Google heeft op de ontwikkelaarsconferentie I/O een paar tipjes van de sluier van Android N opgelicht. Het nieuwe mobiele besturingssysteem richt zich vooral op productiviteit en multitasken. Dit zijn de vijf belangrijkste dingen die je moet weten.

Android N...

...Nutella? Nougat? Zo veel zoetigheden zijn er niet die beginnen met een N. Daarom vraagt Google de gebruikers om hulp: verzin een naam voor Android N. Ideeën?

Multitasken

Multitasken was een belangrijk punt in de laatste Apple-keynote, en het is een belangrijk punt bij Google. In Android N kun je dat op twee manieren doen. Met Picture-in-picture kun je een klein hoekje van je scherm inruilen voor bijvoorbeeld de YouTube- of Facebook-app, zodat je de rest van je scherm vrij hebt voor een andere app.

De andere multitask-manier is iets simpeler. Splitscreen kennen we al van andere devices en systemen, en nu kan ook Android twee verschillende apps naast elkaar tonen.

Alt+Tab

De meeste computergebruikers kennen de functie Alt+Tab op hun duimpje: snel naar het vorige programma, zonder dat je de muis hoeft te gebruiken. Een muis heb je op Android niet nodig en een Alt- en Tab-knoppen zijn er niet, maar het kan toch een hele toer zijn om naar de meest recente app te springen als je bijvoorbeeld een telefoontje aan het plegen of aan het koken bent.

Android N heeft de oplossing: twee keer achter elkaar op het vierkante knopje van de recente apps onder in je scherm drukken en voila: je switcht met speels gemak tussen de twee laatst gebruikte apps. Die lijst met recente apps, waarin voorheen al je geopende apps getoond werden, wordt in Android N overigens beperkt tot zeven apps. Lekker overzichtelijk.

Veiliger en sneller

Ook onder de motorkap is aardig wat veranderd. Android N kan door slim gebruik te maken van de hardware veel betere prestaties leveren op dezelfde apparaten. Dat ga je vooral terug zien in grafische games die veel van je smartphone of tablet vragen.

En de veiligheid? Ook dat zit wel goed. Zo goed zelfs, dat je zal merken dat je in Android N minder vaak om je wachtwoord gevraagd gaat worden, ook niet bij het opnieuw opstarten van je device.

Automatische updates

Voor je Windows 10-achtige taferelen voor je gaat zien: dit is juist een van de handigste features van Android N. Het besturingssysteem is als het ware in tweeën gedeeld, waarbij elke keer dat je je smartphone of tablet opnieuw opstart een andere kant gebruikt wordt. Op het deel dat op dat moment niet gebruikt wordt, downloadt en installeert Android automatisch de laatste updates. De volgende keer dat je je smartphone opnieuw opstart, wordt de geüpdatete versie geladen en is de andere kant aan de beurt.

De temperatuur van je koelkast is belangrijker dan je misschien denkt. Als je 'm goed instelt, blijft je eten niet alleen langer vers, maar voorkom je ook verspilling én nare luchtjes.

Wat is de beste temperatuur voor je koelkast?

De gouden standaard? 4 graden Celsius. Daarmee zit je voor de meeste etenswaren helemaal goed. Mocht jouw koelkast hoger of lager staan, dan weet je dus wat je te doen staat. Maar let op: die 4 graden geldt niet overal in je koelkast. Onderin is het meestal wat koeler, omdat koude lucht naar beneden zakt. In de deurvakken – waar je telkens warme lucht binnenlaat als je de deur opentrekt – is het juist wat warmer. Zeker als je koelkast goed vol zit, kunnen de verschillen flink oplopen.

Wil je het zeker weten? Plaats dan op verschillende plekken een simpele koelkastthermometer en check of alles binnen de perken blijft. Zit er meer dan 3 graden verschil tussen boven en onder, of tussen het midden en de deur? Dan is het tijd om de boel wat slimmer in te richten.

Wist je dat sommige voedingsmiddelen gevoeliger voor temperatuurschommelingen zijn? Vlees, vis, zuivel en eieren moeten strikt op 4 °C worden bewaard. Groenten en fruit kunnen daarentegen ook bij lagere temperaturen goed gedijen in de groentelade.

