben nood aan extra koppeling.
Oplossingen & waar VLOCA kan helpen :
Stap voor stap & delen van kennis uit diverse projecten
Realiseren van de uitdagingen aan de hand van projecten
Smart assets vereisen een proces
Technologie is beschikbaar, maar nog niet in een proces / aanpak gedefinieerd
Standaardisatie is nodig om schaalbaar te maken
Aligneren met bestaande en nieuwe initiatieven en technologieën
Vooruitblik : Er zijn heel wat nationale initiatieven, denk bijvoorbeeld aan het Zweedse Digital Twin Cities Centre, waarbij zij focussen op standaardisatie van metadata en andere vragen zoals: Hoe kunnen we automation gaan ondersteunen (vb. een algortimeregister), hoe kunnen we schaalbaar omgaan met dataflows, hoe kunnen we omgaan met data integratie, hoe kunnen we omgaan met schema matching en het linken van data, hoe kunnen we de motivatie en incentives verder gaan verhogen, hoe kunnen we de input, entiteiten, systemen, processen verder gaan versterken?
Stellingen : Aan het onderdeel “Hints naar oplossingen” waren de volgende stellingen gekoppeld:
Stelling 1: De uitdagingen rond modellering, voor een data-gedreven overheid, moeten aangepakt worden door: Lokale overheden / Vlaamse overheid / Europese Commissie/ Onderzoeksinstellingen / Private sector / Een samenwerking van de voorgaande.
Feedback Spreker: Uitdagingen rond modellering: samenwerking – ook duidelijk een rol voor de Vlaamse overheid.
Stelling 2: Wat verwacht jouw organisatie van VLOCA voor de evolutie naar een data-gedreven overheid?
De resultaten van deze stelling zijn hier beschikbaar.
Next steps
Spreker : Fabian de la Meilleure (ABB)
Alle verslagen en bijhorende presentaties worden beschikbaar gesteld op deze Kennishub. Feedback en suggesties zijn welkom op vloca@vlaanderen.be.
Dit is de initiatiefpagina City of Things LocusFocus – POM Vlaams-Brabant.
Deze pagina beschrijft het initiatief volgens de definitie op de VLAIO website en linkt door naar relevante pagina's op de kennishub.
[1]
Overzicht City Of Things Initiatieven
Initiatiefnemer Gelinkte Initiatieven Domeinen City of Things 2020 VLAIO Data-gestuurde winkelgebieden – Mechelen De Sint-Niklase Stadsmunt – Sint-Niklaas Smart Retail Area – Antwerpen VLOED - Gent INVEST – POM West-Vlaanderen LocusFocus – POM Vlaams-Brabant Lokaal 3D Project – Provincie Oost-Vlaanderen Wij Leveren – Leuven
POM Vlaams-Brabant wil met dit project zorgen dat lokale overheden op basis van data slim snel, transparant, accuraat en onderbouwd locatieadvies kunnen aanbieden aan bedrijven en ondernemers . De adviesverlening inzake locatie ervaart actuele en toekomstige uitdagingen. Schaarste wordt de uitdaging aangezien greenfield bedrijventerreinen steeds meer volzet geraken. Thema’s als verweving, ondernemen in de kern, verdichting en ontharding worden steeds relevanter en maken deel uit van strategische visies rond ruimte in lokale, regionale en Vlaamse beleidsplannen. Dit project beoogt data samen te brengen in een informatiemodel dat de basis legt voor het ontwikkelen van een gebruiksvriendelijk en toegankelijk platform om slimmer locatieadvies aan bedrijven vanuit de lokale besturen te stimuleren.
↑ https://www.vlaio.be/nl/vlaio-netwerk/city-things-slimme-steden-en-gemeenten/city-things +
Het logo van de Vlaamse ICT Organisatie. +
Flood4Cast logo +
Dit is de initiatiefpagina City of Things Lokaal 3D Project – Provincie Oost-Vlaanderen.
Deze pagina beschrijft het initiatief volgens de definitie op de VLAIO website en linkt door naar relevante pagina's op de kennishub.
[1]
Overzicht City Of Things Initiatieven
Initiatiefnemer Gelinkte Initiatieven Domeinen City of Things 2020 VLAIO Data-gestuurde winkelgebieden – Mechelen De Sint-Niklase Stadsmunt – Sint-Niklaas Smart Retail Area – Antwerpen VLOED - Gent INVEST – POM West-Vlaanderen LocusFocus – POM Vlaams-Brabant Lokaal 3D Project – Provincie Oost-Vlaanderen Wij Leveren – Leuven
Het project Lokaal 3D: data, denken en doen. Drie stapstenen voor de (handels)kern van de toekomst is een samenwerking tussen de Provincie Oost-Vlaanderen en Unizo Oost-Vlaanderen. Met als doel om in 5 cases met lokale besturen op zoek te gaan naar de (handels)kern van de toekomst. Hierbij wordt in dialoog gegaan met lokale besturen, hun ondernemers en inwoners en wordt gestreefd naar gedragen en gepriotiseerde (use) cases, en smart economy-oplossingen die effectief bijdragen aan de oplossing van deze cases. Finaal moet dit alles leiden tot een draaiboek dat voor alle lokale besturen toegankelijk is.
