Als Rijkswaterstaat leveren wij dagelijks de diepte-informatie van de Rijntakken aan de scheepvaart. Deze Minst Gepeilde Diepte (MGD) meten we nu door met patrouillevaartuigen over de rivier te varen en metingen uit te voeren. Deze werkwijze vraagt veel tijd en capaciteit van zowel vaartuigen als collega’s. Hierdoor komen soms andere werkzaamheden onder druk te staan. Daarom starten we in mei 2026 een proef met een AI-voorspelmodel, als alternatief voor de huidige manier van werken. De komende tijd blijven we de MGD ook gewoon nog op de gebruikelijke manier meten. De proef moet inzicht geven in de meerwaarde en de betrouwbaarheid van een voorspelmodel.
Waarom
Rijkswaterstaat meet dagelijks de diepte van de Rijntakken met een vaartuig. De minst gepeilde diepte is een plek in de rivier waar de waterdiepte het laagst is, gemeten vanaf de bodem tot aan het wateroppervlak. De rivierbodem is namelijk niet overal even diep. Deze informatie helpt schippers te bepalen hoeveel lading ze veilig kunnen meenemen zonder vast te lopen. De metingen uitvoeren is dagelijks een tijdrovend proces voor Rijkswaterstaat. We onderzoeken of we deze metingen efficiënter uit kunnen voeren, zodat onze collega’s op de patrouillevaartuigen meer tijd hebben voor andere taken op de vaarweg.
Ideeën verzameld
Een jaar geleden deelden we al dat we gingen starten met het project Minst Gepeilde Diepte. We zijn begonnen met het onderzoeken van de huidige manier van werken en de meerwaarde voor de schipper. Er zijn onder andere gesprekken gevoerd met belangenverenigingen en een grote reder (bedrijf dat de schepen beheert). Op basis van deze inzichten zijn we binnen en buiten onze organisatie op zoek gegaan naar mogelijke verbeteringen, innovaties en alternatieve werkwijzen. Ook via ons LinkedIn-bericht kwamen verschillende ideeën binnen.
Gekozen idee
Alle verzamelde ideeën zijn beoordeeld door een opgerichte expertgroep. Er is gekozen om een proef uit te gaan voeren met een AI-voorspelmodel. We gaan onderzoeken of het technisch mogelijk is om met AI een betrouwbare voorspelling te doen voor de komende twee dagen. In vergelijking met de huidige werkwijze verwachten we dat dit efficiënter, goedkoper en duurzamer is. Voor de ontwikkeling van het model werken we samen met het bedrijf DotX Control Solutions. Dit bedrijf heeft eerder met Rijkswaterstaat een AI-model ontwikkeld dat de bodemligging in de IJssel in kaart brengt. Dat model wordt ingezet om de vaargeul efficiënter te baggeren (lees hier meer).
Dit gaan we doen
Voor het ontwikkelen van het model gebruiken we 10 jaar aan openbare dieptemeetdata. Ook onderzoeken we de meerwaarde van realtime-data. Tijdens onze 6 maanden durende proef gaan we kijken of de voorspellingen van het AI-model overeenkomen met onze daadwerkelijke metingen. De normale manier van MGD meten blijft namelijk gewoon doorgaan.
Na afloop van de proefperiode stelt de expertgroep een adviesrapport op. Dit rapport geeft inzicht in de betrouwbaarheid van het AI-model en beoordeelt of een voorspelmodel in de toekomst daadwerkelijk kan worden ingezet voor het bepalen van de MGD. Ook de belangen en ervaringen van schippers worden meegenomen in het advies. Het uitgangspunt is dat de kwaliteit van onze afgegeven MGD-gelijk of zelfs beter is.
Wat verandert er nu voor de schipper?
Het betreft een interne proef. De reguliere MGD‑metingen blijven doorgaan. Als schipper merkt u niets van de testen, en blijft u de informatie van onze handmatige metingen ontvangen. Ook als het voorspelmodel in de toekomst echt gebruikt gaat worden, verandert er voor de schipper niets. We blijven de MGD‑informatie namelijk via de gebruikelijke kanalen communiceren.
Veilig en verantwoorde AI
We vinden het als Rijkswaterstaat belangrijk om te onderzoeken of AI onze dienstverlening kan verbeteren. De proef helpt ons ook om in kaart te brengen welke risico’s, uitdagingen en (wettelijke) verantwoordelijkheden het gebruik van AI met zich meebrengt als we dit soort technieken daadwerkelijk in de toekomst gaan inzetten. Veilig en verantwoord AI‑gebruik staat voorop in de proef. Relevante updates over dit project blijven we delen.
