Klaar voor de uitdagingen van AI.

Updated: Nov 19, 2019

Door de huidige trend van verstedelijking – momenteel beschouwen we 98% van de bevolking in België reeds als stedelijk – worden we gedwongen om onze steden en gemeenten intelligent te maken om de talrijke uitdagingen rond mobiliteit, leefbaarheid en veiligheid het hoofd te kunnen bieden. De technologische stroomversnelling in telecommunicatienetwerken (wifi, 5G), data centers (cloud computing) en sensoren (videocamera’s, licht/geluidsensoren, vervuilingssensoren maar ook sociale media) laten nu toe om op grote en ongeziene schaal data te verzamelen. Deze stedelijke publieke of private “big data” is de grondstof waarop innovatieve bedrijven vandaag nieuwe intelligente diensten en applicaties ontwikkelen. Zo worden voorspellingen gedaan omtrent het gebruik van deelfietsen in functie van tijd en weersomstandigheden of wordt er aan dynamische parkeergeleiding gedaan op basis van geo-informatie van verkeersstromen, bezettingsgraad van parkings en openbaar vervoer en informatie over aanstaande evenementen en weersomstandigheden.





Om deze intelligente diensten te kunnen aanbieden wordt volop gebruik gemaakt van Machine learning (ML) en Artificiële intelligentie (AI). Waar in de klassieke applicaties statische modellen werden gebouwd startend van een aantal aannames, kunnen de nieuwe applicaties verder evolueren zonder aanpassing van applicatiecode en dit door middel van bijsturing van parameters en training van applicaties op basis van trainingsdata.

Zo zal een intelligente vraag-gebaseerde prijszetting voor openbaar vervoer zelf leren het optimum te vinden tussen een maximale spreiding van de passagiers en een kostendekkende omzet.


Een belangrijke vraag hierbij is hoe deze niet-deterministische applicaties getest kunnen worden ? Waar onze huidige test technieken voornamelijk uitgaan van een onveranderlijke relatie tussen in- en output, gaat de exactheid verloren in zelflerende systemen. Testers moeten dus op zoek naar nieuwe minder exacte en vaak meer statistische methodes om de plausibiliteit van een testresultaat te kunnen evalueren. Daarbij dienen ze zich ook in de onderliggende modellen te verdiepen om vereenvoudigde modellen te kunnen opstellen die deze evaluatie mogelijk maken.


Daarnaast ontdekken testers het verschuivend belang van reeds bestaande kwaliteitseigenschappen bij het testen en ontwerpen van applicaties zoals performantie, API (application programming interface) integratie, gebruiksvriendelijkheid, privacy en cybersecurity.


Vroege performantie testen die de communicatiecapaciteit testen, zullen de belangrijke architecturale beslissingen sturen die bepalen of de intelligente data analyse aan de edge (sensor) of in de cloud (data center) zal gebeuren. Door de veelheid aan componenten nemen API integratietesten een prominente plaats in de teststrategie. Gebruiksvriendelijkheid dient reeds op de eerste prototypes getest te worden waarbij elke klasse van gebruikers aan bod dient te komen (burgers, overheid, bedrijven). Privacy en bescherming van de persoonlijke data is een compleet nieuw domein dat sinds de GDPR regelgeving veel aan belang heeft gewonnen. Tenslotte is er ook de beveiliging van de systemen die vaak met nutsnetwerken zijn verbonden die doortastend getest moet worden door middel van penetratie testen. Bij het onzorgvuldig omgaan met deze cybersecurity kunnen de gevolgen vaak aanzienlijk zijn. Zo werd op 7 April 2017 het nood management systeem even voor middernacht in de stad Dallas (USA) gehackt. De indringers zetten 156 geluidsalarmen in de hele stad aan die voorzien waren voor tornado’s en wervelstormen.

De aangehaalde voorbeelden tonen aan dat de basiskenmerken van het testen ook in het testen van AI applicaties in Smart cities behouden zullen blijven, maar dat er accentverschuivingen zijn die nodig zijn om ook de kwaliteit van deze systemen in de toekomst te kunnen garanderen.


Wil je meer weten over de huidige trends van Artificial Intelligence en Machine Learning, leren hoe je de juiste algortimes kiest of hoe je een test strategie opstelt voor AI systemen?


Neem dan zeker hier een kijkje om je plekje te boeken voor onze AIU Certified Tester training.

TTL.be

Antwerpsesteenweg 124

2630 Aartselaar

+32-2-252.12.17

hello@ttl.be

© 2020 by the test leaders