ID.nl logo
Zekerheid & gemak

Hoe werkt machine learning precies?

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.

Google heeft het geld voor de mensen en de computers om op grote schaal machine learning te ontwikkelen

-

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.

Wanneer neurale netwerken een resultaat geven, weet je niet hoe ze daartoe zijn gekomen

-

“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.

Het is een hele uitdaging om robots te leren bewegen en ze zo adaptief mogelijk te maken in menselijke situaties

-

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.

▼ Volgende artikel
Waarom jouw zuinige A+++-wasdroger straks zomaar een C-label krijgt
© fotomek
Huis

Waarom jouw zuinige A+++-wasdroger straks zomaar een C-label krijgt

Denk je net goed bezig te zijn met een A+++-wasdroger, blijkt die vanaf juli 2025 opeens een magere C te scoren. Wat is hier aan de hand? Geen paniek: je apparaat is niet plotseling minder efficiënt geworden, het energielabel wordt een stuk strenger. In dit artikel lees je waarom de regels zijn veranderd, wat het nieuwe label precies meet en hoe je wél de juiste conclusies trekt bij je volgende aankoop.

Partnerbijdrage - in samenwerking met Bemmel & Kroon

Vanaf 1 juli 2025 – morgen dus! – verandert het energielabel van wasdrogers in heel Europa. De bekende klassen als A+, A++ en A+++ verdwijnen en maken plaats voor een overzichtelijker schaal van A tot en met G. Hierdoor krijgen veel huidige A+++-drogers voortaan een label C. Niet omdat ze slechter presteren, maar omdat de normering strenger en toekomstbestendiger wordt.

Waarom een nieuw energielabel nodig was

Het oude systeem was zijn doel voorbijgeschoten. Doordat fabrikanten steeds energiezuinigere apparaten ontwikkelden, werden er voortdurend plussen aan de A-klasse toegevoegd. Daardoor ontstond een wildgroei aan energielabels die de consument eerder in verwarring bracht dan hielp. Met het nieuwe label keert de rust terug: één heldere schaal die opnieuw ruimte laat aan de top. De zuinigste klasse A blijft voorlopig zelfs leeg, zodat alleen uitzonderlijk efficiënte apparaten die plek mogen innemen.

©Bemmel & Kroon

Wat je ziet op het nieuwe label

Het nieuwe energielabel bevat veel meer informatie dan alleen een letter. Naast de energieklasse geeft het label nu ook inzicht in het verbruik per honderd droogbeurten, gemeten volgens een gestandaardiseerd Eco-programma. Ook de programmaduur, het maximale vulgewicht van de trommel, het geluidsniveau in decibel en de condensatie-efficiëntie staan erop vermeld. Via een QR-code kun je bovendien extra technische details opzoeken in de Europese EPREL-database. Deze toevoegingen zorgen ervoor dat je als consument beter kunt inschatten welk apparaat past bij jouw huishouden en gebruik. Meer informatie vind je op deze pagina.

©Bemmel & Kroon

1. QR-code met link naar de EU database
2. Energie-efficiëntieklasse
3. Energieverbruik in kWh/100 droogcycli*
4. Condensatie-efficiëntieklasse en -percentage

5. Geluidklasse en geluidemissie in dB(A)**
6. Maximale laadcapaciteit (nominale capaciteit in kg)**
7. Duur in uren en minuten**

* Waarden gelden voor een gewogen gemiddelde van halve en volle ladingen met een verhouding van 0,62 (24x volle lading, 76x halve lading).
** Droogcyclus van katoen eco-programma bij volle lading.

Het lastige van vergelijken

Oude en nieuwe energielabels kun je niet zomaar naast elkaar leggen. Een A+++-droger uit 2024 kan volgens de nieuwe testmethodes een label C krijgen, terwijl het apparaat in de praktijk nog steeds even zuinig is. Dat verschil komt puur door de aangescherpte meetnormen, en niet door een verandering in prestaties. Laat je dus niet misleiden door een ogenschijnlijke 'verslechtering' van het label, maar kijk naar de echte verbruiksgegevens en technische kenmerken van jouw wasdroger.