↑ https://www.vlaio.be/nl/vlaio-netwerk/city-things-slimme-steden-en-gemeenten/city-things +
City of Things Oproep 2021
Het project wil lokale overheden inzichten aanreiken om de mogelijke baten en verwachte kosten gepaard met open data in te schatten. Zo zal er in dit onderzoek – via een uitgebreide bevraging van zowel de aanbod-, maar vooral de vraagzijde – getracht worden om de vraag- en aanbodzijde m.b.t. open data beter op mekaar af te stemmen. Concreet zal er ook onderzocht worden of er gekomen kan worden tot een bepaalde business cases / business model m.b.t. open data. Deze inzichten zijn van hoge relevantie voor andere centrumsteden en lokale besturen, die vaak niet altijd weten wat te doen met hun open databronnen, hoe deze te ‘vermarkten’, welke databronnen de grootste meerwaarde zouden betekenen voor geïnteresseerde externe partijen, enz. Er zal een pilootcase uitgerold worden, waarbij de open databronnen van Brugge & Gent via een platform aangeboden zullen worden, wat lokale besturen (zowel grote als kleine) een nog accurater zicht zal bieden op de eigenlijke vragen van de markt m.b.t. open data en hen ook verder zal ontzorgen (gezien ad-hoc vragen van geïnteresseerden zo vermeden kunnen worden). Tenslotte willen we conform MIM3 van Oasc een proefopstelling voor een open data marktplaats realiseren. [1]
Overzicht deliverables
Deliverable Versie Actoren VLOCA-model V0.1 Lokale Open Data Economie (LODE) – Brugge VLOCA-Model V0.1 Overheden VLOCA-model V0.2 Lokale Open Data Economie (LODE) – Brugge VLOCA-Model V0.2 Overheden
↑ https://www.vlaio.be/nl/vlaio-netwerk/city-things-slimme-steden-en-gemeenten/city-things +
Dit is de initiatiefpagina City of Things Lokale Open Data Economie (LODE) – Brugge.
Deze pagina beschrijft het initiatief volgens de definitie op de VLAIO website en linkt door naar relevante pagina's op de kennishub.
[1]
Overzicht City Of Things Initiatieven
Initiatiefnemer Gelinkte Initiatieven Domeinen City of Things 2021 VLAIO Slimme Markten – Hasselt Slimme stadsdistributie – Hasselt Smart Innovation Factory – Mechelen Veelzijdige InfoSchermen voor Updates en Acties van Lokale Ondernemers (VISUALO) – Halle Lokale Open Data Economie (LODE) – Brugge Machine Learning as a Service (MLaaS) – Roeselare Mobiele Sensor Units – Roeselare Mobiliteitsbudget voor burgers – Hasselt Mobiliteitskrediet voor burgers (MoBurger) – Hasselt Regionaal plugable incentiveringsplatform – Geel
Het project wil lokale overheden inzichten aanreiken om de mogelijke baten en verwachte kosten gepaard met open data in te schatten. Zo zal er in dit onderzoek – via een uitgebreide bevraging van zowel de aanbod-, maar vooral de vraagzijde – getracht worden om de vraag- en aanbodzijde m.b.t. open data beter op mekaar af te stemmen. Concreet zal er ook onderzocht worden of er gekomen kan worden tot een bepaalde business cases / business model m.b.t. open data. Deze inzichten zijn van hoge relevantie voor andere centrumsteden en lokale besturen, die vaak niet altijd weten wat te doen met hun open databronnen, hoe deze te ‘vermarkten’, welke databronnen de grootste meerwaarde zouden betekenen voor geïnteresseerde externe partijen, enz. Er zal een pilootcase uitgerold worden, waarbij de open databronnen van Brugge & Gent via een platform aangeboden zullen worden, wat lokale besturen (zowel grote als kleine) een nog accurater zicht zal bieden op de eigenlijke vragen van de markt m.b.t. open data en hen ook verder zal ontzorgen (gezien ad-hoc vragen van geïnteresseerden zo vermeden kunnen worden). Tenslotte willen we conform MIM3 van Oasc een proefopstelling voor een open data marktplaats realiseren.
