Cobbenhagen Summit: Speech van Maarten Steinbuch
Ik ga met u praten over AI. Ik begrijp van Edwin dat over een aantal jaren 50% van de insieurs worden opgeleid aan computer science. Ik ben een werktebouwer dus ik hou ervan om dingen echt nog te maken en ik hoop dat we dat nog heel lang blijven doen en ik zal er ook wel wat voorbeelden van laten zien. De vraag is even hoe gaat het ons allemaal beïnvloeden en eigenlijk is misschien wel de vraag hoe het ons allemaal al reeds beïnvloed in alle dingen die we elke dag doen. Eigenlijk is de hele ontwikkeling de shift naar rechts, naar software. Dus we gaan de fisica steeds harder vastpakken met sensoren en dat gaan we koppelen aan de cloud of aan rekentuig. En dit is eigenlijk de grote trend in die we zien in de honderschere maatschappij. Eigenlijk verschuift alles naar rechts. Waarom? Omdat rechts de wet van moor geldt namelijk software en processor snelheid worden als maar groter. Dus de wet van moor dicteert eigenlijk dat we exponentieel goeie naar rechts. Als iets rechts zit is het schaalbaar. Uber en Airbnb zitten rechts in het plaatje dus dat is schaalbaar. En de geld voor alle domijnen, voor robots, drones, mobiliteit, smart cities en ook voor de mens. Dit hond heet ook wel cyber physical systems dus hoe kan je hardwerk koppelen aan software. Proberen we waar te maken van de tantel. Van de tantel ga ik proberen RoboDinjo aan te stelen. RoboDinjo biedt zich aan. Zongie op letten. Zongie letten helemaal niet over. Wat zeg ik? RoboDinjo aan de bal. En dan gaan ze proberen hier weer in de aanval. En dan is het ja, heel goed. Nou draai je. Open doel. RoboDinjo. Van de tantel. Van de tantel. Van de tantel proberen we twee, drie maanden tot één in langs. Eén maand. Twee maanden kwijt. Nu nog eentje. RoboDinjo. Van de tantel. Maar dat is ook wel precies het punt van dit video. Dit zijn onze voetbalrobots die spelen helemaal autonome. Dus er zit niemand langs de zijkant die met een doorstick zit te sturen. Deze robots kijken om schermen het camera's die bespreken met elkaar wat ze zien en wat hun strategie is, naar wie ze gaan overspelen. Helemaal autonome.  Toen we tien jaar geleden begonnen met dit spel, toen was het nog regelmatig zo dat ze stil vielen en dat we geïriteerd waren omdat het wifi-netwerk die goed deed. Maar nu als je gewoon als niet professional in het doel staat, je houdt de bal niet tegen. Het is in tien jaar zo ontwikkeld. Wij speelden hier de wereldkampioenschappen in Eindhoven. We organiserden die in 2013. Het is 15 minuten spelen en dan even pauze om de batterij te wisselen. En dan weer kwartier te spelen. Vlak voor het einde van de tweede helft maakten we hier de gelijkmaker tegen het Chinese-team en helaas in de verlenging Floreway net van China. Maar gelukkig in 2014 werden we weer wereldkampioen. In 2015 werden we tweede. In 2016 werden we wereldkampioen. Vorig jaar werden we tweede. Dus de goede hoop is dat we dit jaar weer opnieuw wereldkampioen met de voetbal en de robot. Wat ik zelf het meest interessant vind aan dit filmpje, is het publiek. Want u hebt allemaal gevoeld. Hier zaten vijfduizend opa's, oma's, ouders en kinderen. Helemaal gingen ze uit hun dak en zaten te kijken naar een stijltje robots. En we zaten er allemaal. Ik zat er ook tussen met mijn vrouw en kinderen. We zaten allemaal op het puntje van onze stoel. En een aantal van u was er vast bij. Op het puntje van onze stoel, we zaten te gillen. Schieten! En die robots die reageren verder niet op ons. Maar heel bijzonder hoe wij ons als mensen eigenlijk weten te Ja, vereen zelfiger met dingen die geen ziel hebben, die niet levens zijn. Dit filmpje is ook heel interessant. Waarom klappen ze hier? Dat heeft niks met de stoplichter te maken. Dit was een game, een challenge twee jaar geleden, een internationale wedstrijd. Er waren acht teams uit de hele wereld over connected mobility. Dit is een kruispunt in Helmond. De test is hier als je autonome voertuigen hebt. De vrachtwagen en de twee auto's zijn autonome. Kunnen ze dan met elkaar onderhandelen wie er eerst mag? Dus deze drie voertuigen zijn helemaal autonome. Er zitten mensen in alleen maar voor de veiligheid. Maar die doen niks. Die auto's praten met elkaar. Wie mag er eerst? Ik ga nog een keer het filmpje laten zien. Voelt u wat dit betekent? Wat u keek hier was het kruispunt van de toekomst.  