WBSO for AI, machine learning and data science

Get more out out your AI- en Datascience development with the WBSO

You build the future with predictive supply chain models, real-time algorithms that improve themselves and AI solutions that automate work and accelerate decisions. Consider an AI-steered continuously adjusting prediction model or camera inspection that immediately recognizes micro defects. These developments require time, expertise and budget. The WBSO allows for investment and risk reduction, and we help you get the most out of it. Whether you develop with Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) or computer vision, we translate your innovation into a clear and convincing WBSO application that meets all criteria.

 

In addition, we ensure a well-organized administration and accurate time registration. We evaluate your work against the RVO requirements and keep your file audit-proof. You focus on technological innovation that accelerates decision-making, simplifies workflows and makes organizations more resilient. We arrange planning, application and accountability, so that the process runs smoothly and without distractions.

Frequently Asked Questions

Ja, mits er een technisch nieuw ontwikkelvraagstuk in zit. Denk aan het trainen van een eigen model, het oplossen van een prestatie-, nauwkeurigheids- of schaalbaarheidsprobleem, of het bouwen van een nieuwe architectuur of pipeline. Bij AI is de grens subtiel, en bepaalt de technische onderbouwing of RVO het als speur- en ontwikkelingswerk erkent.

Vaak wel, als het trainen gepaard gaat met een technisch knelpunt waarvan vooraf onzeker is of en hoe je het oplost. Bijvoorbeeld een nieuwe modelarchitectuur, een datakwaliteits- of schaalbaarheidsprobleem, of het halen van een prestatie die met bestaande methoden niet haalbaar is. Het simpelweg hertrainen van een bestaand model op nieuwe data zonder technische onzekerheid valt er meestal buiten.

Het enkel aanroepen van een bestaande AI-API of het toepassen van een kant-en-klaar model zonder eigen technische ontwikkeling valt er meestal buiten. Ontwikkel je er zelf technisch nieuwe functionaliteit omheen zoals een eigen pipeline, een niet-triviale integratie of een oplossing voor een technisch probleem, dan kan dát deel wél kwalificeren. De onderbouwing is hier wederom doorslaggevend.

Voorbeelden zijn computer vision (bijvoorbeeld defectdetectie), Natural Language Processing (NLP), voorspellende modellen die continu bijsturen, aanbevelings- en optimalisatie-algoritmen, en het bouwen van schaalbare data- en ML-pipelines. De vraag is: is er sprake van technisch nieuw ontwikkelwerk met een reëel technisch risico?

Ja. De WBSO is vaak te stapelen met innovatieregelingen zoals de MIT-subsidie, Eurostars of het Innovatiekrediet, mits je per regeling aan de voorwaarden voldoet. Wij identificeren kosteloos welke regelingen voor jouw AI-project kansrijk zijn en hoe je ze combineert.

Need more information?

Vragen over de WBSO voor AI of data science?

Questions about Data science & AI? Contact Timon Doornhein.

Timon Doornhein

Innovation Consultant