The control room of the future: AI empowered dashboards
Bedrijven investeren steeds meer in AI om hun operationele besluitvormingsprocessen te ondersteunen. Tijdens deze workshop schetsen we een realistisch beeld van de kansen en beperkingen van AI voor beslissingsondersteuning via realtime dashboards.
Praktische info:
Inschrijven?
- Inschrijvingen: tot 07 okt 2022
- Voorwaarden: Basiskennis van AI (je weet wat AI is). Kennis van wiskunde of coderen is niet nodig.
- Prijs: professionals: €250 / onderzoekers: €80
Inschrijvingen verlopen via de website van UGent Faculteit Economie en Bedrijfskunde. 👇
Georganiseerd door:
We besteden speciale aandacht aan controlekamers, aangezien de werking in deze ruimtes steeds meer gedigitaliseerd wordt. De workshop behandelt drie onderwerpen:
- AI implementeren in controlekamers,
- voorspellende analyses
- en bedrijfsintegratie.
Programma
Voormiddag
9.00 - Coffee reception
9.30 - Opening of the workshop by Bart Roets (Infrabel), moderator
9.40 - Keynote Railway Traffic Control Room, and Room for Control >>>Francesco Corman, Chair of Transport Systems at The Swiss Federal Institute of Technology - ETH Zurich
10.20 - How to address undesirable workload peaks and lows >>>Léon Sobrie, On Track Lab
11.00 - Coffee break
11.20 - Developing Decision support systems for Traffic Control >>>Wilco Tielman, ProRail
12.00 - The role of AI in decision support tools for electricity grid control rooms >>>Hakan Ergun & Hussain Kazmi, EnergyVille
12.40 - Lunch + (small) poster session
- Toon Vanderschueren - Prescriptive maintenance with causal machine learning
- Simon De Vos - Internal Placement: Job Recommender Systems with Social Regularization
- Changyu Men - Balancing workload in digital railway control rooms
Namiddag
13.40 - Structured Exploration of Complex Adaptations >>>Riccardo Patriarca, Sapienza Universitá di Roma and
Antonio Licu, Eurocontrol
14.20 - Christophe Hurter
15.00 - Coffee break
15.20 - Putting the AI in air traffic control >>> Evelina Gabasova, The Alan Turing Institute
16.00 - Debate: Making it real: Industry demand as a driver for further research >>>Peter Prater, International Critical Control Rooms Alliance (ICCRA).
16.40 - Closing workshop by Marijn Verschelde, IÉSEG School of Management
16.50 Networking Drink
Leerdoelen
- Je hebt een realistisch beeld van de mogelijkheden en beperkingen van AI in control rooms / veiligheidskritische omgevingen.
- Door het bespreken van implementaties in de "echte wereld", ben je in staat om de connectie te maken tussen onderzoek & ontwikkeling, en de praktijk.
Railway traffic control room, and room for control
Keynote, door Francesco Corman, Chair of Transport Systems at Swiss Federal Institute of Technology, ETH Zurich
We review different challenges and opportunities for traffic control in railway systems. From the point of view of sensing, state estimation and data fusion must be performed in a very short time, and for units that are typically spatially dispersed. From the point of view of determining a control objective to support automatic decisions, the challenge is how to understand the impact of a decision in terms of system performance. Almost all of those problems have to deal with unknown future states, which must be predicted, typically by model-based or black box approaches, also based on advanced analytics. Once an objective function and optimization variables are determined, optimization models can help to find a solution quickly and effectively. Further challenges are the acceptance of decision stakeholders, within the control room, but also within the travelers and operators, or the direct implementation of automatic digital control. For passenger-oriented traffic control, this is particularly interesting and challenging, due to the large amount of possible decisions per decision maker, and data that can partially describe those aspects, which calls for machine learning approaches. To reach all those goals, the system must have room for control, in another sense, flexibility in operations must be built in already from the planning, to be exploited in the real-time horizon when needed.
