LLM WIKI
Digitale kennisinfrastructuur
De betekenis achter de CO₂-meterdata
rmaanden.nl verbindt binnenklimaat, HVAC, meetgegevens, modellen en wetenschappelijke kennis om de toestand van een gebouw te analyseren, te duiden en te onderzoeken welke omstandigheden en interventies relevant zijn.
Een CO₂-meter registreert een waarde, maar die waarde verklaart niet vanzelf wat er in een gebouw gebeurt. De betekenis ontstaat pas wanneer metingen worden verbonden met de omstandigheden waarin ze zijn ontstaan, met andere relevante gegevens en met kennis waarmee de waarneming kan worden geïnterpreteerd.
rmaanden.nl ontwikkelt deze kennis- en analyseomgeving sinds april 2020. Het uitgangspunt is dat luchtgedragen infectierisico niet als één geïsoleerd getal moet worden beschouwd, maar als onderdeel van een samenhangend systeem van omstandigheden, metingen, modellen, referentiekennis en mogelijke interventies.
De centrale vraag is daarom niet alleen:
“Is de luchtkwaliteit goed of slecht?”
maar:
“Wat gebeurt er met het binnenklimaat, waardoor gebeurt dat, en welke maatregelen kunnen we met onze eigen meetgegevens onderzoeken?”
ASHRAE 241 — Control of Infectious Aerosols
Van gebouwdata naar analyse
rmaanden.nl beschrijft het binnenklimaat als een samenhangend systeem. Gegevens uit de omgeving, metingen in het gebouw en kennis over het binnenklimaat worden met elkaar verbonden om een actuele of voorspelde toestand van een zone te kunnen duiden.
buitenklimaat → binnenklimaat → metingen → toestand → prognose → interventie
Het model kan onder meer temperatuur, relatieve vochtigheid, CO₂, ventilatie en buitenomstandigheden met elkaar verbinden. Daarmee wordt een afzonderlijke meetwaarde onderdeel van een bredere beschrijving van de toestand van een ruimte.
Eigen meetgegevens vormen daarbij een belangrijk uitgangspunt. Deze kunnen worden gecombineerd met voorspelde omstandigheden, referentiewaarden en wetenschappelijke context om niet alleen te meten wat er gebeurt, maar ook te onderzoeken hoe de verschillende factoren met elkaar samenhangen.
Effectieve schone lucht
Binnen deze analyse speelt het begrip Equivalent Clean Airflow een rol. Ventilatie, filtratie en luchtzuivering kunnen daarbij gezamenlijk worden beschouwd als manieren om de effectieve hoeveelheid schone lucht per persoon te beïnvloeden.
Het begrip maakt het mogelijk om verschillende vormen van luchtverversing en luchtbehandeling binnen één referentiekader te beschouwen. Daarmee ontstaat een verbinding tussen een technische maatregel en de toestand die in het gebouw wordt onderzocht.
De kern van het model
-
Buitenklimaat
Externe omstandigheden die invloed kunnen hebben op het binnenklimaat. -
Binnenklimaat
De omstandigheden die in een zone worden gemeten of gemodelleerd. -
Metingen
Observaties van bijvoorbeeld CO₂, temperatuur en relatieve vochtigheid. -
Afgeleide toestand
Informatie die uit metingen, modellen en relaties tussen gegevens wordt afgeleid. -
Referentiekennis
Wetenschappelijke kennis, definities, modellen, standaarden en andere referentiekaders waarmee praktijkinformatie kan worden geïnterpreteerd. -
Interventie
Maatregelen die na analyse kunnen worden onderzocht, geselecteerd of uitgevoerd.
Geen van deze onderdelen staat op zichzelf. De betekenis ontstaat uit de relaties tussen observaties, omstandigheden, modellen, referentiekennis en mogelijke interventies.
Van informatie naar kennisstructuur
Het analysemodel beschrijft wat er in de praktijk wordt waargenomen en onderzocht. Daarboven ligt een machineleesbare kennislaag die expliciet maakt wat een gegeven betekent, waar het vandaan komt en hoe het zich verhoudt tot andere kennis.
