Software die uit zichzelf kan leren, daar kijken we niet meer van op. Denk aan spraakherkenning die ons telkens beter begrijpt, of een slimme thermostaat die na een tijdje weet wanneer we dagelijks van ons werk komen en dan de verwarming al op tijd wat hoger zet. Maar hoe werkt machine learning precies?

We spreken van machinelearning als een programma in staat is om zonder menselijke inbreng te leren hoe het een specifieke taak kan uitvoeren en beter wordt in die taak hoe meer ervaring het heeft. Er is dus geen mens die een algoritme programmeert om die taak uit te voeren; de mens programmeert een algoritme dat uit zichzelf leert om de taak uit te voeren.

Hoe programmeer je zo’n algoritme om te leren? Kort door de bocht bestaat dat leren eruit dat het algoritme zoveel mogelijk informatie uit een verzameling gegevens haalt en zo een signaal van ‘ruis’ kan onderscheiden in die gegevens. Zo zijn in spraakherkenningstechnologie de gegevens een geluidsopname, terwijl de informatie de uitgesproken woorden zijn. Al de rest van de geluidsopname is ruis.

In de praktijk trainen we de software op een trainingset, een verzameling gegevens die een goede voorstelling vormen van de gegevens die de software zal tegenkomen. Nadat de software op die manier getraind is, kan ze ook onbekende gegevens aan. Wel moet de taak altijd duidelijk afgelijnd zijn. Software die spraak herkent, kun je niet integraal inzetten om muziek te herkennen en al zeker niet om gezichten te herkennen.

Neuraal netwerk

Neurale netwerken (‘artificial neural networks’) vormen een belangrijke aanpak in machinelearning. Ze bootsen de werking van de hersenen na, die een biologisch neuraal netwerk vormen: een kluwen van ontzettend veel verbindingen tussen neuronen (hersencellen). Een kunstmatig neuraal netwerk bestaat meestal uit meerdere lagen: een invoerlaag van neuronen die de invoer van een probleem voorstellen, een uitvoerlaag van neuronen die de oplossing van het probleem voorstellen, en één of meer tussenliggende lagen die berekeningen uitvoeren.

Bij een fully connected neural network krijgt elk neuron invoer van alle neuronen in de laag ervoor en geeft het zijn uitvoer aan alle neuronen in de laag erna. Bij een convolutioneel neuraal netwerk is een neuron niet afhankelijk van alle neuronen in de vorige laag. Een neuraal netwerk programmeer je niet door expliciet aan te geven hoe het een probleem moet oplossen; je ‘traint’ het door het vele voorbeelden van een probleem te geven, waardoor het uit zichzelf de taak leert.

Deep learning

Vooral deeplearning maakt de laatste jaren furore in de wereld van machinelearning. Bij deeplearning gebruikt het algoritme een groot aantal lagen tussen input en output. De invoerlaag verwerkt de input en stuurt die door naar de volgende laag, die zijn input verwerkt en naar de volgende laag doorstuurt, enzovoort, tot er aan het einde de output uitkomt. Dit grote aantal lagen maakt complexe transformaties mogelijk.

Een prominente gebruiker van deeplearning is Google DeepMind. In 2014 nam Google de start-up DeepMind uit Cambridge over. Begin 2016 kwam het in het nieuws met de overwinning van AlphaGo op de menselijke kampioen in het bordspel go. En het systeem van DeepMind blinkt uit in het spelen van games zoals Space Invaders en Pac Man.

Google DeepMind combineert deeplearning op een convolutioneel neuraal netwerk met het zogenoemde Q-learning om spelletjes te leren spelen zonder dat het hoeft te weten wat de goede zet is: het algoritme krijgt alleen informatie over ‘winst’ of ‘verlies’. Google DeepMind noemt hun techniek deep reinforcement learning.

Wat heeft Google DeepMind dat anderen niet hebben? “Vooral geld,” zegt Sander Bohte, onderzoeker bij het Amsterdamse CWI (Centrum voor Wiskunde & Informatica). “Wanneer je een industrieel onderzoekslabo hebt waar een paar honderd briljante mensen werken, verkrijg je de resultaten van Google DeepMind. Google heeft het geld om de beste mensen ter wereld aan te nemen en ze hebben geld voor krachtige computerclusters. Zij kunnen dus op een heel andere schaal werken dan universiteiten.”