How to address undesirable workload peaks and lows
door Leon Sobrie - On Track Lab
Digitisation and employee workload (im)balance are intertwined. To address undesirable workload peaks and lows, we propose a 2-step machine learning model to provide real-time workload analytics per controller in digital safety-critical control rooms. The advocated model leverages a rich real-time data structure with disaggregated event-level taskload data. Next to exploring different machine and deep learning approaches, we compare the performance of a model that predicts aggregate workload with the performance of the aggregate of different models that predict specific task loads. We develop a business application that utilizes the proposed model to provide detailed predictive analytics that open the black box of workload imbalance and, in this way, empowers the control room manager with real-time insights.
The Black Box in AI Decision Making
door Christophe Hurter - ENAC
The Decision Making Process is already associated with AI. The algorithms are meant to help ATCOs in daily tasks, but they still face acceptability issues. Today’s automation systems with AI/Machine Learning do not provide additional information on top of the Data Processing result to support its explanation, making them not transparent enough. The Decision Making Process is expected to become a “White Box”, giving understandable outcome through an understandable process. XAI SOLUTIONS: Transparency and Explainability: ARTIMATION’s goal is providing a transparent and explainable AI model through visualization, data driven storytelling and immersive analytics. This project will take advantage of human perceptual capabilities to better understand AI algorithm with appropriated data visualization as a support for explainable AI, exploring in the ATM field the use of immersive analytics to display information.
Structured Exploration of Complex Adaptations
door Riccardo Patriarca - Sapienza Université di Roma & Antonio Licu - Eurocontrol
Modern systems are complex and understanding the nuances of everyday work requires to explore thoroughly system properties. EUROCONTROL recognized these needs when publishing its white papers on Resilience Engineering almost 15 years ago. The project called “Weak Signal” continued on that side. Besides the theoretical foundation on weak signals definition, detection and management, one of this project’s outputs is the development of a novel tool called SECA (Structured Exploration of Complex Adaptations). SECA helps detecting weak signals in normal air traffic management operations, creating shared organizational knowledge. This latter arises from a collaborative elicitation process that span from tacit and explicit dimensions. SECA is designed to support data gathering and data analysis, integrating traditional thematic analyses with modern Natural Language Processing. The presentation will show the early results of its adoption in two different European ANSPs and the way to scale it up from a prototype to a full-fledged solution, also including the possibility to use the same approach in other industries.
De docenten
Lesgevers / sprekers
Francesco Corman
Francesco Corman received his MS degree in management engineering from Roma Tre University in 2006 and his PhD degree from the Delft University of Technology in 2010. He is currently the Chair of the Transport Systems (Assistant Professor) at the Swiss Federal Institute of Technology, ETH Zurich, with main responsibilities in research and education in transport systems with a particular focus on analytics and optimization methods for railways, public transport and logistics system and their interconnection, with special focus on their operations.
Hakan Ergun
Hakan Ergun, born in Leoben Austria, obtained his Master of Science in Electrical Engineering at the Graz University of Technology (TU Graz) in October 2009. In February 2010 he has joined the Electa Research Group at KU Leuven, Belgium where he obtained his PhD in Electrical Engineering in January 2015. He was a postdoctoral researcher until 2018 and is nowa research expert at KU Leuven / EnergyVille.
His main research interests are optimization methods in power system planning, power system modelling, power system reliability, electricity markets and regulation. To this date he has worked in several national and international research projects on several aspects of power system modelling and optimization.
He has published several papers in international scientific journals and conferences. He is a senior member of IEEE and is an active member of CIGRE. He has been in the local organization committee of the IEEE EnergyCon 2016 conference in Leuven. He is a vice chair of the IEEE PES/PELS/IAS Benelux Chapter and has been the chapter chair between 2017 and 2018. He is an associate editor with the Canadian Journal of Electrical and Computer Engineering.
Evelina Gabasova
Dr Evelina Gabašová is a data scientist and machine learning researcher, working in The Alan Turing Institute, the UK’s national centre for data science and artificial intelligence. She writes about data science, machine learning and software development.