©Olga Yastremska and Leonid Yastremskiy

Wat is de juiste vriezertemperatuur?

Voor je vriezer geldt één ijskoude regel: -18 graden Celsius is de sweet spot. Op die temperatuur liggen bacteriën en schimmels stil als een standbeeld, en blijft je eten dus veilig bewaard – soms wel maandenlang. Veel vriezers kunnen nóg kouder, maar dat heeft weinig zin. Het kost alleen extra stroom en levert geen voordelen op.

Check ook eens het sterrensysteem op je vriezer: hoe meer sterren, hoe beter hij in staat is om je eten langdurig in topconditie te houden. En twijfel je of jouw diepvries koud genoeg is? Met een vriezerthermometer weet je het zo. Want hoe warmer het wordt, hoe sneller je eten achteruitgaat, en dat is zonde van je boodschappen én je energie.

©Hedgehog94

Hoe stel je de temperatuur in?

Hoe je de temperatuur precies instelt, hangt af van het soort koelkast of vriezer dat je hebt. Heb je een klassiek model met een draaiknop? Dan doe je het een beetje op gevoel. Voor je koelkast zit je meestal goed op stand 3 of 4, voor de vriezer op stand 5. Een losse thermometer is dan geen overbodige luxe om te controleren of je echt rond de 4 °C (koelkast) en -18 °C (vriezer) zit.

Nieuwere apparaten maken het je makkelijker: met een digitaal display stel je de temperatuur tot op de graad nauwkeurig in. En met een slimme koelkast kun je zelfs vanaf je vakantieadres even de boel bijstellen via een app. Ideaal als je vergeten bent dat restje stoofpot erin te zetten voordat je wegging.

Een paar praktische tips: zet je koelkast niet pal naast het fornuis of een radiator – dat maakt 'm onnodig lui. Laat warme gerechten eerst even afkoelen voordat je ze in de koelkast zet, anders raakt de temperatuur van de hele inhoud uit balans. En check af en toe of de deur nog goed sluit. Versleten rubbers laten koude lucht ontsnappen en dan is je energiezuinige instelling voor niks geweest.

Ook interessant: Koelkastproblemen? Zo los je ze op!

©WEBSERVIS

Slim koelen, minder stroom verbruiken

Je koelkast en vriezer staan dag en nacht aan, dus alle kleine beetjes energiebesparing tellen. Begin bij de basis: kies bij de aanschaf voor een energiezuinig model, bij voorkeur eentje met label A. Die zijn flink zuiniger dan oudere of minder efficiënte modellen, en dat merk je uiteindelijk op je energierekening.

Ook de details maken verschil. Controleer minstens één keer per jaar de deurrubbers. Sluiten die niet meer goed aan? Dan ontsnapt er koude lucht en moet je apparaat overuren draaien om alles koel te houden. Houd de deuren sowieso zo veel mogelijk dicht; hoe korter je 'm opent, hoe minder warmte erin komt.

Nog een gouden tip: laat je koelkast en vriezer ademen. Zorg voor genoeg ruimte rondom, vooral aan de achterkant, zodat de warmte netjes kan worden afgevoerd. Zit de boel vol stof? Maak dan even de condensor schoon. En vergeet je vriezer niet af en toe te ontdooien. IJs op de wanden klinkt koud, maar werkt juist als een isolerend jasje, en dat kost extra stroom.

Dagelijks hoor en lees je over artificiële intelligentie (AI). Daarbij worden vaak termen als neuraal netwerk en deep learning gebruikt. In dit artikel vertellen je hier meer over en gaan we ook zelf met AI aan de slag. We doen dit via TensorFlow Playground en Google Teachable Machine.

Het begrip artificiële intelligentie verwijst naar de mogelijkheid om zelfstandig kennis op te nemen, problemen op te lossen en beslissingen te nemen, net zoals een mens. Het woord ‘artificieel’ duidt erop dat deze vorm van intelligentie door mensen is ontworpen en door computers of machines wordt uitgevoerd en dus niet door een biologisch brein.

Veel AI-toepassingen, zoals beeld- en spraakherkenning en taalverwerking, maken hierbij gebruik van zogenoemde neurale netwerken. Deze zijn namelijk uitstekend geschikt voor het herkennen van complexe patronen in grote hoeveelheden ongestructureerde data.