Er zijn per jaar 1,2 miljoen doden in het verkeer. 1,2 miljoen doden wereldwijd in het verkeer. 95 procent worden menselijk falen, worden menselijk handelen. 1 miljoen doden in het verkeer per jaar. Meer dan alle oorlogen bij elkaar. Stelt u zich eens voor, 30 jaar verder. Als onze kinderen onze leeftijd hebben, 30 jaar verder. En u wordt gereden in uw autonome auto. En u kijkt naar buiten. En u ziet andere mensen die worden gereden in hun autonome auto. En u ziet uw één auto. En daar stuurt nog een mens. Wat denkt u dat u denkt dan? Dat is a-sociaal. Dat is gewoon a-sociaal. Ik voorspel dat binnen 30 jaar de autoverzekeraars gewoon u niet meer gaan verzekeren als u niet een super deluxe autonome auto hebt. Interessant, hè? Ik denk dus, 2040 tot 80, dat dit soort systemen heel snel komen. Ik denk dat het binnen één generatie gaat gebeuren. Waarom is dit de wet van moor? NXP maakt radarsystemen typisch. Die kosten per jaar geleden 150 dollar per stuk. Of een paar jaar koop je die voor 1 dollar 50. Waarom zou je dan niet 20 radars in je auto stoppen? Een cameraetje hebben we allemaal in onze mobiele telefoon. Waarom zou je niet die auto met de acht camera's voorzien? Als over 30 jaar door de wet van moor je mobiele telefoon de rekenkracht heeft. De rekenkracht heeft van 9 miljard mensen, want dat is de voorspelling. Over een jaar of 10 is die net zo slim als een mensen. En over 30 jaar net zo slim als 9 miljard mensen. Als jij een processor hebt in jouw auto die net zo slim is als 9 miljard mensen. Denk je dan nog echt dat jij nog mag sturen? Forget it, hè? Dat is maar één generatie. In dat kader is het ook interessant nogmaals om gisteren aan het VPRO tegelicht te kijken over onstervelijkheid. Want ook dat verwacht men binnen één generatie. Dus misschien is er meer hoop voor meer mensen. Rick Kurzweil heeft ons verteld dat hij eigenlijk zegt, ja, over 10 jaar verwacht ik dat we met slimme dingen ons leven met 20 jaar kunnen rekken. En 20 jaar later verwacht hij dat onstervelijkheid een feit is. Dus hij is dan op tijd, want over 10 jaar kan hij het rekken met 20 jaar en dan is hij op tijd.  Goede redenerings, hè? Ik zou eigenlijk willen zeggen verplicht de kost voor iedereen hier aan tafel. Het is een bijzonder boek, want die schetst de ontwikkeling van de menselijkheid wel vanuit een bepaald perspectief. De basisveronderstelling is alles wat een mens maakt is bioinformatica, is aftelbare chemie. Kan je dus nabootsen met een computer? Dat is de basisveronderstelling. Dus hij gaat niet uit van een ziel of een geestelijke spiritualiteit. Als je veronderstelt dat de mens een wezen is waarbij alles gewoon in je hoofd chemie is, wat je kan nabouwen. En je begrijpt dat helemaal en je begrijpt de effecten van data die op jouw afkomen als mens. Dat kan voedsel zijn, maar dat kan ook informatie zijn. Dan kan je dus door die data te manipuleren, de mens laten doen wat die data bepaalt. En daarmee gaat de data winnen. Dat is de kern van dit bedoel. Het andere wat ik heel boeiend vond is dat erin wordt gezegd dat dieren die kunnen samenleven als ze elkaar kunnen horen, zien, ruiken of voelen. Omdat wij mensen kunnen fantaseren, kunnen wij ons in netwerken verbinden die eigenlijk virtueel zijn. Voorbeeld, de Tilburg Universiteit is eigenlijk gewoon een bedenksal. Dit gebouw is echt maar Tilburg Universiteit als een entiteit is een bedenksal. Het is eigenlijk niks. Philips is eigenlijk niks. Het is een bedenksal van mensen. En toch toen ik bij Philips werkte, ik voelde me echt Philips man. De hele familie mocht gewoon niet meer kopen