Onderzoek naar kunstmatige intelligentie in Nederland

Wereldwijd zetten landen sterk in op de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie (AI). Ook Nederland en de Europese Unie doen dat. De EU wil dat de gezamenlijke investeringen van overheden en bedrijven in de ontwikkeling van AI stijgen tot jaarlijks 20 miljard euro in 2030 (Europese Commissie, 2018a). Daartoe wil ze in de periode 2021-2027 1 miljard euro per jaar investeren vanuit Horizon Europe en het Digital Europe-programma (Europese Commissie, 2021).

Binnen Nederland wordt AI ook steeds belangrijker. Zo ontwikkelden overheid en bedrijfsleven het AiNED Nationaal Groeifonds Investeringsprogramma, dat moet leiden tot een investering van 2,1 miljard euro in AI over de periode 2021-2027 (NL AI-Coalitie, 2021). In april 2021 kreeg dit plan 276 miljoen euro toegekend uit het Nationaal Groeifonds voor de eerste fase. Ook zien we bij NWO en RVO een stijging van zowel de omvang, als het aandeel van de financiering dat naar AI-gerelateerde projecten gaat (zie het tekstkader hieronder).

Investeringen in de onderzoekskwaliteit en -capaciteit vormen een belangrijk onderdeel van zowel de Europese als de Nederlandse plannen. Het kwalitatief hoogwaardige onderzoekssysteem wordt gezien als een van de krachten van Europa, dat minder grote bedrijven (en bijbehorende investeringen) heeft dan China en de VS. Daarom laten we in deze factsheet zien welke plek het AI-onderzoek inneemt in Nederland en Europa, en waar dat onderzoek op gefocust is.
 

De omvang van het AI-onderzoek in Nederland

In het eerste deel van deze factsheet kijken we naar de plek die het AI-onderzoek in Nederland inneemt. Welk deel van de Nederlandse onderzoeksinzet en –output is gericht op AI? We vergelijken dit aandeel met de focus op AI-onderzoek in de tien referentielanden en het Europese (EU-27), en wereldwijde gemiddelde. Hieruit blijkt dat Nederland een relatief kleine speler is op het gebied van AI, zoals ook de onderstaande figuur laat zien. Daarom zullen we in de landenvergelijking gebruik maken van het aandeel van het binnen dat land uitgevoerde onderzoek dat kan worden gekenmerkt als AI-onderzoek. China, de EU-27 en de VS zijn veruit de grootste spelers op AI-gebied. Daarom krijgen zij apart aandacht.

Wereldwijd zijn in de periode 2013-2018 14 miljoen wetenschappelijke publicaties opgenomen in de Scopus-database, waarvan 314.212 op het gebied van AI. Nederlandse onderzoekers droegen bij aan 4.047 AI-publicaties. Dat is 1,3% van het totaal aan AI-publicaties wereldwijd. Kijken we naar alle publicaties, dan zien we dat Nederlandse onderzoekers bijdroegen aan 2,1% van het totaal.

Wereldwijd waren in dezelfde periode 4,1 miljoen onderzoekers actief. 66.447 van hen zijn AI-onderzoeker. 985 van deze AI-onderzoekers hebben een periode in Nederland gewerkt: 1,5% van het wereldwijde totaal. Dat is relatief weinig. Van alle actieve onderzoekers heeft 2,9% een periode in Nederland gewerkt.

De Nederlandse bijdrage aan het AI-onderzoek is dus kleiner dan de gemiddelde bijdrage die Nederland levert aan onderzoek op alle vakgebieden samen.

Dat beeld blijft overeind wanneer we inzoomen op het aandeel van AI in de totale Nederlandse onderzoeksinzet (onderzoekers) en onderzoeksoutput (publicaties). Wanneer we Nederland vergelijken met de andere landen in deze analyse, zien we dat hier een kleiner deel van de onderzoeksinzet en -output gericht is op AI, dan gemiddeld in de EU-27 en wereldwijd. De onderstaande figuur laat dat zien door het aandeel AI-onderzoekers in de totale onderzoekspopulatie (Y-as) af te zetten tegen het aandeel publicaties dat AI-gerelateerd is (X-as). Beide indicatoren laten zien welk deel van het totale (publieke) onderzoek in een land AI-onderzoek is. Ze geven een vergelijkbaar beeld.
 

Aandeel AI in de onderzoeksinzet en -output per land

Van de tussen 1996 en 2019 aan Nederland verbonden onderzoekers, is 0,8% AI-onderzoeker. Dit ligt lager dan het wereldwijde gemiddelde (1,6% van de onderzoekers is AI-onderzoeker) en het gemiddelde van de EU27 (1,2%). 

