Helderheid behouden in complexer wordende vroegtijdige waarschuwingssystemen.

Het onderzoek waarmee de Universiteit Twente (UT) heeft bijgedragen aan de interoperabiliteit van noodhulpsystemen heet ‘Interoperable Situation-Aware IoT-Based Early Warning System’ en is uitgevoerd door assistent-in-opleiding João Luiz Rebelo Moreira. Het is onderdeel van een groot Europees onderzoeksproject, Inter-IoT, met als doel het ontwerpen, implementeren en testen van een raamwerk voor interoperabiliteit van verschillende Internet of Things-platformen.

Zorgen voor minimale verliezen

‘Vroegtijdige waarschuwingssystemen zijn informatiesystemen die via het Internet of Things op de hoogte blijven van veranderingen in de fysieke wereld, en bij het optreden van risicovolle veranderingen de juiste instanties of betrokkenen waarschuwt. Deze en andere Internet of Things-toepassingen worden complexer,’ legt projectleider Marten van Sinderen uit. ‘De data waarvan zulke systemen gebruik maken wordt steeds meer divers: gegevens komen uit hele verschillende domeinen, gaan naar verschillende doelgroepen, via verschillende deelsystemen, die elk hun eigen communicatieprotocollen en dataformaten kennen. De uitdaging is om al die datastromen zo snel mogelijk en zo zorgvuldig mogelijk te integreren. Dat is interoperabiliteit. Het doel is om te zorgen voor efficiënte uitwisseling van data, data uit verschillende bronnen te kunnen combineren, en die gecombineerde data snel en eenduidig te kunnen interpreteren zonder verlies van informatie.’ 

Een lastig spanningsveld

Daar zit ook meteen een lastig spanningsveld, volgens Van Sinderen. ‘Je zoekt steeds de optimale balans tussen semantische kwaliteit enerzijds – dus het geven van betekenis aan de data: wat kun je ermee? – en representatie-efficiëntie anderzijds – dus de kosten van het communiceren, verwerken en opslaan van de data.’

Van Sinderen legt uit dat informatieverwerkingsprocessen zoals die van een noodhulpdienst vijf stappen kennen: data verzamelen; risico’s detecteren (bijvoorbeeld op basis van afwijkingen van normale situaties); beslissen; informeren; en reageren. ‘Tussen het moment van dataverzameling en het moment van de reactie, de interventie, van de hulpverlener kan er een heleboel ruis op de lijn komen. Je kunt je voorstellen hoe dat werkt in bijvoorbeeld een rampsituatie. De noodhulpdienst kan dan te maken krijgen met foto- en videobeelden, satellietbeelden, weerkundige gegevens, persoonlijke data van getroffenen, verkeersinformatie, en meer. Al die gegevens – of een zo groot mogelijk deel ervan – wil je zo zuiver, zo snel en zo eenduidig mogelijk bij de hulpverleners krijgen. Hoe beter dat lukt, des te sneller en effectiever is de interventie.’

De haven van Valencia

Een onderdeel van het UT-project was een casus in de haven van Valencia, Spanje. Daar is het gelukt om data over logistieke bewegingen van vrachtwagens in één model samen te brengen met data over de gezondheid van de chauffeurs. Van Sinderen: ‘Door die ongelijksoortige data in één consistent kader te plaatsen, kan het systeem beslissingen nemen en interventies plegen, maar krijg je ook in één keer zicht op oorzaken en gevolgen van incidenten. Neem bijvoorbeeld een botsing die gepaard gaat met een hartstilstand van de betreffende chauffeur: inzage in de data leert je wat er eerst gebeurde, de botsing of de hartstilstand. Het is een simpel voorbeeld van de manier waarop je met data uit verschillende bronnen en domeinen meer inzicht krijgt in de situatie. Dat betekent automatisch ook verbeterde preventie: op het moment dat je patronen herkent in wat er gebeurt, kun je immers verbetermaatregelen nemen.’ 

Evolutie, geen revolutie

Een andere belangrijke uitkomst van het UT-onderzoek is dat het een uitbreiding opleverde van de zogenaamde SAREF-standaard (SAREF staat voor Smart Appliances REFerence ontology). Deze standaard wordt gebruikt als referentiekader voor het verwerken van data in ‘slimme’ apparaten, zoals apparaten verbonden in het Internet of Things. ‘De uitbreiding, SAREF4Health, is bedoeld voor het monitoren van de gezondheid van mensen en is, net als de geslaagde casus in Valencia, een kleine maar belangrijke stap voorwaarts,’ zegt Van Sinderen. ‘Het gaat hier om een evolutie, niet een revolutie. Toch zijn de implicaties verstrekkend. In onze wereld krijgen we steeds meer te maken met complexe informatiesystemen. In het bedrijfsleven, de industrie, het verkeer, bij politie en justitie. Interoperabiliteit betekent dat we alle data die beschikbaar zijn ook optimaal kunnen gebruiken voor betere besluitvorming en effectievere preventie.’

Dr.Ir. M.J. van Sinderen
dr.ir. M.J. van Sinderen (Marten)
Universitair Hoofddocent, faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica (EWI), Universiteit Twente. Aandachtsgebieden: onder meer interoperabiliteit, ontologie en semantiek.

’Het gebruik van Internet of Things-oplossingen (IoT) en big data door noodhulpdiensten vereist een adequate oplossing voor semantische interoperabiliteit. IoT-technologie heeft de potentie om waarschuwingssystemen aanzienlijk te verbeteren, maar alleen wanneer semantische interoperabiliteit van data uit verschillende bronnen wordt bereikt. De verbinding van de fysieke en virtuele wereld, en daarmee de realisatie van innovatieve softwarediensten voor mensen en bedrijven, vereist (betere) semantische interoperabiliteit en integratie van data uit onafhankelijke IoT-bronnen. Vooruitgang op dat gebied brengt enorm veel mogelijkheden met zich mee. Ik ben ervan overtuigd dat er ontwikkelingen en toepassingen uit gaan voortkomen die ons werk en ons leven flink kunnen veranderen.’