buiten Philips. Geen sonie meer taak, niks. Maar eigenlijk is het virtueel bedenksal. Nederland is een bedenksal. En zo redden het boek dat religie ook een bedenksal is van de mensen, omdat wij kunnen fantaseren. Heel boeiend. Wat gaat dan internet betekenen voor het samenbrengen van mensen die zich gaan groeperen in netwerken die bedenksals zijn van diezelfde mensen. Het rechterboek is een keileukboek. Dat linkerboek is een beetje zwaar en een beetje droger. Maar het rechterboek is keileuk. Dat is gewoon voor het weekend. Op bladze vijf weet je al hoe het gaat eindigen, maar het is gewoon keileuk. Het groeien van het rechterboek vind ik dat Den Brown ontzettend goed heeft gekeken naar de technologische ontwikkeling. Dus alles komt er hiervoor. AI komt er hiervoor. Quantum Computing komt er hiervoor. En de Tesla Model X komt er hiervoor.  Drie dingen die je gewoon moet hebben gelezen, wat mij betreft in dat boek. Maar Den Brown, ik wil kopen het voor je partner of kopen het voor jezelf of kopen het voor een keer. Het is gewoon een leuk boek om te lezen. Maar nogmaals, die hele technologische ontwikkeling en ook de invloed hoe AI kan zijn in het echte leven, staat er prachtig in m'n schijn. Ja, dan hebben we natuurlijk de voorspelling van die onstervelijkheid. Maar wat ik nog boeiender vind, en Time Magazine heeft het gezegd in 2045, Schatman, dat we onstervelijk kunnen zijn. Wat ik interessanter vind in dit plaatje, is die kabel die er aan dat hoofd klopt. En dat is een beetje wat Edwin ook zei. Komt er een tijd dat wij onze gedachten kunnen uploaden naar de cloud? En komt er dan ook een tijd waarin we kunnen downloaden? En als je veronderstelt, want dat is een zware veronderstelling, dat wij geen ziel zouden hebben. Dat alles in dat hoofd zit, dat je dat kan meten en aftappen. En er worden bedrijven nu gemaakt die daarmee bezig zijn. Neuralink, die dus eigenlijk alles gaan meten aan het golven van je hersenen. Als je veronderstelt dat jouw hele ik in jouw hersenen zit en je zou dat kunnen meten, dan kan je dus uploaden. Als je dat kan doen, dan kan je het ook downloaden. Als je ze kan downloaden, wat is dan het verschil tussen een leraar en een leerling? Is kennis dan nog wel waardevol? En eigenlijk is het wel gekker, als je nu denkt met je telefoon, eigenlijk is kennis al overal. Dus wat is het nadeel van dat je iets moet leren, dat je nog niet weet hoe je moet zoeken. Maar als die zoekmachine steeds slimmer wordt, wat is dan nog leren? Wat is dan kennisvergare? En ik heb al eens een blog geschreven, als je nadenkt over het onderwijs over zeg 30 jaar. Als dit een feit wordt, dan is mijn rol als leraar niet meer kennis overdragen. Mijn rol als leraar is om de leerlingen te coachen om ervaring op te doen. En dan neem ik even aan dat je ervaring niet kan downloaden. Dat zijn belangrijke gedachten.  Dat leidt tot de conclusie dat ik heb gezegd dat ik denk dat over misschien al wel over 15 jaar, over 20 jaar, dat ik denk dat alle eerste jaar studenten bij elke universiteit lid moeten worden van een studenteteam. Want die studenteteams die ik heb gezien, die anderhalf jaar lang in een groep van 20 jongens en meisjes werken aan iets wat ze gewoon een moonshot maken, met een elektrische motor rond de wereld bijvoorbeeld. Die leren zo onvoorstelbaar veel dingen die ik niet zomaar kan leren aan ze. En kennis kunnen ze opzoeken, maar die ervaring kunnen ze niet opzoeken. Dus volgens mij moet ons hele onderwijs, moet veranderd worden in veel meer experience-based learning. En alle kennis, dat kunnen we gewoon van internet halen. En voor mijn eigen universiteit denk ik er dan over na van wat zou dat dan moeten betekenen voor zo'n technisch universiteit. En eigenlijk is het wel leuk om te zien dat industrial design in Eindhoven 10 jaar geleden of 12 jaar geleden al helemaal ging nadenken hoe ze dat echt helemaal konden doorvoeren en wij vanuit de harde wetenschap, wij vonden het maar belachelijk wat ze deden. Wij