-
Natural sciences
- Game theory, economics, social and behavioural sciences
- Machine learning and decision making
- Neural, evolutionary and fuzzy computation
- Database systems and architectures
- Decision support and group support systems
- High performance computing
-
Social sciences
- Criminology not elsewhere classified
-
Engineering and technology
- Other computer engineering, information technology and mathematical engineering not elsewhere classified
Havens zijn essentiële toegangspoorten tot de wereldhandel en verwerken jaarlijks honderden miljoenen ton vracht. Ze zijn tegelijk belangrijke toegangspunten voor gesmokkelde goederen, waardoor effectieve inspectie cruciaal maar steeds complexer wordt. De huidige aanpak kampt met een structureel dilemma: elke lading scannen is onhaalbaar, terwijl selectieve controles op basis van statische risicomodellen kritieke blinde vlekken laten. Dit veroorzaakt een voortdurende spanning tussen efficiëntie, kostenbeheersing en veiligheid. Bestaande benaderingen steunen op rigide modellen en sensornetwerken, zonder rekening te houden met adaptief crimineel gedrag. Dit zijn niet louter technische tekortkomingen, maar weerspiegelen diepere wetenschappelijke vragen over hoe heterogene, ongestructureerde data te fuseren met data over menselijk gedrag, incl. wanneer informatie onvolledig, tegenstrijdig of gemanipuleerd is.
IM‑PORT‑ANT pakt deze uitdaging aan met een privacyvriendelijk, interpreteerbaar en adaptief raamwerk voor anomaliedetectie en risicogestuurde inspectie. Het project integreert:
- hybride, uitlegbare risicovoorspelling die logistieke data, sensorinformatie en expertkennis combineert;
- coöperatieve, energiezuinige sensorfusie om menselijke activiteit te detecteren kwantificeren, zelfs bij bij sensoruitval en onder moeilijke omstandigheden;
- modelleren van vijandige gedragspatronen via agent-gebaseerde methode en speltheorie.
IM‑PORT‑ANT gaat verder dan de huidige stand van zaken door neuro-symbolische AI, simulaties en adaptieve sensorfusie te combineren in één systeem dat leert uit expertredenering en data‑gedreven inzichten. Dit maakt risicomodellen mogelijk die uitlegbaar zijn, bestand tegen onzekerheid en robuust tegen misleiding. Digital twins versnellen innovatie door zeldzame gebeurtenissen te simuleren en sensorplaatsing te optimaliseren zonder dure veldproeven. Speltheoretische modellering anticipeert op adaptief crimineel gedrag, waardoor inspectiestrategieën beter bestand zijn tegen manipulatie. Door prioriteit te geven aan hoog-risico ladingen en observatiemiddelen dynamisch te heralloceren, maximaliseert het project de detectie-efficiëntie per gespendeerde euro en vermindert het onnodige inspecties en operationele verstoring.
Verwachte resultaten na twee jaar zijn o.a.:
- Een gevalideerd proof-of-concept voor uitlegbare risicoanalyse en beslissingsondersteuning
- Een modulair, coöperatief sensorfusieprototype met energiebewuste inzetstrategieën
- Modellen van vijandig gedragspatronen en veerkrachtige mechanismen getest in realistische scenario’s
- Juridische en ethische richtlijnen voor AI‑gestuurde inspectiesystemen
Impact: IM‑PORT‑ANT versterkt de veiligheid van Vlaamse havens met minimale verstoring en kosten, en ondersteunt duurzame en competitieve logistiek. Voor de industrie creëert het kansen in AI‑gestuurde risicoanalyse, sensorfusie en privacyvriendelijk databeheer. Voor de samenleving verhoogt het de veerkracht van kritieke infrastructuur, bevordert het vertrouwen in AI en sluit het aan bij EU-prioriteiten rond veilige en ethische digitale infrastructuur. Door juridische vooruitziendheid en co-creatie met stakeholders te integreren, zorgt het project ervoor dat innovaties technisch robuust, maatschappelijk aanvaardbaar en klaar voor toekomstige valorisatie zijn.