AI en geodata verbinden voor de energietransitie – praktijkcase installatiekansen.nl

In deze presentatie laten Flowmatic en StellaSpark zien hoe AI-toepassingen verbonden kunnen worden met geodata via het Model Context Protocol (MCP) en Web Feature Services (WFS). MCP maakt het mogelijk dat AI-modellen direct gegevens uit externe bronnen kunnen gebruiken, terwijl WFS een standaard biedt om geodata gestructureerd te ontsluiten. Samen vormen ze een manier om ruimtelijke data op te nemen in AI-analyses zonder handmatige tussenstappen. We illustreren dit met installatiekansen.nl, een platform dat leden van Techniek Nederland helpt bij het vinden van concrete kansen voor verduurzaming van gebouwen. Het platform gebruikt gebouwkenmerken, energielabels en netcapaciteitsdata, en koppelt deze via WFS en MCP aan AI-modellen. De AI interpreteert de geodata, herkent patronen en genereert adviezen voor bijvoorbeeld de meest kansrijke locaties voor elektrische of hybride warmtepompen of gebouwisolatiemaatregelen. Bovendien worden aannemers ondersteund in de bereikbaarheid van werklocaties, zoals aanwezigheid van milieu- of zero-emissiezones, laadpalen en parkeerplekken. Deze aanpak helpt installatiebedrijven om sneller inzicht te krijgen in haalbare projecten, zonder dat zij zelf alle databronnen hoeven te raadplegen. We bespreken de technische opzet, de integratie van MCP en WFS, en ervaringen met datakwaliteit en interoperabiliteit. Tot slot gaan we in op hoe deze werkwijze kan bijdragen aan een snellere uitvoering van energietransitieprojecten.