Universiteit Leiden krijgt nieuwe onderzoekssubsidies voor kunstmatige intelligentie en technologie. Het geld gaat naar AI in de zorg, rekenen met licht en klimaatbestendige steden. De projecten starten in en rond Leiden en richten zich op toepassing in Nederland en Europa. Doel is veilige inzet van algoritmen onder de AVG en de Europese AI-verordening, en praktische oplossingen voor zorg en klimaat.
Leiden investeert in zorg-AI
De zorgprojecten richten zich op besluitvorming met algoritmen in kliniek en thuiszorg. Denk aan systemen die dokters helpen bij triage, diagnose of medicatiekeuze. Zulke software analyseert medische data en geeft een voorstel, waarbij de arts de eindbeslissing houdt.
De onderzoekers werken aan modellen die uitlegbaar zijn. Uitlegbaarheid betekent dat het systeem kort kan aangeven waarom het een advies geeft. Dat is nodig voor vertrouwen bij artsen en patiƫnten, en past bij de eis van menselijk toezicht.
Er is veel aandacht voor privacy onder de AVG. Medische gegevens zijn extra gevoelig en vragen dataminimalisatie en versleuteling. Praktisch betekent dit werken met geanonimiseerde data, strikte toegang en soms synthetische data om modellen te trainen.
Rekenen met licht wint terrein
Een tweede subsidie richt zich op ārekenen met lichtā, ook wel fotonisch rekenen genoemd. Hierbij doen optische chips berekeningen met fotonen in plaats van met elektronen. Dit kan rekenwerk voor AI sneller en zuiniger maken dan klassieke processors.
Het team verkent architecturen die passen bij neurale netwerken. Optische schakelingen kunnen matrixvermenigvuldigingen uitvoeren, de kern van veel AI-modellen. Daardoor dalen energieverbruik en warmte, wat gunstig is voor datacenters.
Europa investeert al jaren in geĆÆntegreerde fotonica, met een sterke positie in Nederland. Koppeling met halfgeleider- en datacenterketens ligt voor de hand. Voor brede inzet zijn wel stabiele fabricage, foutcorrectie en goede software-interfaces nodig.
Digitale steden worden klimaatfit
De derde subsidie ondersteunt onderzoek naar klimaatbestendige steden. Hierin combineren onderzoekers sensordata, satellietbeelden en straatfotoās met modellen. Het doel is beter plannen tegen hitte, droogte en wateroverlast.
Een veelgebruikte aanpak is de digitale tweeling: een digitale kopie van een wijk of stad. Zoān model test maatregelen zoals groene daken of waterpleinen. Het helpt gemeenten om keuzes te onderbouwen en bewoners te betrekken.
Voor Nederlandse gemeenten is dit urgent door hittestress en piekregen. Open data en Europese standaarden maken uitwisseling makkelijker. Toch blijven datakwaliteit en representativiteit een zorgpunt, zeker in wijken met weinig meetpunten.
Strenge regels sturen innovatie
De Europese AI-verordening (AI Act) zet de kaders voor ontwikkeling en gebruik. Zorgtoepassingen vallen vaak in de categorie hoog risico, zeker als ze invloed hebben op diagnose of behandeling. Dan gelden strenge eisen voor datakwaliteit, transparantie en menselijk toezicht.
De AI-verordening classificeert veel zorgsystemen als hoog risico, met verplichte risicobeheersing, robuuste data, loggen van prestaties en duidelijke menselijke controle.
Daarnaast blijft de AVG leidend voor alle projecten met persoonsgegevens. Organisaties moeten een gegevensbeschermingseffectbeoordeling (DPIA) doen en de doelen beperken. Technieken als pseudonimisering en federated learning kunnen risicoās verkleinen.
Voor software die als medisch hulpmiddel geldt, spelen ook de MDR-regels en CE-markering. Dat dwingt tot documentatie, validatie en real-world monitoring. Onderzoekers houden daar op het moment van schrijven al rekening mee in ontwerp en testfase.
Van lab naar praktijk
De projecten mikken op snelle vertaling naar de praktijk. In de zorg betekent dit testen in klinische workflows, met duidelijke protocollen. In steden gaat het om pilots met wijkpartners en beheerders van water en groen.
Open science vergroot vertrouwen en versnelt toepassing. Publicatie van code, modellen en methodes, waar mogelijk, maakt resultaten controleerbaar. Tegelijk moeten datasets met zorg worden gedeeld, passend bij privacy en licenties.
Procurement bij overheden en zorginstellingen speelt een sleutelrol. Aanbestedingen kunnen eisen opnemen over uitlegbaarheid, bias-tests en energiebesparing. Zo komen de doelen van het onderzoek in lijn met beleid en markttoegang.
Impact voor Nederland en EU
De combinatie van zorg-AI, fotonisch rekenen en klimaatmodellen sluit aan bij Europese prioriteiten. Het raakt de Green Deal, digitale soevereiniteit en betaalbare zorg. Voor Nederland kan dit bijdragen aan minder werkdruk en lagere energiekosten in IT.
Voor opschaling zijn consortiumvorming en standaardisatie belangrijk. Samenwerking met ziekenhuizen, gemeenten en bedrijven versnelt leren en hergebruik. Europese interoperabiliteitsnormen voorkomen dat oplossingen vastlopen in lokale siloās.
Tot slot vraagt verantwoorde inzet blijvende aandacht voor bias en toegankelijkheid. Testen met diverse gebruikersgroepen hoort daarbij. Zo blijft de technologie niet alleen slim, maar ook eerlijk en bruikbaar voor iedereen.