Facebook, Microsoft, Apple...

Google is niet de enige die geld investeert in machinelearning. Facebook heeft een Applied Machine Learning-team dat spam herkent, foto’s automatisch tagt en nog heel wat andere slimme taken uitvoert op het sociale netwerk.

In 2015 kocht Microsoft het bedrijf Equivio, dat patronen in grote hoeveelheden e-mails en documenten doorspit. En Apple nam in 2016 de vooraanstaande onderzoeker Ruslan Salakhutdinov aan als hoofd van zijn AI Research team. Ook Amazon, Twitter en Baidu zijn bezig met machinelearning. En dan is er nog IBM, dat met zijn supercomputer Watson belangrijke toepassingen ontwikkelt.

De kunstmatige neurale netwerken die een belangrijke rol spelen in machinelearning zijn losjes geïnspireerd op de neuronen in onze hersenen. Maar ze werken helemaal niet zo efficiënt, zegt Sander Bohte: “Onze hersenen verbruiken zo’n 25 W energie. Een neuraal netwerk op een pc verbruikt al snel 300 W. Dat kunnen we niet in een drone implementeren, want die verbruikt dan te veel energie om lang in de lucht te blijven op zijn batterijlading."

"En als we een neuraal netwerk ter grootte van de hersenen zouden maken, zou dat 5 MW verbruiken. Onze kunstmatige neurale netwerken zijn dus aanzienlijk minder efficiënt dan hun biologische evenknieën.”

De grote uitdaging is dus om dat verschil te verkleinen. Dat kunnen we volgens Sander Bohte bereiken als we ons nog meer laten inspireren op biologische neurale netwerken: “Neuronen in onze hersenen communiceren met pulsen. Gemiddeld sturen ze één puls per seconde. Maar neuronen zijn niet continu actief. Soms doen ze een seconde niets en soms vuren ze tien keer op een seconde.”

Spiking neural networks

Sander Bohte doet onderzoek naar spiking neural networks, die net zoals biologische neuronen geen energie gebruiken wanneer er niets gebeurt. “We hopen zo neurale netwerken toch een factor 100 energie-efficiënter te maken,” zegt hij. IBM gebruikt dezelfde aanpak in zijn TrueNorth-processor, die met een miljoen neuronen maar 70 mW verbruikt.

Spiking neurale netwerken hebben volgens Sander Bohte nog een ander voordeel: ze zijn compatibel met biologische neuronen omdat ze dezelfde taal spreken. “We kunnen een spiking neuraal netwerk in principe rechtstreeks op ons brein aansluiten. Zo werk ik nu samen met het Leids Universitair Medisch Centrum om cochleaire implantaten te verbeteren. "

"Ik verwacht dat neuroprotheses met spiking neurale netwerken binnen vijf jaar mogelijk zijn. En ik verwacht ook veel van het Amerikaanse DARPA, dat veel geld steekt in projecten binnen het BRAIN Initiative met als doel om 1 miljoen gelijktijdige ‘aansluitingen’ met de hersenen te maken.”

Onbetrouwbare resultaten

Een nadeel van neurale netwerken is dat ze een soort ‘black box’ vormen: wanneer ze een resultaat geven, weet je niet hoe ze tot dat resultaat komen. In sommige domeinen is dat helemaal geen wenselijke eigenschap. Stel dat we software ontwikkelen om een arts te helpen bij het nemen van juiste beslissingen. Als de software een diagnose stelt, maar de arts helemaal niet weet waarop die diagnose gebaseerd is, kan hij daarop niet vertrouwen. Een verkeerde beslissing kan immers een grote impact hebben.

“In zulke domeinen werk je daarom liever met predictieve modellen die voor de expert te begrijpen zijn,” zegt Gilles Vandewiele, doctoraatsstudent aan het Internet Technology and Data Science Lab (IDLab) van de Universiteit Gent – imec. Gilles Vandewiele werkt daarom met decision support systemen.