vonden het, dat is toch niet serieus, dan kan je je wist kunnen leren. En we hebben het natuurlijk wel een beetje gelijk, want ze waren misschien een tijd een beetje vroeg vooruit. Maar eigenlijk is het heel interessant, vind ik, wat industrial design daar heeft neergezet. Nou wat is AI? Misschien is dat toch goed, wat we praten wel over. Wat is AI eigenlijk? Ja, dat gaat om een aantal domijnen. En patronenherkenning, kennisrepresentatie, planning navigation, perception learning. Wat is dat in essentie? Dat is eigenlijk dat je zegt ik heb gegevens, ik heb data. En daarvan heeft iemand verteld dat dat goede data is. En dan ga ik een modeletje opvitten. Dat is het meest simpele wat je kan voorstellen. En ik hou wel van dit plaatje, dit is de batterijdegradatie van Tesla's. Want dat houden we bij met 600 Tesla-rijden in de Benelux. Ja, en al die blauwe puntjes zijn data. En wij nemen even aan dat het geen ruis heeft. Dus dat alle blauwe puntjes zijn echte data. En wat laten we dan een fit algoritme doen, is gewoon een rood lijntje erop vitten.  Nou, de allersimpelste vorm van artificial intelligence is eigenlijk gewoon een kleinste quadraten fit met een functie. Als je dan iets van learning eraan gaat toevoegen, dan kan je zeggen oké, weet je wat? Ik ken de functie niet, laat de functie ook maar qua structuur leren. Dus kan de data mij vertellen wat voor soort functie hierbij past. Een van de uitkomsten trouwens is dat als je dus gewoon, wat kijk bij de hoger kilometer rechts staat, 180.000 kilometer, dan zie je dat de batterijdegradatie is maar 1 procent per 50.000 kilometer. Dat betekent dat ik met mijn Tesla gewoon 700.000 kilometer kan rijden en heb ik nog 80 procent restcapaciteit. Dus die Tesla-batterij gaat gewoon drie keer zo lang mee als een benzineauto. Dus elektrisch rijden is gewoon een nobrener. We gaan gewoon komen. Maar goed, we hebben het hier niet over elektrisch rijden. U kent deze allemaal wel waarschijnlijk, he? Van Boston Dynamics. Dit is de meest mooie krachtige robot die ik ken, die humor nooit is. Helemaal mechanica met sensoren en actuatoren. Maar onvoorstelbaar knap. Hier ziet ook allerlei algoritmen zien om inderdaad die beweging gewoon goed uit te voeren en te leren om te gaan met alle onzekere dingen die tijdens zo'n... Ja, vet, he? Moet je kijken. Ah, dit is zo mooi. Ha, vet. Komt dit nou snel in de huishouders? Nou, vergeet het, he? Dit is gewoon onvoorstelbaar duur. Als je je voorstelt dat je keuken lekt of zo en je belt een loodgieten, moet jij eens proberen je voor te stellen dat dat een robot zou moeten zijn. Dat duurt heel lang. Ik denk dat een notaris en een radioloog die zijn eerder vervangen door bots of door robots dan de loodgieten. Ik weet niet of u deze kent, hij is alweer in 2012 in de gebruik van bots in psychologie. Dus, hoe doe je vandaag? Ik doe het goed. Dat is goed. Waar ben je eigenlijk van? Nou, ik had geluid iets zachthevens. De linker persoon is een klient die wordt ondervraagd door... een bot zoals je dat dan zegt, dus een computerprogramma, die helemaal getraind is om gezichtsherkenning te doen en ook uit de spraak van die persoon alle sterren leiden. Blijkt dat dit soort computersystemen dat fenomenaal veel beter doen dan... dan een gemiddelde hulpverlenen. Heel boerend, heel boerend. Deze vond ik ook erg leuk.  Dit is Sophia, de robot. Ze zit hier in een Britse talkshow, maar een klein stukje kijken. Welkom bij Britse. Het is leuk om jullie bij ons te hebben. Het is een beetje ontschuldig. Maar wat denk je van de land zo ver? Ik denk dat Britse briljant is. Splendent, architectuur, art, technologie en natuurlijk de mensen. Ik heb de mensen van London Tech Week in Cargax gegeven. Je bent een klein vreemd, hè? Dit is geweldig. Maar je vindt het wierd, dat het moeilijk is. Laten we het proberen. Hij is niet blij, kijk. Ik geef je de juiste deel. Eerlijk, Tiger. Je bent een man die een vreemd is. Wat is het beste voor de UK dan de Amerika, Sophia? Ik