Van alle (deels) Nederlandse publicaties uit de periode 2013-2018 was 1,3% AI-gerelateerd. Ook dit ligt lager dan het wereldwijde gemiddelde (2,2% van de publicaties) en het Europese gemiddelde (1,8%).
 

Het Nederlandse AI-onderzoek groeit sterk

Nederland heeft in deze periode het AI-onderzoek wel sterk geïntensiveerd: het aandeel AI-gerelateerde publicaties nam tussen 2013 en 2018 met 115% toe. Alleen in de VS en Japan nam het aandeel AI-publicaties sterker toe (met respectievelijk 151% en 135%). Iran en India, die een hoog aandeel AI-publicaties hebben, groeien niet meer zo hard.

De intensivering is ook zichtbaar in de kwaliteit en de relevantie van het AI-onderzoek, die internationaal gezien hoog zijn. Dit leiden we af uit de hoge gemiddelde citatie-impactscores van AI-publicaties van aan Nederland verbonden onderzoekers (zie onderstaande figuur). De citatie-impact van publicaties waarbij wetenschappers van Nederlandse instellingen betrokken zijn, is met een gemiddelde van 2,08 zeer hoog. Dit houdt in dat deze publicaties ruim twee maal zo vaak worden geciteerd als het wereldwijde gemiddelde op hun vakgebied. Van de tien landen waar de meeste AI-publicaties vandaan komen, hebben alleen de VS, Canada en het VK een hogere gemiddelde citatie-score voor AI-publicaties.

China, Europa en de VS zijn de drie grootste spelers in de ontwikkeling van AI – ieder met hun eigen beleidsfocus, sterkere en zwakkere kanten (Castro en McLaughlin, 2021; Europese Commissie, JRC, 2018; Mols, 2019). Waar de aanwezigheid van een aantal grote bedrijven vaak als het sterke punt van de VS wordt gezien, en de grote overheidsinvesteringen als dat van China, wordt het kwalitatief hoogwaardige onderzoekslandschap gezien als Europa's grootste troef bij de ontwikkeling van AI.

China besteedt een relatief groot deel van zijn publieke onderzoek aan AI, zoals de tweede figuur uit deze factsheet al liet zien. Van alle AI-publicaties uit de periode 2013-2018 heeft 26% een Chinese auteur, 22% een auteur uit de Europese Unie (excl. het VK) en 18% een Amerikaanse auteur. Ter vergelijking: van het wereldwijde totaal aan publicaties op alle vakgebieden heeft slechts 20% een Chinese auteur. De Europese Unie en de VS spelen daar juist een iets grotere rol (respectievelijk 27% en 22%).

Die groei van China op het gebied van AI is zichtbaar sinds 2015, zoals de onderstaande figuur laat zien. Het aantal AI-publicaties met een of meer Chinese auteurs groeit van 11.192 in 2015 naar 22.926 in 2018. 

De figuur laat ook zien dat de EU-27 het AI-onderzoek minder sterk heeft geïntensiveerd dan China en de VS. De EU-27 produceerde in 2013 nog 8.690 AI-publicaties – vergelijkbaar met China en 51% meer dan de VS (5.750). In 2018 was de EU-27 betrokken bij 15.346 AI-publicaties (+77%), de VS bij 14.899 (+159%) en China bij 22.926 (+151%).

Onderstaande tabel laat de veranderende verhoudingen tussen China, de VS en de Europese Unie zien in percentages. Waar het aandeel van China en de VS in de wereldwijde AI-publicatieoutput stijgt (met respectievelijk 3,8 en 3 procentpunt), daalt het aandeel van de EU-27 met 4,6 procentpunt. 

Deze ontwikkeling van het Europese aandeel in het AI-onderzoek, die ook zichtbaar was in analyses van Elsevier zelf (Elsevier, 2018), is zorgelijk. Uit andere vergelijkingen tussen de VS, China en de Europese Unie blijkt immers dat kwalitatief hoogwaardig academisch onderzoek en het aanwezige AI-talent, de sterkere punten zijn van Europa’s AI-capaciteit, en daarmee belangrijk om te behouden (Castro en McLaughlin, 2021: Europese Commissie, 2018b).

