Wat als je woningbouwprojecten kunt volgen zonder ook maar één keer op locatie te hoeven zijn? Geen telefoontjes, geen inspecties, geen giswerk. EY heeft een AI-tool ontwikkeld die satellietbeelden analyseert en daarmee een revolutie ontketent in hoe we vastgoedontwikkeling monitoren.
Nederland staat voor een van de grootste woningbouwopgaven in decennia. Om het groeiende tekort aan betaalbare woningen aan te pakken, heeft de overheid ambitieuze doelen gesteld: tot 2030 moeten er circa 900.000 nieuwe woningen worden gebouwd. Daarnaast is er sprake van een groeiende vraag naar data-gedreven oplossingen. Daarom is het cruciaal dat overheden en commerciële partijen innovatieve technologieën omarmen. EY heeft een belangrijke stap gezet met de ontwikkeling van een AI-tool die gebruikmaakt van satellietdata om de voortgang van vastgoedprojecten te monitoren. Deze technologie biedt nieuwe mogelijkheden voor het efficiënt beheren van vastgoedprojecten en het verbeteren van besluitvormingsprocessen. De tool maakt gebruik van ultra-high resolution satellietdata (tot 30 cm) via het NSO, aangevuld met Europese data op 10 meter resolutie.
Satellietdata voor woningbouwmonitoring
De woningbouwopgave vraagt om snelheid en inzicht. Maar hoe monitor je voortgang als projecten verspreid liggen en traditionele methodes traag zijn? Een AI-tool die satellietbeelden analyseert biedt uitkomst: automatisch herkennen waar gebouwd wordt en wat de voortgang van de projecten is, als serieuze oplossing voor een structureel probleem. De technologie die we wereldwijd al succesvol toepassen, kreeg binnen een opdracht voor het Ministerie van Volkshuisvesting en Ruimtelijke Ordening (VRO) een nieuwe toepassing: een efficiëntie gedreven aanpak die uitgroeide tot een ‘proof of concept’ met potentie voor opschaling en een bron voor verantwoordingsinformatie. De combinatie van gratis beschikbare satellietdata en analyse [SB1] biedt een unieke kans om woningbouwprojecten letterlijk van bovenaf te volgen, zonder fysieke inspecties, zonder giswerk.
Analyse maken van deze satellietdata-informatie waarop in deze ‘proof of concept’ beleid gebaseerd kan worden en verantwoording over de resultaten afgelegd. In dit geval stelde de tool stelt het Ministerie van VRO in staat om projecten voor woningbouw te identificeren en de voortgang van projecten (waar bijvoorbeeld subsidie aan is verstrekt) te monitoren zonder fysieke bezoeken. Daarnaast is een eerste stap gemaakt in specifiek kunnen identificeren van flexwoningen.
De kracht van de tool ligt in de combinatie van AI en open data. In Nederland zijn satellietbeelden gratis beschikbaar, een unieke situatie wereldwijd. De samenwerking van het Nederlandse EY team met een voormalig NASA-medewerker binnen EY bracht internationale expertise in en versnelde de ontwikkeling van het model. Het model bereikte een nauwkeurigheid van circa 70% bij het herkennen van woningen. Dat is significant, zeker gezien de beperkte dataset. Ter vergelijking: in internationale benchmarks ligt de nauwkeurigheid voor gebouwherkenning doorgaans tussen de 60% en 80%, afhankelijk van resolutie en modeltype. Hoewel de technologie nog niet perfect is, biedt ze wel perspectief op het versimpelen van processen en het ondersteunen van beleidsbeslissingen..
De huidige versie van de AI-tool is een belangrijke stap voorwaarts, maar er zijn nog veel meer mogelijkheden voor verdere ontwikkeling. Momenteel werken we aan het koppelen van omgevingsplaninformatie aan de tool. Dit is een veelbelovende toekomstige toepassing die de functionaliteit van het model verder kan uitbreiden. Dit zou niet alleen de nauwkeurigheid van de analyses verbeteren, maar gaat ook waardevolle inzichten bieden voor beleidsmakers en ontwikkelaars. Vragen als: waar de beste locaties liggen voor woningbouwprojecten, of welke bestaande gebouwen in aanmerking komen voor herontwikkeling of optoppen, kunnen zo veel eenvoudiger en doeltreffender beantwoord worden. Door slim te combineren en te koppelen, ontstaat een systeem dat niet alleen monitort, maar ook voorspelt en adviseert. Dat is waar de toekomst ligt.
Internationale toepassingen
De technologie die we wereldwijd al toepassen, werd in Australië succesvol ingezet om schade aan gebouwen na bosbranden te classificeren. EY werd ingeschakeld om de effectiviteit van satelliettechnologie en kunstmatige intelligentie te bepalen voor het monitoren van de herstelwerkzaamheden aan gebouwen na het bushfire-seizoen van 2019/2020. In het Midden-Oosten heeft EY de voortgang van pijpleidingbouw gemonitord. Deze cases tonen aan dat de technologie breed inzetbaar is: van rampenrespons tot infrastructuurontwikkeling.