Zo’n digitaal neuraal netwerk (DNN) is gebaseerd op de werking en structuur van het menselijke brein, maar het blijft niet meer dan een abstracte vereenvoudiging. Het menselijke brein is tenslotte (vooralsnog) aanzienlijk complexer, flexibeler en vooral ook energiezuiniger met een maximaal verbruik van circa 20 watt. Ons brein is bovendien superieur in creativiteit, contextueel begrip en emotionele verwerking. 

Digitaal neuraal netwerk

Een digitaal neuraal netwerk (DNN) werkt net als het biologisch brein met neuronen (zie bovenstaand tekstkader). Alleen in een DNN gaat het hierbij om wiskundige rekeneenheden die informatie verwerken. Elk neuron ontvangt invoer, vermenigvuldigt deze met een gewicht om de relevantie te bepalen en telt daar een compensatiewaarde, de zogeheten bias, bij op. Samen vormen deze gewichten en biases de ‘parameters’. GPT-4 bevat er naar schatting 1,7 biljoen.

De informatie stroomt door een of meer verborgen lagen tussen de invoer- en uitvoerlaag. Elke verborgen laag verwerkt de gegevens verder, waardoor complexere patronen worden herkend. Hiervoor gebruikt elk neuron een zogeheten activatiefunctie, die bepaalt of en in welke mate de uitvoer wordt doorgegeven. Zonder activatiefuncties zou het netwerk alleen eenvoudige wiskundige verbanden leren, zoals rechte lijnen, terwijl het nu ook met complexe, gebogen of gelaagde patronen overweg kan.

Een eenvoudig digitaal neuraal netwerk, met één verborgen laag.

Sturing en zelflering

Mensen sturen het DNN indirect aan door het bepalen van het aantal lagen, het aantal neuronen per laag en het type activatiefunctie. Verder kiezen ze hoe het netwerk moet leren, bijvoorbeeld door te bepalen hoeveel data het ziet en hoe complex de gegevens zijn, hoe vaak het leert en hoe groot de aanpassingen mogen zijn. Tijdens deze training worden de parameters automatisch aangepast door het netwerk om optimaal patronen te herkennen en voorspellingen te doen.

Vereenvoudigd komt het hierop neer: nadat het netwerk een voorspelling heeft gedaan, wordt berekend hoe ver deze afwijkt van de juiste waarde, waartoe het netwerk tijdens de training toegang heeft. Deze afwijking wordt vervolgens teruggestuurd door het netwerk, van de uitvoer- naar de invoerlaag. Onderweg berekent het netwerk hoeveel elke verbinding (gewicht) en extra waarde (bias) heeft bijgedragen aan de fout. Daarop past het netwerk de parameters aan om de fout kleiner te maken. Dit proces herhaalt zich vele malen, zodat het netwerk steeds accurater wordt. Dit principe wordt ‘backpropagation’ genoemd (letterlijk: achterwaartse terugkoppeling) en maakt dat het netwerk grotendeels zelflerend is.

©Vallabh soni - stock.adobe.com

Backpropagation: het netwerk stuurt zelf bij op basis van de vastgestelde afwijking.

TensorFlow Playground

Spelen met werking DNN

Het wordt interessanter wanneer je zelf experimenteert met de principes en werking van een DNN. Ga naar https://playground.tensorflow.org. Hier herken je de lagen met neuronen: een invoerlaag, twee verborgen lagen en een uitvoerlaag. Bij DATA is al een specifieke dataset geselecteerd. Zodra je op Run (het pijltje) klikt, probeert het netwerk het patroon in de gekozen dataset te herkennen. Het resultaat verschijnt onder Output.

Hoe langer je het proces laat lopen, hoe hoger het aantal trainingscycli (hier epochs genoemd) en hoe accurater de ruimte-indeling of dataclassificatie in de output: blauwe achtergrond voor blauwe punten en oranje achtergrond voor oranje punten. Omdat het standaard om een eenvoudig datapatroon gaat, zal de Training loss waarschijnlijk 0.000 zijn. Dit betekent dat het netwerk het patroon vrijwel meteen correct herkent op basis van de ingestelde parameters, zodat er nauwelijks of geen backpropagation nodig is.

