Zuidhorn voorspelt woningbouw met machine learning

Door De Woningvoorspeller kan zelfs op straatniveau worden bepaald hoeveel én welk type woningen – huur of koop, vrijstaand of twee-onder-één-kap – gebouwd moeten worden. Niet alleen het type woning kan voorspeld worden, maar ook het aantal woningen dat nodig is, op basis van de voorspelde bevolkingsgroei en -samenstelling. De Woningvoorspeller wordt gevoed met openbaar beschikbare data, gecombineerd met specifieke data van een gemeente zelf. Hoe meer beschikbare data hoe nauwkeuriger de voorspelling gemaakt kan worden. In dit project werd gebruik gemaakt van nieuwe technologie (machine learning, predictive analytics, big data) werkend op cloudoplossing Microsoft Azure.

De Woningvoorspeller maakt gebruikt van data over woningen en inwoners van de gemeente. Met name de laatste databron bevat gevoelige gegevens, waardoor bij het verzamelen van deze data de nodige veiligheidsmaatregelen vereist waren. Ook de implementatie van een geschikt machine learning-model was een uitdaging. De woningvoorspeller voorspelt namelijk niet één waarde, maar de verdeling van type woningen in een nieuwbouwwijk, waardoor de meerderheid van de machine learning-modellen niet geschikt was. Ten slotte was ook de architectuur van de applicatie een complexe opgave omdat gemeenten zo gemakkelijk en snel mogelijk aan de slag moeten kunnen. State-of-the-art technieken, waaronder Docker container service en de app service voor containers op het platform voor Microsoft Azure, boden uitkomst.

Terug naar de overige genomineerden