Christophe Hurter
Christophe Hurter is professor aan de Universiteit van Toulouse, Frankrijk, en leidt de groep Interactieve Data Visualisatie (DataVis) van de Franse Burgerluchtvaart Universiteit (École nationale de l'aviation civile, ENAC). Zijn onderzoek omvat verklaarbare A.I. (XAI), big data manipulatie en visualisatie (InfoVis), immersieve analytics, en humancomputer interactie (HCI). Hij onderzoekt het ontwerp van schaalbare visuele interfaces en de ontwikkeling van pixelgebaseerde technieken. Hij is onderzoeker bij het onderzoekscentrum voor het Franse militaire luchtmacht testcentrum (CReA, Base militaire de Salon de Provence) en bij het Brain and Cognition Research Center (CerCo, Hospital University Center van Toulouse). Hij publiceerde 2 boeken, 4 boekhoofdstukken, 20 octrooien, 25 tijdschriftartikelen, meer dan 100 per review getoetste internationale onderzoekspapers.
Hussain Kazmi
Hussain Kazmi is currently an FWO postdoctoral research fellow at KU Leuven, where his research is at the intersection of machine learning, optimal decision making and energy. His core area of expertise lies in developing algorithms that integrate domain expertise and downstream task information into data-driven models for smart(er) energy systems. Very recently, this research work has received the annual award of the International Institute of Forecasters. Currently, he leads a cross-European EIT InnoEnergy working group aimed at developing a data science program for energy engineers.
He holds a PhD at the intersection of data science and energy engineering from KU Leuven (2019), as well as MSc degrees in Sustainable Energy Technology, and Energy and Nuclear Engineering from Technical University of Eindhoven (The Netherlands) and Politecnico di Torino (Italy) respectively. In 2021, he was a visiting research scholar at KTH Royal Institute of Technology (Sweden). As the first data scientist at two different Belgian clean energy startups (Enervalis and iLECO), he has also helped set up data science teams in applied settings.
Antonio Licu
Tony is cumulatief hoofd van het bureau voor digitale transformatie en hoofd van de eenheid Operationele veiligheid, SQS en geïntegreerd risicobeheer (NMD/SAF) binnen het directoraat Netwerkbeheer van EUROCONTROL (Europese Organisatie voor de veiligheid van de luchtvaart).
Hij leidt de uitvoering van programma's voor veiligheidsbeheer en menselijke factoren van EUROCONTROL. Hij heeft een uitgebreide operationele en technische achtergrond op het gebied van luchtverkeersleiding (master in avionica).
Tony's rol als hoofd van DTO (het organisatorische vehikel dat de digitale transformatie van Eurocontrol Network Manager aanstuurt) is het beheren van technologie, innovatie en digitale transformatie voor iNM in nauwe samenwerking met de organisatorische entiteiten van EUROCONTROL en de industriële partner.
Riccardo Patriarca
Riccardo Patriarca is een tenure track assistent-professor aan de Sapienza Universiteit van Rome (Italië) - Dept. van Werktuigbouwkunde en Lucht- en Ruimtevaarttechniek. Hij heeft een BSc in Luchtvaart- en Ruimtevaarttechniek, een MSc in Luchtvaarttechniek en een PhD in Industriële en Managementtechniek (Doctor Europaeus). Hij heeft veel gepubliceerd (ongeveer 100 manuscripten gepubliceerd in academische tijdschriften en conferentieprocedures) over methodologische en epistemologische aspecten van risico-, veiligheids- en veerkrachtmanagement, evenals operations management in het algemeen. Hij streeft ernaar systemen veiliger en veerkrachtiger te maken wanneer, en vooral voordat, dingen misgaan.
Bart Roets
Bart is een Belgisch spoorwegingenieur. Hij heeft uitgebreide management- en expertervaring bij de Belgische spoorwegen, en internationale lobby-ervaring bij de Community of European Railways (CER). Bart is medeoprichter van het On Track Lab, en is momenteel Principal Engineer bij Infrabel’s Performance Data divisie van Infrabel. Zijn voornaamste doel is de kloof tussen praktijkmensen en academici te dichten, en een resultaatgerichte samenwerking tot stand te brengen die voordelig is voor beide partijen.
