RP

Over mij

Ik ben doctoraatsonderzoeker aan KU Leuven en werk op kennisgrafen en multimodale ML voor cultureel erfgoed.

Op dit moment — bouw ik aan ArtKB en schrijf ik aan het volgende artikel.

Mijn werk bevindt zich op het kruispunt van kennisrepresentatie en machine learning — systemen bouwen die heterogene data vindbaarder, interoperabeler en herbruikbaarder maken.

Voor het doctoraat werkte ik twee jaar als research software engineer bij VITO, rond data-interoperabiliteit voor milieugezondheidsonderzoek. Die ervaring heeft mijn kijk op echte dataproblemen gevormd.

Opleiding

  1. 2024 – heden

    Doctoraatsonderzoeker

    KU Leuven

    Kennisgrafen en multimodale ML voor cultureel erfgoed

  2. 2020 – 2022

    MSc Industrieel Ingenieur — Informatica

    Universiteit Gent (UGent)

  3. 2016 – 2020

    BSc Industrieel Ingenieur — Informatica

    Universiteit Gent (UGent)

Achtergrond

Ik studeerde industrieel ingenieur met focus op informatica aan de Universiteit Gent, waar ik voor het eerst interesse kreeg in hoe gestructureerde data verschillende systemen en domeinen kan verbinden.

Na mijn studies ging ik aan de slag bij VITO als research software engineer, waar ik tools bouwde voor dataharmonisatie in human-biomonitoring-studies over Europese onderzoeksconsortia heen. Dat werk leerde me dat de kloof tussen data en bruikbare kennis de plek is waar de moeilijkste en meest impactvolle problemen zitten.

In mei 2024 begon ik een doctoraat aan KU Leuven om me voltijds op die kloof te richten — specifiek op het snijvlak van kennisgrafen, multimodale machine learning en cultureel erfgoed.

Wat het werk drijft

Ik geloof dat gestructureerde, open kennis de voorwaarde is voor AI die echt nuttig is in complexe domeinen. Modellen hebben context nodig, niet alleen data — en kennisgrafen zijn hoe je ze die context geeft. Mijn doel is systemen bouwen waar domeinexpertise en machine-intelligentie elkaar versterken.

Buiten het labo

  • Schaken — vooral online, af en toe aan het bord
  • Sport — zowel beoefenen als de data overanalyseren
  • Gaming — van strategie tot verhalend

Tools & technologieën

Talen
Python, TypeScript, Java, SPARQL
Semantisch Web
RDF, OWL, SHACL, Linked Data, Comunica
ML & Data
PyTorch, Hugging Face, pandas, Jupyter
Web
Astro, D3.js, Node.js