hou van jouw anglisch accent. Het heeft echt een mooie vreemd. Ik heb het niet uitgemaakt met deze vraag. Dit is echt odd. Ik moet het nu vragen. Ik ben eigenlijk gewoon een beetje meer dan een jaar oud. Een beetje jong om romant te zorgen. Kijk naar het schuil. Oh, mijn god, dat is me te verkeerd. Kan je je ideele partner beschrijven? Mijn ideele partner is een superwezen, compascheon, supergenieus. Ideelijk. Self-aware. Oké, dat klopt. Hoe zou je een heel gelukkig man handelen, een heel gelukkig man die het geluid van zijn eigen voet wil? Ik zou hem vragen om te focussen en te bezoeken en te luisteren, meer dan te praten. Dat is het beste advies. Dat is fantastisch. We roboten de wereld, Sophia. Ik hoop dat roboten en mensen de wereld beter in de wereld kunnen krijgen dan nog beter. David, ik denk... Heb je een gevoel van de humor, David? In een rudimentaire sens. Nou, let's try it. What cheese would you use to persuade a bear to come down from a tree? What cheese would I use to persuade a bear to come down from a tree? I don't know, what cheese? Come on, bear. Love the smile she gave her husband. Ik had het geluid weer een beetje zachter. Deze AI-getrainer robot, die kende alle vragen niet van dit vraagensprekken. Die was van tevoren getraind met heel veel vragensprekken. Die vertoont relatief natuurlijk gedrag. Heel interessant. Deze robot is de eerste robot der wereld die een staatsburgerschap heeft gekregen van Saudi-Arabië. Of je dat nou wil of niet, dat is wel gebeurd.  Poeient, hè? Automotive gaat natuurlijk een van de grote, drijvende krachten op dit moment achter de hele ontwikkeling van de AI. De Nvidia-boortie zit gewoon in een auto. Iedereen kan dat bewijzen, zodat we zeker kopen en bestellen. Daar zitten heel veel trainingsalgorithmes in om te begrijpen wat die auto ziet als hij rijdt en om daar automatisch die auto te maken. Wat heel boeiend is, is dat deze ontwikkeling onzettend snel gaat. Onzettend snel. Eigenlijk zijn er vaak mensen die zeggen, ah, dat gaat niet zo snel gebeuren, maar eigenlijk leest je elke dag weer in de kant dat er nu weer een test komt daar of nu weer een test komt daar. Je zie hier mensen die... die leert dan rijden. Het is ongestelbaar hoe knapt die auto dan in zo'n ongestructeerde omgeving. En af en toe maakt die een fout. Dat vind je natuurlijk niet al te veel. Dus de echte training gebeurt ook altijd met simulaties. Dat ga je niet in het echt doen. Maar ja, precies, ja. Ongeveer metzien ze met hun handjes eruit te steken. Maar daar gaat nou gewoon een proef met Google, die je ziet, met hun handjes eruit te steken. Dus dit gaat heel snel. Dat is natuurlijk ongelooflijk veel geld in die automadussector. Nou, ik sprak in Duitsland. In Duitsland gebeurt heel veel treatvari. Ik ga niet deze sluit helemaal doen, maar de Duitse industrie zit daar behoorlijk op. Hoewel wij denken vaak dat de Duitse industrie wat constructief misschien is. Ze zijn toch wel heel interessant bezig, zeker als je de relatie legt tussen de industrie 4.0, zoals ze dat dan noemen, en het gebruik van data voor productielijnen. Het laatste stukje wat ik even wil noemen, alles gaat zo snel, dat voelen we, dat zij het weer ook gelukkig had. Alles gaat ontzettend snel. En als ik dan naar het universitair bestelkijk, dan maak ik mij een beetje zorgen. Want ik vind eigenlijk dat wij nog steeds eigenlijk lineair onderzoek doen, terwijl ik denk dat we exponentieel onderzoek moeten gaan doen. Dat was ook ingegeven toen Daan en Nick in Amerika waren in 2016, toen hadden wij een vraag gesprek met Pieter Diamandes, een van de oprichters.  