Deze laag beschrijft daarom niet alleen inhoud, maar ook concepten, relaties, herkomst en kennisstatus. Informatie wordt zo niet als losse tekst behandeld, maar als een verzameling semantische eenheden die opnieuw met elkaar in verband kunnen worden gebracht.
Hiervoor worden onder andere concept-ID's, relaties, namespaces, JSON-LD en semantische HTML gebruikt. De HTML is daarmee niet alleen de presentatie van informatie, maar ook een expliciete contextlaag voor mens en machine.
Open Knowledge Format
De kennisstructuur van rmaanden.nl kan worden ontsloten als een Open Knowledge Format (OKF) Bundle.
Een OKF Bundle structureert relevante kennis in afzonderlijke semantische eenheden die door mensen en machines kunnen worden gelezen, teruggevonden en verder verwerkt.
Hierdoor kan dezelfde domeinkennis in verschillende vormen worden gebruikt, bijvoorbeeld in databases, API-specificaties, semantische HTML, Markdown-documentatie en machine-ondersteunde analyse, zonder dat de betekenis uitsluitend afhankelijk is van één presentatievorm.
De kenmerken van de methode
De methode is gericht op kennis die voor mens en machine gestructureerd, herleidbaar, relationeel, vergelijkbaar en reconstrueerbaar beschikbaar is.
-
Gestructureerd
Kennis wordt verdeeld in betekenisvolle eenheden met herkenbare eigenschappen. -
Herleidbaar
Uitspraken blijven verbonden met hun oorspronkelijke bron en context. -
Relationeel
Concepten worden expliciet verbonden met relevante andere kennis. -
Vergelijkbaar
Verschillende kennisposities kunnen semantisch naast elkaar worden gelegd. -
Reconstructeerbaar
Een conclusie kan worden teruggevoerd naar de kennis, relaties en referenties waarop zij is gebaseerd.
De methode is bewust praktisch gehouden.
De kennisstructuur kan worden opgebouwd met gestructureerde bronbestanden en bestaande machine-ondersteunde hulpmiddelen, zonder dat een complexe infrastructuur het uitgangspunt hoeft te zijn.
Double Entry Semantic Ledger
Een betrouwbare analyse vraagt niet alleen om informatie, maar ook om inzicht in de betekenis, herkomst, kennisstatus en onderlinge relaties van die informatie. Daarom maakt de kennisarchitectuur onderscheid tussen de praktijk waarop een analyse betrekking heeft en het referentiekader waarmee die praktijk kan worden geïnterpreteerd en beoordeeld.
Het Double Entry Semantic Ledger (DESL) gebruikt het principe van dubbel boekhouden als model om deze twee kanten expliciet tegenover elkaar te plaatsen: de context van de praktijk en de referentie. Hierdoor wordt zichtbaar welke kennis wordt gebruikt, waar deze vandaan komt en in welke relatie zij tot andere kennis staat.
- Context / Debet De praktijk: observaties, meetgegevens, prognoses, analyses en afgeleide kennis.
- Norm / Credit De referentie: definities, modellen, standaarden en wetenschappelijke kennis.
Het DESL maakt daarmee niet alleen zichtbaar wat wordt beweerd, maar ook waar die bewering vandaan komt, welke kennisstatus zij heeft, welke relaties met andere kennis bestaan en tegen welk referentiekader zij kan worden beoordeeld.
bron → structuur → betekenis → context → referentie → relatie → afleiding → controle → reconstructie
De bedoeling is niet om de interne redeneerstappen van een AI vast te leggen, maar om de kennis waarop een conclusie berust zó te structureren dat een mens de relevante bronnen, aannames, definities, relaties en afleidingen kan controleren en reconstrueren.
De kern van rmaanden.nl
rmaanden.nl verbindt een model voor het binnenklimaat met een expliciete semantische kennisstructuur. Het doel is niet alleen om data te verzamelen of een antwoord te genereren, maar om zichtbaar te maken wat er wordt waargenomen, hoe het wordt geduid en waarop die duiding is gebaseerd.
De combinatie van gebouwdata, modellen, wetenschappelijke referenties, semantische structuur en DESL vormt de basis waarop rmaanden.nl verdere analyse en machine-ondersteuning ontwikkelt. Daarmee onderzoekt het hoe complexe domeinkennis kan worden ontleed in semantische eenheden.