↑ https://www.vlaio.be/nl/vlaio-netwerk/city-things-slimme-steden-en-gemeenten/city-things
Road traffic noise as proxy for traffic - UGent +
Luchtkwaliteitsmodellen worden toegepast om de concentraties aan vervuilende stoffen in de omgevingslucht te bestuderen. Er zijn veel verschillende soorten luchtverontreiniging, waaronder:
stikstofdioxide (NO2)
fijn stof
PM10 zijn de stofdeeltjes kleiner dan 10 micrometer
PM2.5 zijn de stofdeeltjes kleiner dan 2.5 micrometer
ozon (O3)
De concentraties in de lucht van de verschillende stoffen wordt door verschillende factoren bepaald.
De uitstoot van de stoffen door verschillende bronnen.
De afstand tot deze bronnen.
Het weer beïnvloedt de verspreiding van de vervuilende stoffen. Bij stabiel weer wordt de lucht minder 'ververst'. Bij hogere windsnelheden wordt de vervuiling sneller verdund en afgevoerd en lopen de concentraties minder hoog op.
Chemische reacties zorgen voor afbraak of net vorming van verschillende types luchtverontreiniging.
Het type omgeving beïnvloedt de verspreiding van de vervuiling. In street canyons lopen de concentraties sterker omdat de gebouwen langs de straten de ventilatie hinderen.
Verschillende sectoren in Vlaanderen, België en de omliggende landen dragen bij tot de concentraties van de vervuilende stoffen in Vlaanderen. Belangrijke bronnen van vervuiling zijn:
Wegverkeer
Verwarming van gebouwen
Industrie
Landbouw
Scheepvaart
Luchtvaart
Er zijn vele verschillende soorten aan luchtkwaliteitsmodellen die voor verschillende toepassingen worden gebruikt. We kunnen een onderscheid maken op basis van het type toepassing:
Evaluatiemodellen worden gebruikt om de luchtkwaliteit te beoordelen over een bepaalde periode. Dit kan worden toegepast om te rapporteren over de luchtkwaliteitssituatie van het afgelopen jaar. Dezelfde modellen kunnen ook in 'real-time' voor het afgelopen uur worden toegepast. Evaluatiemodellen worden ook toegepast om op basis van aannames over de uitstoot in de toekomst, de toekomstige luchtkwaliteitssituatie in te schatten.
Voorspellingsmodellen worden gebruikt om de luchtkwaliteit in de komende dagen te voorspellen.
Voor elke type toepassing zijn er verschillende modelleringstechnieken mogelijk.
Interpolatiemodellen starten van luchtkwaliteitsmetingen en schatten de luchtkwaliteit in op plekken waar niet gemeten wordt. In Vlaanderen is het
Dispersiemodellen berekenen de verspreiding van luchtverontreiniging op basis van de kennis van de uitstoot en de weerscondities.
Street canyon modellen schatten op basis van de breedte van wegen en de hoogte van gebouwen de luchtverontreiniging in straten in de bebouwde omgeving in.
Chemische transportmodellen modelleren zowel de verspreiding van de vervuilende stoffen als de omzetting via chemische reacties in de atmosfeer.
Statistische modellen schatten op basis van historische verbanden tussen luchtverontreiniging en weerscondities de verwachte situatie in. Zo kan op basis van de weersvoorspellingen de luchtkwaliteit voorspeld worden. Neurale netwerken en andere 'Artificial Intelligence' modellen zijn voorbeelden van statistische modellen.
In Vlaanderen informeren VMM en IRCEL over de luchtkwaliteit. VITO ondersteunt de overheden in Vlaanderen rond luchtkwaliteit. Meer duiding rond luchtkwaliteitsmodellen die in Vlaanderen worden toegepast en luchtkwaliteit in het algemeen is op deze websites te vinden.
Gebruikte bronnen:
https://www.irceline.be/nl/documentatie/modellen
https://www.vmm.be/data/methodiek-luchtkwaliteitsmodellen
A digital twin is a virtual representation of physical systems (traffic, water, air etc.) and physical assets (buildings, resources etc.) that can make simulations, tests and predictions of planned actions almost in real-time. A twin is essentially used to get information on an action in a simulated world, before the action is carried out in the real world, opening enormous opportunities for citizens, companies and authorities alike. At LIST we are working on a digital twin of Luxembourg, which would be the world's first-ever nationwide platform. Such a twin would catapult Luxembourg into a hub of excellence in terms of digital development, gaining attractiveness for both international industrials that would like to introduce their products and services onto the European market and academic players that seek a digital-friendly environment to develop their research and innovations.
For researchers : a unique, open innovation platform
For companies : a testbed for digital services and products
For public authorities : a tool for taking better decisions
For citizens : an instrument to obtain a better quality of life +
M
MLaaS wegen vloca model 1 +
MLaaS wegen vloca model 2 +