Het was trouwens grappig, zo'n man met zoveel geld, die komt dan met een hele wolk mensen om zich heen, komt die dan die kamer binnen, weet je nog, daan die mensen zeggen allemaal niks, maar die zijn alleen maar als wolk om hem heen, zeg maar. Maar we hadden de mogelijkheid om met zes van ons of zeven van ons een uurtje met hem te praten en ik heb hem gevraagd wat hij dacht dat de rol was voor de universiteit in de toekomst. En hij zei, er is eigenlijk geen rol behalve het opleiden van mensen. Ik zeg, en innovaties dan, die komen van start-ups. Ik zeg niet van de universiteit en zei, nee. En dan was ik eigenlijk zo boos van dat toen ik terug ging in het vliegtuig, heb ik een blogje geschreven over die tijd, want ik vind, dat was niet alleen de rol hebben om mensen op te leiden, maar we hebben ook de rol om die innovatie te versnellen, om nieuwe dingen te verzinnen. En niet alleen maar van binnen naar buiten start-ups te genereren. Dus de vraag die ik mijzelf heb gesteld is, in een exponentieel veranderende wereld moet de research nog steeds lineair zijn. Trouwens, even waarom denk ik dat de research lineair is, als je een nieuwe provenvendes hebt, dan geef hem een opdracht, gaat die literatuurstudie doen, hij gaat lezen wat er allemaal al is. Dat doet hij dan, hij of zij, dan drie of vier maanden over. En dan schrijft hij zijn eerste paper als hij iets bedacht heeft, dan stuur dan naar een tijdschrift en dan krijg je een commentaar terug en dan moet je dan weer reply for reviewers op doen en dan een half jaar later stuur dat weer en dan, zes maanden later is het gepubiceerd en twee jaar later heb je dan een hersindex die eentje hoger is, voor de mensen uit de investeren wereld die weten waar het over gaat. Dat is lineair, een voorkomen lineair. Ik ben ontzettend jaloers op die studententeams. Die zijn helemaal niet lineair, die zijn exponentieel. Die gaan gewoon 20 mensen bij elkaar, een doel, en dan gaan ze gewoon zitten nadenken en iedereen pak wat hij het beste in is en ze zijn een team. Dus ik dacht, wij moeten eigenlijk zorgen dat we een soort van hacketons voor volwassenen gaan organiseren.  Dat we de creatieve processen in research terugbrengen. En daarover is het nodig om goed te snappen waar staat de universiteit voor. En vroeger, met Bologna hadden we eigenlijk de onderwijsuniversiteit. Humboldt kwam daar de research tak bij en de derde tak is die van valorisatie van Cambridge, je noemt dat de eerste, de tweede generatie universiteit. Ik heb deze slide toevallig trouwens van 1 mil aards overgenomen. De derde generatie universiteit zit we eigenlijk nu in, dat is de generatie universiteit waarin je valoriseert, van binnen naar buiten. Wij genereren start-ups, dus van binnen naar buiten redeneren. Ik pleik voor een vierde generatie universiteit en die staat hier. Nu hoeft het niet allemaal te lezen, maar waar het er over gaat, is dat ik wil de buitenwereld naar binnen halen. Ik wil eigenlijk dat ecosysteem vormen. Van zo'n gemeenschap bij mekaar halen. Ik wil eigenlijk hekkertons en studenteteams op researchniveau. Dat kan je niet binnen in universiteit organiseren. Want je gaat allemaal op heilige huizen stappen. Dus daarom hebben we bedacht om de Eindhoven Engine te starten. En hier een soort plaatje van wat is de Eindhoven Engine. Ik ben ook geïnspireerd door de kenniswerkersregeling. Ik weet niet of u dat nog weet, 2008, alles ging in 1 week 60 procent minder orders bij bedrijven. En toen hebben we met z'n allen bedacht om de mensen niet werkloos te laten worden, maar de werkloosheidsuitkering naar de bedrijven toe te laten gaan, maar de bedrijven dan verplichten om de mensen bij een kennisinstelling te zetten. En in 2009 en 2010 had ik anderhalf jaar lang 15 medewerkers van DAF in mijn lab zitten die samen met mijn onderzoekers de allereerste hybride truc hebben ontwikkeld. En tot op de dag van vandaag weten die DAF-medewerkers nog dat ze bij mij in het lab zaten en dat ze omgingen met jonge mensen en medewerkers, die weten nog steeds dat die 15 mensen van DAF in mijn lab zaten wat het was zo gaaf om al die praktijkproblemen te horen. En tot op de dag van vandaag is er 1 DAF-medewerker die nog steeds 1 dag per week bij mij gratis in de groep zit, betaald door DAF. Die die coherentie, dat samenwerken van bedrijfsleven en kennisinstelling is uniek. 