“Dat vereist vaak meer menselijke inbreng dan een neuraal netwerk, omdat we zelf aan feature extraction (het verminderen van de hoeveelheid middelen die nodig zijn om een grote set van gegevens te beschrijven – red.) doen, terwijl dat bij deeplearning automatisch gebeurt. Maar het resultaat is dan wel een begrijpelijk model dat vaak sneller getraind kan worden dan zijn tegenpool, omdat we dan geen miljoenen parameters meer moeten leren.”

Naast de medische sector zijn ook de financiële en juridische sectoren geïnteresseerd in deze aanpak, omdat experts in die domeinen een uitleg moeten kunnen geven bij hun beslissingen. “De nauwkeurigheid ligt bij deeplearning wel nog hoger. Bij de keuze tussen deeplearning- en decision support-systemen maak je altijd de afweging tussen nauwkeurigheid en begrijpelijkheid van het model.”

Ook IBM Watson is op deze aanpak gebaseerd. De DeepQA-software die het hart uitmaakt van Watson kan allerlei gestructureerde en ongestructureerde gegevens combineren en zijn beslissingen uitleggen. IBM heeft Watson dan ook al in meerdere ziekenhuizen ingezet en waagt zich met het systeem ook aan weersvoorspellingen.

Lees verder op de volgende pagina.

Vandewiele wijst ook op Kaggle, een online platform dat programmeerwedstrijden in data science-problemen organiseert. “Op Kaggle vind je heel veel state-of-the-art oplossingen voor machinelearning-problemen. Voor problemen die niet over afbeeldingen, video’s of geluid gaan, is de meest prominente tactiek om hoge classificaties te halen het trainen van heel veel verschillende modellen op basis van geëxtraheerde features en dan de voorspellingen van die modellen gebruiken als nieuwe features voor een finaal model.

Een van de meest voorkomende algoritmes daarvoor is eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), een algoritme gebaseerd op beslissingsbomen.” In 2015 en 2016 haalden doctoraatsstudenten van de Universiteit Gent de eerste respectievelijk tweede plaats in de Data Science Bowl van Kaggle.

Bayesiaans netwerk

Nog een andere aanpak in machinelearning vormen de Bayesiaanse netwerken. Een Bayesiaans netwerk is een probabilistisch grafisch model dat de conditionele afhankelijkheden van willekeurige variabelen voorstelt. Zo kun je de relaties tussen ziektes en symptomen voorstellen. Bij het voorkomen van bepaalde symptomen, kun je dan berekenen wat de kans is op allerlei ziektes.

“Voor een Bayesiaans netwerk moet je ontzettend sterke aannames maken over de wereld,” zegt Peter Grünwald van het Amsterdamse CWI. “Je moet aangeven hoe groot de kans is op alle mogelijke toestanden van de wereld, je prior beliefs. Voor complexere problemen gaat dat al snel over een kansverdeling van miljoenen getallen. Het is conceptueel niet zo eenvoudig om je dan voor te stellen waar je nu eigenlijk mee bezig bent.”

Peter Grünwald is daarom voorstander van een informatietheoretische aanpak. “Eigenlijk is dat een veralgemening van de Bayesiaanse methode, maar de interpretatie ervan is helemaal anders, in termen van datacompressie. De kern bestaat uit het minimum description length (MDL) principle. Dit principe zegt dat de beste hypothese voor een bepaalde verzameling gegevens degene is die leidt tot de beste compressie van deze gegevens.”

Als je ruwe data zoals x- en y-coördinaten letterlijk zou opschrijven zonder enige compressie, zouden die veel ruimte innemen. Maar als er een patroon tussen x en y bestaat, bijvoorbeeld y is een functie van x, dan kun je die gegevens kleiner opschrijven. Je schrijft dan de functie op en daarna de x-coördinaten. Die tweede manier comprimeert de gegevens beter dan de eerste en is dus een betere hypothese.

Machine learning en robots

We denken bij machinelearning doorgaans aan ‘virtuele’ oplossingen zoals slimme assistenten en vertaalprogramma’s, maar we zien ook meer en meer oplossingen in robotica, die een effect in de echte wereld hebben. “Het is een hele uitdaging om robots te leren bewegen en ze zo adaptief mogelijk te maken in menselijke situaties,” zegt Francis wyffels, die hiernaar onderzoek doet aan het IDLab van de Universiteit Gent.

