Ga naar inhoud
Aangepaste digitale sleuteltechnologieën bekend gemaakt

Aangepaste digitale sleuteltechnologieën bekend gemaakt

Contactpersoon

Frits Grotenhuis

Directeur

Topsector ICT

Sleuteltechnologieën vormen een belangrijke basis voor de manier waarop wij onderzoek en innovatie prioriteren en financieren. Zij leveren namelijk in potentie een grote bijdrage aan het oplossen van maatschappelijke uitdagingen en beïnvloeden aldus de manier waarop wij leven, communiceren, leren, innoveren, werken en produceren. Sleuteltechnologieën dragen bij aan de kwaliteit van leven en verbeteren onze economische positie door nieuwe toepassingen, (internationale) concurrentie en het versterken van de arbeidsmarkt.

De basislijst van digitale sleuteltechnologieën die in 2018 is vastgesteld, heeft in de afgelopen periode een herijking doorgemaakt op basis van brede ontwikkelingen in onze maatschappij, de wetenschap en technologie. De beschreven sleuteltechnologieën en raakvlakken scheppen ruimte voor opkomende technologieën en nauwe samenwerking tussen de topsectoren.

Voor Topsector ICT geldt dat het aantal sleuteltechnologieën een uitbreiding kent van vijf naar zeven. In de komende maanden houden we u op de hoogte welke mogelijkheden dit biedt en gaan we deze website erop aanpassen. Zodat u de juiste informatie kunt blijven vinden.

Klik hier voor het rapport Herijking sleuteltechnologieën 2023


Sleuteltechnologieën en innovatie

De complete lijst van 44 sleuteltechnologieën speelt een belangrijke rol in de kennis- en innovatieagenda (KIA) Sleuteltechnologieën, de sleuteltechnologieontwikkeling binnen de topsectoren, het Nationaal Groeifonds en NWO-calls. Het vormt bovendien de basis voor de inzet van regionale middelen en EU-cofinanciering. Daarnaast vormt de lijst de basis voor de Nationale Technologiestrategie van het ministerie van Economische Zaken en Klimaat, die later dit jaar wordt bekendgemaakt.

7 digitale sleuteltechnologieën

Artificial intelligence (AI)

Artificial intelligence (AI) is een systeemtechnologie die erop gericht is om gedrag door machines te realiseren dat lijkt op natuurlijke intelligentie. Artificial intelligence omvat verschillende leerstrategieën. Bij supervised machine learning is het model/algoritme in staat classificatie of predictie te doen op basis van een test dataset en bijbehorende labels. Bij unsupervised learning maakt het algoritme deze categorisatie zonder gebruik te maken van bestaande labels. Bij reinforcement learning leert het algoritme over de beste strategie op basis van interactie met de omgeving. Deep learning staat toe problemen van hogere complexiteit en abstractie op te lossen. In toenemende mate worden voor AI hybride vormen ontwikkeld waarin mens en AI samenwerken.

Data science, data analytics and data spaces

Data science, analytics en data spaces (data ecosystems) betreft alle aspecten van het verzamelen, beheren, ontsluiten, delen en analyseren van data om waarde te creëren. Het data ecosysteem bevat gecentraliseerde en gedistribueerde data bases als ook federatieve oplossingen voor data delen. Voor analyse en waarde creatie moet deze data FAIR zijn, als ook moeten er afspraken stelsels bestaan over gebruik, toegang,en waarde van de data. Gegevens kunnen gestructureerd of ongestructureerd zijn, statisch of dynamisch, en gegevens kunnen zeer heterogeen zijn. De geëxtraheerde waarde kan de vorm hebben van voorspellingen, geautomatiseerde beslissingen, modellen die zijn geleerd uit gegevens of visualisaties die inzicht geven in de gegevens.

