De selectie laat een brede, samenhangende AI-agenda zien: betrouwbare en uitlegbare systemen, energie-efficiënte modellen, juridische kaders en maatschappelijke inbedding.

• Dr. Sara Magliacane (Informatics Institute) – Ontwikkelt methoden waarmee AI-systemen bedoelde, begrijpelijke concepten leren uit weinig labels en die veilig kunnen worden gebruikt in besluitvorming. Dit adres­seert kernproblemen rond uitlegbaarheid, robuustheid en data-efficiëntie.

• Dr. Pascal Mettes (Informatics Institute) – HyperVision: herdefinieert neurale netwerken voor computer visionmet hyperbolische geometrie om hiërarchieën correct te modelleren. Dit pakt een fundamentele beperking van huidige, Euclidische architecturen aan.

• Dr. Iris Groen (Informatics Institute) – “Het TikTok-brein”: koppelt hoge-resolutie hersenmetingen aan diepe netwerken met biologisch geïnspireerde verwerkingsprincipes. Doel: energiezuinigere AI die video begrijpt met minder rekenkracht.

• Dr. Claire Stevenson (Psychology Research Institute) – Ontwikkelt meetmethoden voor intelligentie die mensen en AI eerlijk vergelijken, en biedt handvatten voor veilige inzet van AI in het dagelijks leven.

• Dr. João Quintais (IViR, Rechten) – Regulering van generatieve-AI-contentmoderatie met een principieel EU-kader dat grondrechten (o.a. vrijheid van meningsuiting) borgt en de kloof tussen platform- en AI-regels overbrugt.

• Dr. Mahsa Shabani (Law Centre for Health and Life) – Eerlijkheid in medische AI en genomica: multidimensionaal normenkader en regulatoire oplossingen om bias te verkleinen en kwaliteit/veiligheid in zorgtoepassingen te verhogen.

Deze projecten versterken Amsterdam als AI-hub op de kruising van technische excellentie (vision, efficiënte modellen, meting van intelligentie) en publieke waarden (uitlegbaarheid, fairness, rechtsbescherming). Ze sluiten aan op het Amsterdamse ecosysteem waarin onderzoek, zorg en beleid samenwerken aan verantwoorde, mensgerichte AI.