R&D, oftewel Onderzoek en Ontwikkeling, verwijst naar alle systematische en creatieve activiteiten die worden ondernomen om kennis te vergroten en nieuwe toepassingen te creëren. Het omvat zowel fundamenteel onderzoek als technologische innovatie gericht op verbeterde producten, diensten of processen. In het veld van kunstmatige intelligentie speelt R&D een centrale rol, omdat het de ontwikkeling, prototypering en validatie van nieuwe algoritmen, architecturen of toepassingen mogelijk maakt. Dit onderscheidt zich van puur operationele implementatie of commerciële exploitatie van bestaande technologieën.
Toepassingsgebieden en voorbeelden
In AI kan R&D gericht zijn op het creëren van nieuwe machine learning-modellen, het optimaliseren van neurale netwerken of het oplossen van uitdagingen zoals uitlegbaarheid en robuustheid. Onderzoeksinstellingen, innovatieafdelingen van technologiebedrijven en deeptech-startups voeren R&D-projecten uit voor spraakassistenten, computer vision-systemen of natuurlijke taalverwerkingstools. R&D wordt ook ingezet voor verbetering van industriële processen, gezondheidszorg, automotive en finance.
Belangrijkste softwaretools, libraries en frameworks
AI R&D maakt gebruik van tools als Python, R of Julia en gespecialiseerde libraries en frameworks zoals TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, JAX, Hugging Face Transformers en OpenAI Gym (voor reinforcement learning). Data- en distributed computing-platforms (Spark, Dask, Ray) zijn gangbaar. Voor samenwerking en projectmanagement worden Git, MLflow, Weights & Biases en DVC veel gebruikt.
Recente ontwikkelingen en trends
AI R&D wordt gekenmerkt door de opkomst van foundation models, de integratie van generatieve AI en de verspreiding van self-supervised learning. Bedrijven investeren fors in R&D voor energiezuinige modellen, ethiek en governance. Nieuwe paradigma’s zoals hybride AI, federated learning en modelkwantisatie zijn belangrijke onderzoekslijnen. Open source en internationale consortia versnellen het innovatietempo in R&D.