We leven in een tijd waarin data overal om ons heen ontstaat. Van weerstations tot slimme meters en van kassadata tot ziekenhuisinformatiesystemen: bijna alles wordt door de tijd heen vastgelegd als reeksen waarden. Dat noemt men tijdreeksen. AI kan hier enorme waarde uit halen, omdat het goed is in het herkennen van patronen. In dit artikel kijken we hoe AI wordt ingezet om deze data te analyseren en te voorspellen. Daarbij gebruiken we bewust veel eenvoudige taal, zodat iedereen snapt waarom AI tijdreeks voorspellen zo’n relevant onderwerp is.
Tijdreeksen komen veel vaker voor dan mensen denken. Het weerbericht is er misschien wel het simpelste voorbeeld van. Elke dag wordt gemeten hoeveel regen er valt, hoeveel wind er is en wat de temperatuur is. Door AI los te laten op al die historische data, kan men beter inschatten wat er morgen gebeurt. Hierdoor is AI tijdreeks voorspellen niet meer iets wat alleen in labomgevingen gebeurt, maar iets dat direct invloed heeft op het leven van alledag.
Ook in de economie is het enorm belangrijk. Bijvoorbeeld bij het inschatten van de drukte in winkels of bestelpatronen in webshops. Bedrijven willen liever niet te veel voorraad of personeel, maar ook niet te weinig. Door AI tijdreeks voorspellen kan men veel beter bepalen wanneer pieken in bestellingen komen. Dit bespaart geld en voorkomt teleurstelling bij klanten.
Steeds meer steden worden “smart cities”. Dat betekent dat verkeerslichten, camera’s, energiepunten en vervoerssystemen gekoppeld zijn aan datastromen. Bijvoorbeeld een verkeerscentrale die ziet wanneer er files ontstaan. Door AI tijdreeks voorspellen kan worden bepaald welke straten waarschijnlijk vastlopen vóórdat het daadwerkelijk gebeurt. Dat zorgt voor betere doorstroom en minder frustratie voor bewoners.
Ook bij energiebeheer speelt dit enorm. Energienetwerken moeten balanceren tussen vraag en aanbod. Als duizenden elektrische auto’s tegelijkertijd opladen, kan het netwerk overbelast raken. Door AI tijdreeks voorspellen kan beter worden ingeschat wanneer dat gevaar dreigt. Hierdoor wordt modern energiemanagement betrouwbaarder.
Bedrijven gebruiken het verder om efficiëntie te verbeteren. Waarom blijven gokken op verkoopcijfers of drukke momenten, als je historische data hebt die een duidelijk ritme laat zien? Het mooie is dat systemen blijven leren. Dus als mensen ineens anders gaan bestellen – bijvoorbeeld door een trend – dan kan dat ook weer meegenomen worden in nieuwe voorspellingen.
De komende jaren zal deze aanpak alleen maar belangrijker worden. Niet omdat AI een hype is, maar omdat de wereld steeds sneller gaat. We verwerken meer informatie per dag dan ooit eerder in de geschiedenis. Het wordt te veel voor mensen om dit zelf te overzien. Daarom wordt AI tijdreeks voorspellen een hulpmiddel dat eigenlijk net zo normaal wordt als een weersverwachting checken in een app.
En de toepassingen blijven groeien. Denk aan persoonlijke apps die voorspellen wanneer je het meest productief bent. Denk aan sporthorloges die op basis van je hartslag en slaap proberen in te schatten of je moe wordt. Denk aan financiële apps die voorspellen wanneer jouw uitgaven pieken. Bijna alles in het dagelijks leven heeft een ritme — en daarmee een tijdreeks.Tip: lees ook De toekomst van tijd: wat ons wacht met AI en automatisering
Als je dit resultaat opslaat, kun je het later terugvinden in je account.