Cybersecurity technologies

Cybersecurity technologies om relevante digitale risico’s tot een aanvaardbaar niveau te reduceren. Dit omvat ook het omgaan met risico’s op schade of uitval van digitale systemen en de beschikbaarheid, integriteit en vertrouwelijkheid van gegevens. Technologieën zijn gericht op het voorkomen van cyberincidenten en - wanneer cyberincidenten zich hebben voorgedaan - deze te ontdekken, schade te beperken en herstel eenvoudiger te maken.

Software technologies and computing

Software technologies and computing richt zich op het ontwikkelen van methoden en technieken voor software zodat software bruikbaar en betrouwbaar is en blijvend onderhoudbaar. Daarbij is de trend enerzijds dat technologieën in toenemende mate gedistribueerde architecturen ondersteunen. Belangrijke voorbeelden daarvan zijn blockchains met het oog op decentralised trust systems, alsook cloud, edge, grid, highperformance en mobile computing. Anderzijds worden nieuwe programmeertalen, ontwikkelmethoden en testomgevingen steeds dominanter, om het hoofd te kunnen blijven bieden aan strengere kwaliteitseisen en verhoogde snelheid van innovatie.

Digital connectivity technologies

Digital connectivity technologies zal zorgen voor nieuwe generatie draadloze en vaste netwerken die de grotere vraag naar capaciteit aankunnen, die robuust en flexibel zijn, en die efficiënt met energie en materialen omspringen. Veel van deze netwerken zullen programmeerbaar zijn om optimaal tegemoet te kunnen komen aan de grote diversiteit aan eisen vanuit applicaties. Te denken valt aan zeer grote bandbreedte voor netwerken in high performance computing, zeer lage latency netwerken voor autonoom rijden en industriële toepassingen, en zeer sterke beveiliging voor financiële- en overheidssectoren.

Digital Twinning and Immersive technologies

Digital Twinning and Immersive technologies zijn een digitale representatie van fysieke processen en systemen ten behoeve van digitale, autonome productie, analyse, en optimalisatie. Digital twins worden onder andere gebruikt voor engineering en fabrication technologies voor modelleren van machines en processen, in Life Science and Health en medtech voor een digitale tegenhanger van een organisme (zoals de mens). Digital twins ontwikkelen zich in toenemende mate tot meer interactieve en dynamische systemen (die bijvoorbeeld processen kunnen aan- en bijsturen). Digital twins bouwen voort op een aantal andere digitale technologieën zoals computing, connectivity and communication technologies, cloud en IoT netwerken, data science voor het delen en analyseren van data, AI voor predictie en immersive technologies voor de creatie van realistische ervaringen en optimale interactie met de kunstmatige, gesimuleerde omgeving. Immersive technologies transformeren ervaringen naar een realistischer niveau door het virtueel samen brengen van het zicht (beeld), het geluid en zelfs de aanraking van gebruikers.

Neuromorphic technologies

Neuromorphic technologies richten zich op bio-geïnspireerde hardware voor het energie-efficiënt verwerken van informatie. Neuromorphic kan betrekking hebben op directe modellen van biologische structuren zoals neuronen en synapsen, maar ook op digitale en/of analoge implementaties van kunstmatige neurale netwerken zoals gebruikt in machine learning en robotics. Hardware implementatie van neuromorphic technologies kan gerealiseerd worden door onder andere memristors, spintronic devices en complexe nanomateriaal netwerken.

  • Privacy overzicht
  • Noodzakelijke cookies
  • Cookies van derden
  • Aanvullende cookies
  • Privacy en cookies

Deze website maakt gebruik van functionele-, analytische- en tracking-cookies om de website te verbeteren.

Strikt Noodzakelijke Cookies moet te allen tijde worden ingeschakeld, zodat wij uw voorkeuren voor cookie-instellingen kunnen opslaan.

Deze website gebruikt Google Analytics, Hotjar en Facebook pixel om anonieme informatie te verzamelen, zoals het aantal bezoekers van de site en de meest populaire pagina's.

Door deze cookie ingeschakeld te houden, kunnen we onze website verbeteren.

Deze website gebruikt de volgende aanvullende cookies/services:

Meer over onze cookies