Vooral in kleinere bedrijven is die aanpak interessant. Terwijl grotere productiebedrijven vaak grotendeels geautomatiseerde fabrieken hebben met robots die zonder enige menselijke inbreng hun werk doen, gaat het bij mkb’s vaak anders: de robots krijgen steeds wisselende taken en voeren die in nauwe samenwerking met mensen uit. Dat vereist heel wat meer intelligentie én aanpassingsvermogen.

Om intelligentere robots mogelijk te maken, is ook heel wat fundamenteel onderzoek nodig. Zo bekijken onderzoekers hoe ze de werking van robots meer door biologische processen kunnen laten inspireren. “In onze ruggengraat zitten de Central Pattern Generators (CPG’s), neurale netwerken die de spieren aansturen. Voor motorische controle op hoog niveau zijn de hersenen natuurlijk nog nodig, maar de CPG’s werken op een lager niveau. De controle gebeurt dus door neurale netwerken op verschillende niveaus,” legt Francis wyffels uit.

“We kunnen dan ook allerlei basisbewegingen doen zonder dat onze hersenen dat moeten aansturen. Robots werken daarentegen doorgaans met één centraal programma dat alles aanstuurt. Wat als je nu de bewegingen van een robot ook hiërarchisch laat aansturen, met onafhankelijk werkende motorneuronen zoals in onze ruggengraat? Dit onderzoek staat wel nog in zijn kinderschoenen, maar het is een veelbelovende aanpak.”

Binnen enkele jaren zouden we ons domoticasysteem volgens Francis wyffels niet meer via een aanraakscherm aan de muur of via onze tablet aansturen, maar we zouden ermee op een natuurlijke manier communiceren via een soort kunstmatige huiscoach.

“Zo’n sociale robot waarmee je spreekt kan de aversie van veel mensen voor technische systemen overwinnen. Veel mensen zijn bang voor een domoticasysteem omdat ze in de war raken door al die knopjes en instellingen. Dat is allemaal veel te abstract voor hen. We hebben alle bouwblokken om een sociale interactie met ons domoticasysteem te ontwikkelen: goede spraakherkenning, beeldverwerking, kennis over human-robot interaction enzovoort. De ontwikkelingen zullen hier dus niet zo heel lang op zich laten wachten.”

De toekomst

De vooruitgang in machinelearning zal niet alleen in ons dagelijks leven gevolgen hebben, maar ook breder in onze maatschappij. Vaak hoor je het doemscenario dat we allemaal onze banen gaan verliezen aan computers. Artsen, journalisten, juristen, ... volgens de doemdenkers is hun baan binnen afzienbare tijd bijna volledig te automatiseren. Onderzoeksbureau Forrester voorspelt dat in 2021 al zes procent van de banen in de VS door robots zijn overgenomen.

Toch is het toekomstbeeld niet zo negatief voor onze baanvooruitzichten als vaak wordt voorgesteld. In zijn rapport ‘Preparing for the Future of Artificial Intelligence’ van eind 2016 schetste de Obama-administratie in één van zijn laatste publicaties dat we onze banen kunnen behouden als we mens en machine laten samenwerken om elkaars zwakheden te compenseren.

Zo vermeldt het rapport een studie waarbij afbeeldingen van cellen van lymfeknopen door een computer of door een dokter beoordeeld werden om te bepalen of het om kanker ging. De computer maakte 7,5 procent fouten, de menselijke patholoog 3,5 procent fouten. Maar als de patholoog werd bijgestaan door een computer, werd het foutpercentage van de gecombineerde aanpak gereduceerd tot 0,5 procent.

De grootste uitdaging in het domein is volgens Francis wyffels dat we te weinig mensen hebben die onderzoek doen naar machinelearning. Dat is volgens hem ook een gevolg van het gebrek aan interesse in wetenschappen en technologie bij de jeugd, in het bijzonder de informaticawetenschappen. Het sterotypische beeld van de asociale computernerd is nog altijd niet uitgeroeid.

“Hier ligt een grote taak voor de overheden en scholen: zij moeten onze jeugd voldoende laten kennismaken met informaticawetenschappen en hen leren om met de snelle veranderingen in de toekomst om te gaan. Er zijn gelukkig heel wat scholen die al op eigen houtje initiatieven invoeren om hun leerlingen warm te maken voor informaticawetenschappen.” Om leerkrachten daarbij te helpen, richtte Francis wyffels de vzw Dwengo op en heeft hij didactisch materiaal op de website program-uurtje verzameld.

