De sloot is van iedereen, de data ook

Die AI-modellen bestaan. Ze werken, maar worden veelal ingezet binnen (deels) gesloten projecten die kennisdeling verhinderen. Dat is een gemiste kans die Nederland zich, gezien de staat van zijn water, simpelweg niet kan veroorloven. Waterkwaliteit is een publiek belang, en de technologie die het bewaakt, zou dat ook moeten zijn. Nederland moet dan ook actief inzetten op de ontwikkeling en toepassing van open source AI-modellen voor waterbeheer.

Kennis delen

Open source-technologie maakt het mogelijk kennis te delen die nu, ondanks verschillende initatieven dit tegen te gaan, versnipperd over waterschappen, provincies en kennisinstellingen ligt. Nederland telt 21 waterschappen, elk met een eigen systeem voor monitoring, elk met eigen data en eigen expertise. Die eilandenstructuur is historisch verklaarbaar, maar werkt verlamming in de hand als het gaat om de toepassing van nieuwe technologie. Een commercieel AI-model dat een waterschap aanschaft, levert uitsluitend dat waterschap iets op. Een open source-model kan door alle waterschappen tegelijk worden toegepast, verbeterd en gedeeld.

Het Britse consortium River Deep Mountain AI, een samenwerking tussen Northumbrian Water, Cognizant Ocean en onder meer The Rivers Trust heeft dit principe al in de praktijk gebracht. Zij publiceerden in totaal acht verschillende modellen die de waterstroming, chemische verontreinigingen, landbouwkundige effecten en operationele risico’s voor rivieren analyseren. De aanpak is expliciet gericht op het democratiseren van kunstmatige intelligentie in de watersector. Dat voorbeeld verdient navolging in Nederland.

Vogelperspectief

Het idee dat deze omslag haalbaar is werd versterkt tijdens de Waterinfodag, het jaarlijkse congres waar waterschappen, databeheerders en technologiepartijen samenkomen. We spraken er met meerdere waterschappen en databeheerders over de stap van versnipperde informatiestromen naar gedeelde open source-modellen. De gesprekken bevestigden wat de data allang suggereren: Nederland heeft tientallen jaren lang hoogwaardige, gedetailleerde gegevens verzameld over landbouwpraktijken, waterverontreiniging, waterpeilen, stroompatronen en overstromingsrisico's. Maar die rijkdom aan data komt pas echt tot haar recht wanneer zij integraal en vanuit vogelperspectief wordt bekeken. Precies de manier waarop GIS-geïntegreerde ruimtelijke modellen informatie verwerken. Met AI-gestuurde modellen verandert een verouderde spreadsheet in een levend systeem dat aanwijst wáár de problemen zitten en welke route naar een oplossing leidt. De bereidheid daartoe is aanwezig; de gedeelde infrastructuur om het te realiseren, nog niet.

Overdraagbaar

Open source-ontwikkeling past ook bij de aard van het waterkwaliteitsprobleem. Vervuiling van Nederlandse wateren is geen lokaal probleem. Stikstof en fosfor uit de landbouw respecteren geen waterschap- of provinciegrenzen; ze spoelen mee met het water, en vinden hun oorsprong vaak buiten onze landsgrenzen. Een oplossing die in een regio wordt uitgerold, maar niet overdraagbaar is naar een andere, schiet structureel tekort. Open source AI-modellen zijn per definitie overdraagbaar: de broncode is beschikbaar, de methodiek is transparant, en verbeteringen die één gebruiker doorvoert, komen alle gebruikers ten goede. Dat is het tegenovergestelde van de versnippering die het Nederlandse waterbeheer nu parten speelt.

Onvergelijkbaarheid

Men zou hier tegenin kunnen brengen dat open source-modellen onvoldoende gespecialiseerd zijn voor de specifieke Nederlandse context, de veenbodem, het complexe peilbeheer, en dat maatwerk van gespecialiseerde commerciële partijen betere resultaten oplevert. Het is een begrijpelijk bezwaar. Gespecialiseerd maatwerk kan inderdaad in specifieke gevallen nauwkeuriger zijn. Maar wie voor elk waterschap apart maatwerk inkoopt, betaalt meervoudig voor dezelfde oplossing, en behoudt de onderlinge onvergelijkbaarheid die samenwerking juist verhindert. Bovendien is open source geen synoniem voor generiek: het model van River Deep Mountain AI is specifiek ontwikkeld voor rivierstroomgebieden in een Europese agrarische context, en wordt actief doorontwikkeld met behulp van terugkoppeling uit de praktijk. Open source betekent niet dat de kennis oppervlakkig is, het betekent dat de kennis gedeeld wordt.

De waterkwaliteitscrisis in Nederland is even goed een informatieprobleem als een politiek of agrarisch vraagstuk. Waterschappen die nu willen handhaven op uitspoelingsrisico's, beschikken zelden over de ruimtelijke informatie die nodig is om een perceel concreet aan een probleem te koppelen. Open source AI-modellen op basis van satellietbeelden vullen precies die lacune. Ze maken de onzichtbare vervuiling zichtbaar. Onzichtbare problemen, zo leert de bestuurspraktijk, wekken nu eenmaal weinig urgentie. Wie de informatie democratiseert, democratiseert ook de mogelijkheid om te handelen. Dat geldt voor waterschappen, maar evenzeer voor gemeenten, boeren en burgers die willen weten hoe het water in hun omgeving ervoor staat. Een gesloten model geeft één partij een antwoord. Een open model geeft een hele sector een taal.