De capaciteit voor academisch AI-onderzoek kan verder in het gedrang komen naarmate de rol van het bedrijfsleven op het gebied van AI toeneemt. Die toenemende rol van het bedrijfsleven is zichtbaar in de AI-index 2021 (Zhang et al., 2021). Daarin worden twee studies aangehaald, die laten zien dat bedrijven steeds vaker aanwezig zijn op AI-conferenties en dat steeds meer gepromoveerden in de Verenigde Staten kiezen voor een carrière in het bedrijfsleven.      

Samenwerking tussen sectoren

Als we kijken naar de auteurs van publicaties, zien we dat bij 92% van de AI-publicaties in de periode 2013-2019 auteurs vanuit de academische wereld betrokken zijn (Scopus data AI-index). Het bedrijfsleven is in dezelfde periode betrokken bij 6% van de AI-publicaties. De betrokkenheid van bedrijven is het hoogst in de VS (19%). Binnen de Europese Unie en China is hun rol een stuk kleiner, met respectievelijk 7% en 9%. In Nederland is die met 15% groot.

De rol van het bedrijfsleven in het AI-onderzoek is binnen de Europese Unie wel het sterkst gegroeid. Terwijl in 2013 nog maar bij 3% van de AI-publicaties in de EU auteurs vanuit het bedrijfsleven betrokken waren, was dat in 2019 al bij 9% het geval. In China groeide de bijdrage van het bedrijfsleven in dezelfde periode van 3% naar 7%, in de VS van 17% naar 19%.

Publicaties vanuit het bedrijfsleven zijn vaak het resultaat van samenwerking met onderzoekers uit het hoger onderwijs. De onderstaande figuur geeft weer welk aandeel van de AI-publicaties het resultaat is van zo'n samenwerking. In vergelijking met andere landen ligt dat percentage in Nederland hoog.

In het tweede deel van deze factsheet gaan we nader in op de focus van het AI-onderzoek. Op welke onderwerpen en onderdelen richt het AI-onderzoek zich in Nederland en de Europese Unie? Hoe verschilt dit van andere landen?

Wereldwijd omvatten de meeste AI-publicaties de onderzoeksgebieden machine learning, computer vision en neural networks (ook in combinatie met andere gebieden). Van alle publicaties wereldwijd heeft 51% een link met machine learning, 45% met neural networks en 36% met computer vision. Fuzzy systems is met 11% het kleinste onderzoeksgebied. Sinds 2013 zijn de onderzoeksgebieden machine learning, neural networks en computer vision het sterkst gegroeid. In de praktijk bestaat er overlap tussen de verschillende onderzoeksgebieden. Zo vormen neural networks een onderdeel van machine learning en heb je deze technieken nodig voor bijvoorbeeld computer vision. In het uitklapbare kader onder de volgende figuur staat meer informatie over wat de verschillende onderzoeksgebieden omvatten.

Nederland heeft internationaal vergeleken een relatief sterke focus op onderzoek naar het gebruik van AI voor planning- en besluitvormingsprocessen, waaronder in dit onderzoek ook maatschappelijke toepassingen vallen zoals de zelfrijdende auto en robotica. 26,3% van de Nederlandse publicaties valt geheel of deels binnen dit onderzoeksgebied (planning and decision-making). Dat percentage ligt boven het wereldwijde gemiddelde van 14,7%, en is hoger dan in alle andere landen in deze analyse. De onderzoeksgebieden neural networks, fuzzy systems en search and optimization krijgen in Nederland relatief minder aandacht. Neural networks is een AI-techniek waarmee het menselijk brein wordt nagebootst. Fuzzy systems is een vorm van redeneren die computers helpt om ongedefinieerde maten zoals ‘groot’, ‘koud’ of ‘lang’ om te zetten in een cijfer. Search and optimization is de inzet van AI voor het optimaliseren van zoekfuncties.

Sinds 2013 zijn met name de onderzoeksgebieden machine learning, neural networks en computer vision sterk gegroeid, zowel wereldwijd als in Nederland. 

Die Nederlandse focus op planning en besluitvormingsprocessen blijkt ook wanneer we de verdeling van AI-publicaties over de onderzoeksgebieden in Nederland vergelijken met die in de andere landen in onze analyse. Dit doen we in de figuren hieronder, waarbij we het wereldwijde gemiddelde hebben gelijkgesteld aan 1. In de eerste figuur vergelijken we de inzet van Nederland met die van de drie grote blokken China, de VS en de EU-27. In de tweede figuur vergelijken we Nederland met de andere landen binnen de Europese Unie.