Bij ID.nl zijn we dol op kwaliteitsproducten waar je niet de hoofdprijs voor betaalt. Een paar keer per week speuren we binnen een bepaald thema naar zulke deals. Tijd voor een nieuw koffiezetapparaat? Ga dan voor een volledig autoamtische. Met slechts een druk op de knop heb je zo je favoriete koffie op tafel staan. Wij bekijken vijf geavanceerde modellen voor minder dan 300 euro voor je.

In het aanbod van volautomatische koffiemachines zijn er ook machines die vriendelijk geprijsd zijn. Ze malen de bonen, doseren de hoeveelheid en bereiden de koffie met één druk op de knop. Wij vonden vijf mooie modellen voor je.

Philips 2200 Series EP2220/10

Philips’ 2200‑serie richt zich op basisfunctionaliteit. De volautomaat maalt de bonen met een keramisch maalwerk en kan twee koffievarianten zetten: espresso en gewone koffie. Het bedieningspaneel biedt keuzes voor koffiesterkte, aroma en hoeveelheid. Een ingebouwde melkopschuimer maakt het mogelijk om melk te stomen voor cappuccino’s, maar er is geen intern melkreservoir. De machine heeft een waterreservoir van ongeveer 1,8 liter en een aparte bonencontainer van circa 275 gram; dit betekent dat je meerdere kopjes kunt zetten zonder tussentijds bijvullenkieskeurig.nl.

Philips gebruikt een AquaClean‑filter, waardoor ontkalken minder vaak nodig is wanneer dit filter op tijd wordt vervangen. Het apparaat heeft een voorgeprogrammeerde spoelfunctie en ondersteunt twee kopjes tegelijk. Omdat het om een volautomaat gaat, maalt en doseert het apparaat de bonen automatisch. Het apparaat heeft verschillende maalgraadinstellingen, waardoor je kunt experimenteren met fijnere of grovere maling afhankelijk van je smaak.

Krups Roma EA8108

De Krups Roma EA8108 is een compacte volautomatische espressomachine met een ingebouwde metalen maalschijf en een bonenreservoir van ongeveer 275 gramkieskeurig.nl. Dit apparaat maakt espresso, koffie en lungo en heeft een 2‑kopjesfunctie. Het waterreservoir van 1,8 liter is uitneembaar, zodat je het eenvoudig bij de kraan kunt vullen. De machine heeft een eenvoudig bedieningspaneel met draaiknoppen voor de koffiesterkte en watervolume. Het stoompijpje aan de zijkant dient voor het opschuimen van melk voor cappuccino’s; er is geen geïntegreerd melkreservoir.

Krups voorziet de EA8108 van automatische spoel‑ en ontkalkingsprogramma’s en een energiebesparende stand met automatische uitschakeling. Omdat het een volautomaat is, maalt en tampt het systeem de bonen zelf voordat het water onder druk door het koffiebed geperst wordt. De koffie-uitloop is in hoogte verstelbaar, waardoor zowel espresso‑kopjes als hogere mokken passen. De keramische maalschijf kent verschillende maalstanden zodat je de maling kunt aanpassen aan de gewenste smaak en intensiteit.

Krups Essential EA8150

De Krups Essential EA8150 is een volautomatische bonenmachine die vooral bedoeld is voor espresso, ristretto en gewone koffie. Er is een ingebouwde koffiemolen die direct voor het zetten maalt. Met de 2‑kopjesfunctie kun je twee kopjes tegelijk zetten; de sterkte van de koffie en de maalgraad stel je zelf in. De machine heeft een 1,7 liter waterreservoir en een bonencontainer van circa 250 gram. Er is geen intern melkreservoir; melk opschuimen doe je via het stoompijpje of met een aparte melkopschuimer.

Een duidelijk bedieningspaneel met druktoetsen en een klein display laat zien welke instelling je gekozen hebt. Omdat het apparaat volledig automatisch is, doseert het de juiste hoeveelheid koffie en water en voert het spoelprogramma’s uit na het gebruik. De uitloop is in hoogte verstelbaar zodat zowel kleine kopjes als grotere mokken passen. Krups levert automatische spoel‑ en ontkalkingsprogramma’s om het onderhoud te vergemakkelijken, en een energiebesparingsstand schakelt het apparaat na een tijd vanzelf uit.