Met de standaardinstellingen kan dit neurale netwerk moeiteloos overweg.

Verdere aansturing

Je kunt het netwerk flink uitdagen door enkele instellingen aan te passen. We geven je enkele mogelijkheden die zeker leerzaam kunnen zijn. Activeer in de invoerlaag bijvoorbeeld alleen de bovenste eigenschap X1. Het netwerk classificeert dan uitsluitend op basis van de horizontale posities van de punten. Voor de derde dataset (linksonder) kan dit voldoende zijn, maar voor andere niet. Probeer het gerust zelf uit. Je zult ook merken dat hoe meer features je inschakelt, hoe meer informatie het netwerk gebruikt en hoe beter het complexe patronen kan herkennen.

Verhoog eens Noise (ruis) met de schuifknop om het leerproces te bemoeilijken. De datapunten worden hierdoor minder gestructureerd, wat je meteen terugziet in de Output. Verminder nu eens het aantal neuronen (via de minknop boven elke laag) om het netwerk minder complexe beslissingen te laten nemen. Minder verborgen lagen verlaagt eveneens de capaciteit om diepere datapatronen te leren.

Nog steeds te makkelijk? Verlaag dan de Learning rate naar bijvoorbeeld 0.0001. Een lagere leerratio betekent tenslotte kleinere stappen bij het aanpassen van de gewichten (wat zich hier visueel vertaalt als minder snel aangepaste lijndiktes tussen de neuronen), waardoor het netwerk langzamer leert.

Experimenteer gerust verder met andere, ook meer geavanceerde instellingen om het netwerk – en jezelf – uit te dagen.

Met deze instellingen wordt de training van het neurale netwerk nagenoeg onmogelijk.

Deep learning

Een DNN is een van de meest effectieve methoden of algoritmen binnen machine learning (ML), waarbij computers leren van data zonder ze expliciet te moeten programmeren. Het is vooral geschikt voor complexe taken zoals beeldherkenning, spraakherkenning en taalverwerking.

Eenvoudige ML-modellen hebben meestal een of enkele verborgen lagen. Bij een complexere architectuur met meerdere verborgen lagen, die in staat is complexere patronen en relaties te herkennen, spreekt men van deep learning (DL). Deep learning is daarmee een subonderdeel van machine learning, al is het onderscheid niet altijd scherp te maken.

Bij DL gebruikt het neurale netwerk logischerwijze meer parameters, wat meteen ook een grotere hoeveelheid data vereist om het effectief te kunnen trainen. Meer data en parameters vereisen uiteraard ook meer rekenkracht, waarvoor vaak talrijke gpu’s (Graphics Processing Units) of gespecialiseerde processors als Googles TPU’s (Tensor Processing Units) nodig zijn.

Een Google TPU op een PCIe-kaart.

Google Teachable Machine

Experimenten met AI

Het zal je nauwelijks verbazen dat je, behalve geavanceerde kennis, frameworks als TensorFlow of PyTorch nodig hebt om een DL-model te ontwikkelen. Wil je hier desondanks toch mee experimenteren, dan biedt Googles Teachable Machine een uitstekende omgeving. Dit project heeft namelijk een interface waarmee je zonder technische expertise toch een AI-model kunt trainen.

Het platform is gebaseerd op DL-technieken en gebruikt neurale netwerken om patronen en kenmerken in diverse datasets te herkennen. Het werkt met voorgetrainde modellen, maar je kunt ook eigen gegevens toevoegen om een aangepast model te trainen. Na training kun je het model exporteren in verschillende formaten en inzetten in een web-app, mobiele app of op toestellen als Raspberry Pi, Arduino of IoT-apparaten.

Via deze GitHub-pagina vind je talrijke leuke projecten met Teachable Machine (van Bananameter tot Snake Game), evenals tutorials. Maar laten we nu vooral zelf aan de slag gaan met een bescheiden project.

Dit model heeft meteen door dat deze banaan overrijp is.

Starten met project

Surf naar https://teachablemachine.withgoogle.com. Hier leer je een computer trainen om je eigen afbeeldingen, geluiden en houdingen te herkennen. Klik op Aan de slag om een nieuw project te starten en kies uit drie modelopties: Projectafbeelding, Audioproject of Project met houdingen.

