Het project 'Optimization for and with Machine Learning' (OPTIMAL) is een samenwerking tussen onderzoekers van het Centrum Wiskunde & Informatica (CWI), Tilburg University, TU Delft en de UvA. Dick den Hertog is als projectleider betrokken bij het onderzoek en legt uit welke uitdagingen het project adresseert. 'Enerzijds willen we AI-technieken zoals neurale netwerken analyseren en verbeteren. Anderzijds willen we verschillende optimalisatietechnieken verbeteren met machine learning.'

Voedselhulp en kankerbestrijding

Een voorbeeld van optimaliseren met machine learning is een samenwerking met de Tilburg University, waarin optimalisatiemodellen zijn ontwikkeld voor het wereldvoedselprogramma van de Verenigde Naties. Sinds een aantal jaar gebruikt de VN deze modellen om humanitaire rampen te bestrijden. 'Met optimalisatietechnieken kunnen we berekenen welke ingrediënten maaltijden minimaal moeten hebben om aan de voedingseisen te voldoen, waarbij de kosten voor inkoop en transport zo laag mogelijk zijn. Normaal gesproken zijn dit ingewikkelde puzzels met honderdduizenden variabelen. Sommige aspecten zoals de eetbaarheid van een maaltijd laten zich niet zomaar in een formule vangen. Met behulp van machine learning kunnen we zulke aspecten wel in formule brengen en vervolgens toevoegen aan een model.'

Een ander voorbeeld komt uit de medische wereld. Machine learning kan helpen het bestralen van tumoren te verbeteren. In samenwerking met de Harvard Medical School zet de ABS het in om bestralingsplannen voor kankerpatiënten te optimaliseren. De beschikbaarheid van grote hoeveelheden data speelt een grote rol bij deze toepassing. 'Het is een fysisch model met daaraan toegevoegd modelelementen die verkregen zijn door middel van machine learning. We gebruiken hierbij historische behandelgegevens om de kans dat tumoren daadwerkelijk verdwijnen door de bestraling te vergroten.'

Naar een data-driven maatschappij

Het onderzoeksproject bestaat uit meerdere onderdelen, met daarbinnen verschillende PhD- en post-doctorale onderzoeken. 'De taken zijn verdeeld en we komen regelmatig bij elkaar om elkaar op de hoogte te brengen van de vorderingen. Op die momenten kijken we ook naar nieuwe ideeën en wat deze kunnen beteken voor betrokken bedrijven en instituten die ze zouden kunnen toepassen.'

'Waar we op hopen? Voor wat betreft het optimaliseren van machine learning hoop ik dat we een beter begrip krijgen van hoe we technieken kunnen inzetten om machine learning te kunnen verbeteren. Daarnaast hoop ik dat we een grote stap kunnen zetten bij de inzet van machine learning-modellen, waardoor we in onze maatschappij nog meer data-driven kunnen werken.'

Analytics for a Better World

Het project kent verschillende kruisbestuivingen, waaronder het initiatief 'Analytics for a Better World', dat Den Hertog heeft opgezet met hoogleraar Dimitris Bertsimas (Massachussets Institute of Technology). Dit project is begonnen om analytics in de breedste zin van het woord in te zetten voor de 17 Sustainable Development Goals (SDG’s) van de Verenigde Naties. 'Wij organiseren regelmatig webinars waarbij we mooie toepassingen laten toelichten door wetenschappers.'

Behalve dat zowel de UvA als MIT Analytics for a Better World als vak aanbieden, willen Den Hertog en zijn Amerikaanse collega’s ook een  wetenschappelijk tijdschrift inrichten om onderzoeken aan een breder publiek te laten zien. De bedoeling is dat het programma de toepassing van analytics voor de SDG’s stimuleert en helpt nieuwe onderzoeken op te zetten. 'Neem het onderzoek dat we met Sanquin doen. Een PhD-student van de ABS, Merel Wemelsfelder, bekijkt hier hoe de bloedbank zo goed mogelijk kan omgaan met het uitleveren van producten. Dit met het oog op de verschillende uitgifte punten, tijdsdruk, voorraden en het gegeven dat Sanquin te maken krijgt met steeds meer verschillende bloedproducten.'

Ziekenhuizen in Azië

Weer een ander project dat is gestart vanuit Analytics for a Better World is een samenwerking met de Wereldbank. 'We zijn sinds 1,5 jaar bezig de locaties van nieuwe ziekenhuizen in Oost-Timor te optimaliseren. Zo zijn er nog veel meer voorbeelden. Zo zijn we ook bezig om in Vietnam de locaties voor ‘Stroke Centers’ te optimaliseren. Het doel hiervan is het aantal sterfgevallen en patiënten met complicaties te verlagen. Het zijn ingewikkelde puzzels, maar we kunnen hier ontzettend veel betekenen met analytics en machine learning.