Krups Arabica EA8110

Deze volautomatische Krups Arabica EA8110 combineert een bonenreservoir van ongeveer 260 gram met een ingebouwde maalschijf. Je stelt zowel de maling als de koffiesterkte in via de keuzeknoppen. Met de 2‑kopjesfunctie zet je twee espresso’s tegelijk. Het waterreservoir heeft een inhoud van 1,7 liter en is makkelijk uitneembaar voor het vullen onder de kraan. De machine heeft een stoompijpje voor het opschuimen van melk en de bereiding van cappuccino; er is geen geïntegreerd melkreservoir.

De EA8110 beschikt over automatische spoel‑ en ontkalkingsprogramma’s die via indicatorlampjes aangeven wanneer onderhoud nodig is. De temperatuur is instelbaar en de machine bevat een energiebesparende modus. Omdat dit een volautomatisch systeem is, maalt, doseert en tampt het apparaat de koffie; je hoeft slechts de sterkte, hoeveelheid en eventueel de maalgraad te kiezen. Het gebruikerspaneel bestaat uit eenvoudige knoppen en indicatoren, waardoor je zonder veel moeite een espresso of lungo zet. De watertank en opvangbak zijn uitneembaar zodat je ze eenvoudig onder de kraan kunt reinigen.

De’Longhi Magnifica ECAM20.110.B

De’Longhi’s Magnifica ECAM20.110.B is een volautomatische bonenmachine met een bonenreservoir van circa 250 gram en een geïntegreerde maalwerk met dertien maalstanden. Je kunt kiezen uit verschillende dranken, zoals espresso, koffie, lungo en cappuccino. Het waterreservoir van 1,8 liter is ruim, zodat je meerdere kopjes kunt zetten zonder bijvullen. De machine heeft geen geïntegreerd melkreservoir; melk opschuimen gebeurt met het stoompijpje aan de zijkant. Het bedieningspaneel bestaat uit draaiknoppen en druktoetsen voor koffiesterkte en volume.

De pompdruk van deze machine bedraagt 15 bar en het vermogen 1450. Je kunt ook voorgemalen koffie gebruiken omdat er een aparte koffiepoederinvoer is. De machine voert een automatisch spoel‑ en ontkalkingsprogramma uit en heeft een energiebesparingsstand. De uitloop is in hoogte verstelbaar, zodat verschillende kopjes en glazen passen. Met drie temperatuurinstellingen en verstelbare maalgraad kun je het resultaat aanpassen aan je persoonlijke voorkeur.

Met de Dyson V16 Piston Animal kun je draadloos stofzuigen én dweilen, mits je het dweilopzetstuk er ook bij koopt. Dyson mikt met deze steelstofzuiger op huishoudens met dieren, maar de antiklitborstels blijken ook handig om lange menselijke haren op te zuigen. Een review van deze twee-in-één-gadget.

Dyson staat bekend om zijn premium apparatuur met stevige prijzen, en dat is bij de V16 Piston Animal niet anders. De stofzuiger heeft een adviesprijs van 849 euro. Wil je daar ook de Submarine-dweilborstel bij, dan ben je in totaal bijna 1000 euro kwijt. Dyson kennende zullen deze prijzen binnen een jaar wel enigszins dalen, waardoor de V16 Piston Animal een betere prijs-kwaliteitverhouding krijgt.

Verbeterd ontwerp

Het ontwerp van de stofzuiger steekt goed in elkaar. De kunststof behuizing voelt degelijk aan en heeft een matzwarte afwerking, wat wij persoonlijk mooier vinden dan het grijs van voorgaande Dyson-stofzuigers. De verwijderbare batterij aan de onderkant blijft een goede zet, net als het lcd-schermpje in je gezichtsveld. Op dit scherm zie je hoelang je nog kunt stofzuigen (of dweilen) en via grafieken welk soort vuil je opzuigt.

©Rens Blom

Het is fijn dat je het HEPA-filter aan de achterzijde van de stofzuiger kunt losdraaien om hem te wassen. Zo blijft de stofzuiger op de lange termijn zelf zo schoon mogelijk.

