‘Innovatie bij De Haagse is praktisch’

Lector Smart Sensor Systems John Bolte wil sensoren en sensornetwerken zo slim maken dat ze mensen en apparaten kunnen helpen de juiste beslissingen te nemen. Van het meten van allerlei gezondheidseffecten voor mensen tot het in kaart brengen van de weg voor autonoom rijdende voertuigen. Aan ambities geen gebrek. Op 1 februari houdt hij zijn intreerede.

sensornetwerken

Van het RIVM naar De Haagse. Hoe bent u hier zo terechtgekomen?
“Bij het RIVM deed ik onderzoek naar de relatie tussen elektromagnetische velden en gezondheid. Alle elektrische apparaten, zoals een televisie, radio of mobiele telefoon, stralen elektromagnetische golven uit. Sommige mensen geven aan dat ze daar klachten van krijgen, hoofdpijn, slapeloosheid of gebrek aan concentratie. We gebruikten (onder andere) sensoren die mensen op zich konden dragen, de wearables. En lieten mensen vervolgens voor enkele weken in een dagboek hun activiteit en klachten bijhouden. Op een gegeven moment was het project afgelopen. Maar ik wilde graag door met de sensoren.”
John Bolte

Wat is er zo mooi aan dit onderwerp?
“De eindeloze reeks aan preventieve maatregelen om mensen gezond te laten blijven die je ermee kunt ontwikkelen. Bijvoorbeeld via de wearables. Hiermee kun je specifiek kwetsbare groepen in kaart brengen en ze advies op maat geven over blootstelling en effecten. Bijvoorbeeld – heel praktisch – in arbeidssituaties early-warning-systemen bouwen die waarschuwen wanneer de blootstelling aan bijvoorbeeld gassen te hoog is. Je kunt werkprotocollen verbeteren als werknemer A en B hetzelfde werk doen, maar werknemer A door zijn manier van werken een lagere blootstelling heeft dan werknemer B. Die mogelijkheden zijn er, dat is mooi om te zien.”

En toen zag u de vacature bij De Haagse?
“Ja. In die advertentie ging het meer om sensoren voor industriële toepassingen, zoals voor autonoom rijdende voertuigen. Maar of het nu gaat om geluid, fijnstof of de omgeving, het zijn allemaal sensoren die meten. Voor preventie en predictie. Gezondheidspreventie bijvoorbeeld. Met sensoren kun je fijnstof meten voor patiënten met COPD. Zo geef je iemand de mogelijkheid om zélf te beoordelen of hij of zij naar buiten gaat op basis van de luchtkwaliteit. En voor voertuigen brengen de sensoren de (veranderende) omgeving in kaart. Is dit een kat of een bal? Welke kant gaat een fietser op? Een smart systeem kan aan de hand van waarnemingen voorspellingen doen. En vervolgens een handelingsperspectief bieden. De kern van dit alles is big data.”

Big data?
“Waar het om gaat is dat je met zo min mogelijk metingen, kwalitatief hoogstaande data genereert. Iedereen kan veel data verzamelen. Dat kost niets. Het is het opschonen van de data, dáár gaat de tijd in zitten. Tijdens ons kassenproject Scout – ‘Meten in de kas’ wilden we de groeiparameters van tomaten, zoals de luchtvochtigheid en de temperatuur vaststellen. Welke meetinstrumenten kunnen we daarvoor het beste gebruiken? Meten ze constant of op bepaalde intervallen? Hoe lang moeten de intervallen dan zijn? En hoeveel meetinstrumenten zijn nodig voor optimale meting? Daarmee houden we ons bezig bij het lectoraat Smart Sensor Systems.”

U bent nu een jaar aan de slag … loopt het goed?
“Toen ik hier begon, heb ik op veel zaken ingezet. Ik schoot met hagel, maar nagenoeg alles was raak. Volop mooie projecten, learning labs, en een aantal subsidieaanvragen. Zo werken we aan sensorkasten voor milieumetingen, die tegelijkertijd meervoudige blootstelling en effecten meten met wearables. Maar ook sensoren voor voertuigen, een bewegende prullenbak en een slimme rolstoel. Akoestische signalering, 3D-camera’s en semantic mapping. Hiermee maakt de sensor niet alleen een afbeelding van een voorwerp, maar bedenkt ook welke handeling erbij hoort. Een tafel? Daar kun je niet onderdoor rijden. Een baby? Daar mag je niet overheen rijden. Maar een kleedje bijvoorbeeld wel weer. Ook mooi: ons learning lab URBINN heeft de MobiliteitsAward 2017 gewonnen. Innovatie bij De Haagse is praktisch. We beantwoorden vragen die direct uit het werkveld komen. Fijn om de link met bedrijven te hebben en te weten wat er speelt.”

Is dat anders dan bij het RIVM?
“Bij het RIVM werk je alleen voor overheden. Je werkt gestructureerd, schrijft uren en maakt productafspraken met opdrachtgevers. En je werkt met voltijds-onderzoekers. Het is een mooi instituut en ik zie kansen om verbindingen te leggen tussen techniek bij De Haagse en het milieu-gezondheidsonderzoek van het RIVM. Het is wel een andere manier van werken. Bij De Haagse hebben we wat meer vrijheid. Zo ook binnen mijn functie. We doen meer werk met minder vaste mensen, die bovendien vaak minder ervaring hebben met onderzoek. Maar mét ontzettend veel gemotiveerde studenten en mooie minors die aansluiten bij de projecten. Ik spreek alle medewerkers om de paar weken om de stand van zaken door te nemen. Wat opvalt is hoe gemotiveerd docenten zijn. Wat we de ene dag bespreken, is de volgende dag geregeld.”

Moesten mensen wennen aan jouw manier van werken?
“Sommige wel, denk ik. Vooral aan het projectmatige karakter ervan. Binnen elke project werken twee kenniskringleden. We spreken af wat gaan doen of maken. Vervolgens overleggen we elke twee weken, bespreken we hoe het gaat en vraag ik of ik nog ergens mee kan helpen. Ik denk dat ze het nu wel prettig vinden. Zij doen het werk. Ik kijk mee en iedereen gaat zelfstandig aan de slag.”

Stel, het is uw laatste dag als lector en u kijkt terug op deze jaren. Wat wilt u bereikt hebben?
“Dat we effectief individuele gevoeligheid kunnen meten en daar advies over kunnen geven. Dat we in staat zijn om met sensoren gelijktijdig gezondheids- en milieumetingen te doen, die zorgen voor veiligere (arbeids)situaties. Dat mensen zélf metingen doen waarmee ze bepalen wat ze moeten doen om gezond te blijven. En last but not least dat de auto van De Haagse helemaal zelfstandig door de straten van Delft rijdt. Dat zijn zeker haalbare doelen.”