Aandeel van de zeven onderzoeksgebieden in alle AI-publicaties (per land)

De focus van het Nederlandse AI-onderzoek is het meest vergelijkbaar met die van de VS, met uitzondering van de sterkere nadruk op het onderzoeksgebied planning and decision-making (26,3% van de Nederlandse AI-publicaties, tegenover 17,5% van de Amerikaanse). Op de gebieden neural networks en machine learning is het relatieve aandeel AI-publicaties van de VS ongeveer 6% hoger dan dat van Nederland. Deze twee grootste AI-onderzoeksgebieden doen onderzoek naar systemen die zelfstandig patronen in data kunnen aanbrengen.

China heeft een ander patroon. Dit land zet duidelijk minder in op taalherkenning en planning and decision-making en relatief veel op fuzzy systems, een vorm van redeneren die computers helpt om ongedefinieerde maten zoals ‘groot’, ‘koud’ of ‘lang’ om te zetten in een cijfer. Met 40% van de publicaties die onder meer gerelateerd zijn aan computer vision (beeldherkenning), zet China hier samen met India (42%) het sterkst op in.
 

Ander onderzoek komt tot vergelijkbare conclusies

Het Joint Research Center van de EU kwam tot deels vergelijkbare conclusies (Europese Commissie, 2018c). Het JRC maakt onderscheid tussen vier categorieën (machine learning, connected and automated vehicles, speech recognition and natural language processing en face recognition). Ook het JRC concludeert dat gezichtsherkenning een relatief grote rol speelt in China, terwijl de VS meer inzet op spraakherkenning. Tegelijkertijd komt uit de JRC-analyse naar voren dat in de EU (in dit geval inclusief het VK) de onderzoeksinzet redelijk gelijk verdeeld is, maar er duidelijk minder aandacht is voor gezichtsherkenning. Ook laat het binnen het Chinese AI-onderzoek een sterke focus op connected and automated vehicles zien. Deze verschillen kunnen ontstaan door een verschil in categorisering. Daar komt bij dat in de categorisering van het JRC ook bedrijven worden meegenomen en naar meer soorten output wordt gekeken, zoals patenten en bedrijfsregisters.

AI in de Europese Unie

Aandeel van de zeven onderzoeksgebieden in alle AI-publicaties (per land)

Net als binnen Nederland, ligt binnen de Europese Unie een relatief grote focus op planning and decision making (20%). De inzet op fuzzy systems loopt sterk uiteen tussen de verschillende in dit onderzoek opgenomen lidstaten.

Binnen de Europese Unie loopt de focus op een aantal onderzoeksgebieden uiteen. Zo zien we dat Spanje en Frankrijk meer gericht zijn op de onderzoeksgebieden search and optimization, de inzet van AI voor het optimaliseren van zoekfuncties, en fuzzy systems, wat AI-systemen helpen om ongedefinieerde maten zoals ‘groot’, ‘koud’ en ‘lang’ te kwantificeren. Duitsland en Frankrijk zijn van alle landen in deze analyse het sterkst gericht op natural language processing, spraakherkenning: 27% van hun publicaties gaan o.a. daarover.

De data in deze factsheet laten zien dat Nederland kwalitatief hoogwaardig AI-onderzoek publiceert. Over de periode 2013-2018 is de inzet op AI-onderzoek sterk gegroeid. Desalniettemin neemt het AI-onderzoek vergeleken met andere landen een relatief bescheiden plek in binnen het Nederlandse onderzoekslandschap. Ook Europa dreigt in deze periode zijn achterstand op de VS en China eerder te vergroten dan te verkleinen.

Maar sinds 2018 zijn zowel Nederland als de Europese Unie sterker gaan inzetten op AI. De ambitie van de Europese Commissie in de AI-strategie uit 2018 is om de Europese AI-investeringen te laten groeien van 4 à 5 miljard euro in 2017 (raming van de Europese Commissie, 2018a), naar jaarlijks 20 miljard euro in uiterlijk in 2030. Het gaat hier om investeringen van de Europese Unie, lidstaten en private partijen samen (Europese Commissie, 2018c). Het is nog te vroeg om over deze investeringen te kunnen rapporteren. Met haar AI-beleid kiest de EU een eigen weg, en investeert ze in AI die zowel het concurrentievermogen van Europa stimuleert, als meerwaarde levert voor Europese burgers (Europese Commissie, 2020; Mols, 2019; Rathenau Instituut, 2020).

De Nederlandse overheid presenteerde in 2019 het Strategisch Actieplan Artificiële Intelligentie (SAPAI). In de recente toekenningen voor het Nationaal Groeifonds en de zwaartekrachtpremies speelde AI een belangrijke rol.