Wij nemen het eerste model als voorbeeld. Dit opent een venster waarin je kunt kiezen tussen een Model voor standaard afbeelding (kleur, 224 × 224 pixels) of een Model voor ingesloten afbeelding (grijswaarden, 96 × 96 pixels). Dit laatste, een embedded model, is geschikt voor microcontrollers. Wij kiezen hier voor het wat grotere standaardmodel.

Teachable Machine laat je uit drie grote trainingsmodellen kiezen.

Dataset en klassen aanmaken

Je komt nu terecht op een webpagina waar je eerst je dataset moet aanmaken. In dit geval bestaat deze uit afbeeldingen. Je deelt deze op in twee of meer categorieën, die je ook labelt. Teachable Machine heeft standaard twee categorieën (klassen), maar via +Een klasse toevoegen kun je eenvoudig meer klassen toevoegen.

Het aantal klassen dat je nodig hebt, hangt af van je project. Voor het onderscheiden van bijvoorbeeld QR-codes en zebrapatronen volstaan twee klassen (QR en Zebra). Wil je echter overrijpe, rijpe en rauwe bananen classificeren, dan heb je er minstens drie nodig. Zorg eerst dat het juiste aantal klassen beschikbaar is. Via de knop met drie stippen verwijder je desnoods overtollige klassen. Klik bij elke klasse op het potloodicoon en geef de categorie een zinvolle naam.

Daarna voeg je data toe aan elke klasse via de knop Uploaden of Webcam. Bij gebruik van de webcam moet je de pagina toegang geven tot de aangekoppelde camera. Door op Ingedrukt houden om op te nemen te klikken, stuur je continu snapshots naar Teachable Machine. De afbeeldingen verschijnen vervolgens in de betreffende klasse.

Vul je dataset met voldoende en gevarieerde afbeeldingen, via webcam en/of uploads.

Trainen en testen

Zodra je voldoende en gevarieerde data hebt toegevoegd, kun je het AI-model trainen. Klik op Model trainen om direct te starten of pas eerst enkele instellingen aan via het pijlknopje bij Geavanceerd. Hier kun je Tijdvakken, Batchgrootte en Leersnelheid aanpassen, vergelijkbaar met Epochs, Batch size en Learning rate in TensorFlow Playground. Klik op het vraagteken voor meer uitleg. Bij Geavanceerde opties kun je in een apart venster interessante statistieken over het trainingsproces bekijken. Na afloop verschijnt de melding Model getraind.

Klik rechts op Voorbeeld bekijken, zet Invoer op AAN en kies of je via Webcam of Bestand data wilt aanleveren. Wij kozen voor Webcam en testten met verschillende afbeeldingen van QR-codes en zebra’s. Bij Uitvoer toont Teachable Machine een percentage dat de zekerheid van de classificatie weergeeft.

Een QR-code op de rug van een zebra: daar heeft Teachable Machine niet van terug.

Export

Als alles goed werkt en je het model buiten de Teachable Machine-omgeving wilt gebruiken, klik je op Model exporteren. Kies voor Tensorflow.js, selecteer Downloaden en klik op Mijn model downloaden. Pak het gedownloade zip-bestand uit in een lege submap \my_model. Deze bevat een drietal bestanden, maar niet je trainingsdata. Dit komt doordat de neurale netwerkarchitectuur, geoptimaliseerde gewichten en modelconfiguratie kunnen volstaan voor nieuwe voorspellingen.

Ga vervolgens naar het tabblad Javascript, klik op Kopiëren en plak de code in een teksteditor, zoals Kladblok of Notepad++. Sla dit op als een html-bestand in de map net boven de submap \my_model.

Om lokaal te kunnen testen zonder browserfoutmeldingen zet je eerst een eenvoudige webserver op. Wij gebruikten de gratis Abyss Web Server (voor Windows, macOS en Linux). Plaats het html-bestand samen met de submap \my_model in de standaardmap C:\Abyss Web Server\htdocs. Dubbelklik erop om het in je browser te starten. Als het goed is, kun je nu meteen je AI-model testen. Succes.

Je kunt het model bijvoorbeeld testen via een lokale webserver.