©Rens Blom

Een prettige verbetering in de V16 Piston Animal ten opzichte van vorige geteste Dyson-modellen is het stofreservoir. De draadloze steelstofzuiger heeft een opvangbak van 1,3 liter. Door een hendeltje te gebruiken, pers je het opgezogen vuil samen en raakt het stofreservoir minder snel vol. Wanneer je het stofreservoir boven je vuilnisbak leegt, valt de inhoud netjes naar beneden. Bij andere geteste Dyson-stofzuigers wil het vuil door de kracht van het geopende stofreservoir nog weleens in een cirkel omlaag dwarrelen, waardoor een deel buiten je vuilnisbak belandt. Het is goed om te zien dat Dyson hiervan heeft geleerd.

©Rens Blom

Haren opzuigen

Effectieve stofzuigers bouwen doet Dyson al jaren, en daar vormt de V16 Piston Animal geen uitzondering op. De ster van de show is een nieuwe brede zuigmond met een speciale structuur om lange haren op te zuigen zonder dat ze vastklitten in de bewegende onderdelen van het mondstuk. Dat mondstuk werkt als een trein, hebben we de afgelopen vier weken gemerkt in een huishouden met twee verharende katten, een nog erger verharende oppashond én een vriendin met lang haar. De V16 Piston Animal zuigt de complete vloer schoon, waarbij delen van kattenbakkorrels, broodkruimels, ander vuil en dus al die haren soepel de stofzuiger in verdwijnen. Dat is best een prettig aanzicht, zeker dankzij het ingebouwde laserlicht dat een deel van je vloer groen laat oplichten om beter te zien wat je opzuigt.

©Rens Blom

Slim aan die vernieuwde brede zuigmond is dat hij werkt op harde vloeren én tapijt of een kleed. De stofzuiger past zijn manier van zuigen aan als hij een andere ondergrond detecteert. Je kunt in één moeite dus je hele kamer stofzuigen, wat een fijne manier van werken is die past bij de hoge prijs van de stofzuiger.

Dyson levert de V16 Piston Animal met drie extra opzetstukken. Een langere, smallere zuigmond tovert de stofzuiger om tot een flinke kruimeldief, terwijl de twee-in-één-zuigmond bedoeld is voor tafels, traptreden en andere kleine oppervlakken. Het meest interessant vinden we een kleine zuigmond met dezelfde antiklitconstructie als de grote zuigmond. Deze kleine zuigmond leent zich goed om de bank, stoelen en je matras te stofzuigen.

©Rens Blom

De Dyson V16 Piston Animal heeft drie zuigmodi: de zuinige ecostand, de automatische stand en de boost-modus voor maximale zuigkracht. De automatische stand is het nuttigst, want die schakelt automatisch naar boost zodra hij veel vuil tegenkomt. Wij konden de stofzuiger zo'n 60 minuten gebruiken op de automatische stand. De accu opladen duurt grofweg vierenhalf uur.

Dweilen vraagt om versie 3

Voor 149 euro extra koop je de V16 Piston Animal met een dweilmond, door Dyson de Submarine 2.0 genoemd. Dat komt omdat er al een dweil met Submarine 1.0-techniek is, die overigens niet werkt met de V16 Piston Animal. Andersom kun je de 2.0-dweil niet gebruiken met vorige Dyson-apparaten. Makkelijk upgraden of uitwisselen zit er dus niet in.

©Rens Blom

Over de 1.0-dweil waren we niet heel enthousiast, en hoewel de 2.0-versie beter is, blijft het dweilen wat wiebelig en krijgen we snel strepen. De waterbak legen is wel eenvoudiger. Al met al een prima gadget om de vloer even op te frissen, maar een serieuze dweil biedt nog steeds beter resultaat.

©Rens Blom

Conclusie: Dyson V16 Piston Animal kopen?

De Dyson V16 Piston Animal is een krachtige en complete steelstofzuiger voor mensen met huisdieren en/of lange haren. De stevige prijs is begrijpelijk, maar niet mals. Dat kan wachten op een aanbieding de moeite waard kan maken. De optionele dweilmond à 149 euro weet ons niet helemaal te overtuigen.