Hij heeft samenwerkingsverbanden ontwikkeld met academici uit België, Frankrijk, het VK, de VS en Australië. Bart behaalde een MSc in Ingenieurswetenschappen (burgerlijk ingenieur elektronica), een MSc in Public Management, en een PhD in Bedrijfseconomie (steeds aan de Universiteit Gent). Hij is geaffilieerd onderzoeker aan de Universiteit Gent, en adjunct professor aan de IÉSEG School of Management (Frankrijk). Hij is tevens onderzoekspartner voor meerdere projecten bij Virginia Tech's System Performance Lab (VS).
Léon Sobrie
Léon Sobrie is doctoraatsstudent aan de Universiteit Gent - Faculteit Economie en Bedrijfskunde. Hij heeft een BSc en MSc in Business Engineering. Zijn onderzoek richt zich op het ontwikkelen en implementeren van machine learning modellen voor het voorspellen van key metrics (vertragingen, werklast, veiligheid) in digitale controlekamers met als doel real-time analytics aan te bieden aan managers. Dit onderzoek wordt uitgevoerd in het kader van het On Track Lab, een multidisciplinair onderzoekslab rond operationele, transport- en netwerkanalyses, opgericht door de Universiteit Gent, Infrabel en IÉSEG School of Management. Werk van Léon Sobrie, met als co-auteurs Marijn Verschelde en Bart Roets, werd onlangs gepresenteerd op internationale conferenties zoals INFORMS 2021 (Anaheim, VS) & EURO2021 (Athene, Griekenland).
Peter Prater
Peter Prater is de oprichter en voorzitter van de International Critical Control Rooms Alliance (ICCRA). Peter is een bekend gezicht in de Public Safety ICT-wereld. Zijn inzet en passie blijken uit zijn functie als oprichter en voorzitter van de International Critical Control Rooms Alliance (www.iccraonline.com), een langdurige supporter van de TCCA en een Life Member van het Britse APCO, waar hij tussen 1994 en 2018 vele functies heeft vervuld.
Peter is Hexagon's UK Managing Director voor de divisie Safety, Infrastructure & Geospatial. Sinds het aanvaarden van deze aanstelling heeft het team het contract binnengehaald om de verouderde commando- en controleoplossing van de Londense Metropolitan Police Service te vervangen. Hij is gepassioneerd over de rol en de werking van kritieke controlekamers en in het bijzonder hoe deze worden beïnvloed door veranderingen in de technologie en hoe ze de Safe Cities agenda kunnen ondersteunen.
Voordat hij bij Hexagon in dienst trad, begon Peter zijn werkzame leven als gebruiker toen hij 15 jaar lang over de hele wereld diende bij het Royal Corps of Signals van het Britse leger. Na zijn carrière in het leger werkte Peter 14 jaar als zelfstandig consultant en klom op tot Head of ICT Consulting bij Hyder Consulting voordat hij in 2009 bij Frequentis in dienst trad als Key Account Manager voor de relatie met de Metropolitan Police Service. Peter's achtergrond is dan ook sterk gebaseerd op de inzet en het gebruik van mobiele en vaste communicatie- en commando- en controlesystemen ter ondersteuning van kritische operaties.
Marijn Verschelde
Marijn Verschelde is universitair hoofddocent Quantitative Methods aan de IÉSEG School of Management (LEM-CNRS 9221, Lille, Frankrijk). Hij is ook gastprofessor aan de KU Leuven en medeoprichter van On Track Lab. Verder is hij mede-coördinator van de nieuwe LEM onderzoeksgroep Operations Research & Organizations Performance (OPER). Zijn bewezen staat van dienst omvat, naast publicaties op het gebied van operations en toegepaste micro-econometrie, samenwerkingen met bedrijven en centrale banken op het gebied van bedrijfsprestaties. Zijn meest recente onderzoek richt zich op machine learning voor besluitvorming.
Wilco Tielman
Wilco Tielman is a data scientist at ProRail since 2015 and a guest researcher at the University of Utrecht within the Intelligent Systems group. He got his Msc degree in Technical Artificial Intelligence at the University of Utrecht. He has been working at ProRail on data science and AI related questions for the traffic control department, with the aim of closing the gap between research and practice.
Gerelateerde opleidingen
Digitaal, data & AI in social profit – van ambitie naar actie
Workshop - Brugge - VIVES Continue