Wat dit voor jouw keuze betekent

Bij het kopen van een nieuwe droger is het dus belangrijk om verder te kijken dan alleen de letter op het label. De vermelding van het energieverbruik per honderd droogcycli geeft je een veel concreter beeld van de stroomkosten op jaarbasis. Ook het geluidsniveau, de capaciteit van de trommel en de duur van het droogprogramma bepalen in sterke mate hoe comfortabel en efficiënt het apparaat in de praktijk is. Dankzij de QR-code kun je bovendien snel en eenvoudig controleren of de technische gegevens aansluiten bij je verwachtingen.

©Viktoria

Slim kiezen met het nieuwe label

De vernieuwde energielabels maken het makkelijker om een slimme, bewuste keuze te maken. Niet alleen zie je in één oogopslag hoe energiezuinig een apparaat is volgens de nieuwste normen, je hebt ook toegang tot de details die er écht toe doen. Zo kun je jouw keuze afstemmen op wat je belangrijk vindt: lage kosten, weinig geluid, korte droogtijd of een groot vulgewicht. Door te letten op de werkelijke prestaties in plaats van alleen op een letter, maak je een duurzame keuze die ook op de lange termijn rendeert.

Wil je hulp bij het kiezen van een energiezuinige droger of persoonlijk advies over welk type het best bij jouw huishouden past? Laat je dan informeren door een specialist, zodat je met vertrouwen de juiste keuze maakt voor nu én de toekomst.

Op zoek naar een écht zuinige droger?

Bekijk de beste deals bij Bemmel & Kroon!
▼ Volgende artikel
Inbouwapparatuur in je keuken? Zo meet je alles precies goed op
© zephyr_p
Huis

Inbouwapparatuur in je keuken? Zo meet je alles precies goed op

Een nieuwe oven, koelkast of vaatwasser kiezen begint niet bij het design of de functies – het begint met een meetlint. Want hoe mooi of geavanceerd een apparaat ook is, als het nét niet past, zit je met een kostbare misser. Een paar millimeter speling kan het verschil maken tussen een perfect passende keuken en een frustrerende inbouwervaring. Met deze meetinstructies weet je zeker dat je straks niet voor verrassingen komt te staan.

Wil je je inbouwapparatuur tot op de millimeter nauwkeurig installeren, dan is precies meten onmisbaar. In dit artikel lees je over:

• Algemene meetprincipes • Waar je precies op moet letten bij een ⋄ inbouwkoelkast of -vriezer  ⋄ inbouwoven en -magnetron  ⋄ inbouwvaatwasser ⋄ inbouw-espressomachine  • Welke veelgemaakte fouten je moet zien te vermijden • Wat je altijd als laatste moet doen

Ook interessant: Een inbouwkoelkast kopen: waar moet je op letten?

Goed meten is het halve werk

Voordat je aan de slag gaat met meten, is het slim om een paar basisregels aan te houden. Gebruik altijd een betrouwbare rolmaat en eventueel een digitale schuifmaat voor extra precisie. Meet de binnenafmetingen van de nis (dus niet de buitenkant van je keukenkast) en noteer breedte, hoogte én diepte.

Houd daarnaast rekening met de ventilatieruimte: meestal is 2 tot 5 cm aan de achterkant en zijkanten nodig. En check of er ruimte is voor stopcontacten, wateraansluitingen en kabeldoorvoeren – die bepalen vaak óók of het apparaat goed kan worden geplaatst.

©Andrey Sinenkiy

Waar moet je op letten per apparaat?

Elk soort inbouwapparaat heeft zijn eigen eisen en aandachtspunten. Hieronder lees je per type waar je bij het opmeten en installeren specifiek op moet letten. Zo kom je niet voor verrassingen te staan.

Inbouwkoelkast of -vriezer

De hoogte van de nis is hier allesbepalend. Veelvoorkomende maten voor inbouwkoelkasten en -vriezers zijn 88, 140 en 178 cm, maar afwijkingen komen vaak voor. Let op het deursysteem: een sleepdeurmechanisme vraagt meestal om iets meer ruimte in de breedte. Diepte is vaak 55 cm, maar modellen met een ventilator achterop kunnen richting de 60 cm gaan.

Inbouwoven of -magnetron

Standaard? Niet helemaal. De nisbreedte is meestal 56 cm, terwijl het frontpaneel iets breder is (ca. 59,5 cm) voor een nette aansluiting. Hoogtes verschillen: compacte ovens zijn 45 cm hoog, standaardmodellen 60 cm. Magnetrons vragen soms extra ruimte aan de bovenkant voor uitstekende bedieningspanelen.

Inbouwvaatwasser

Hier draait het vooral om hoogte. Die varieert tussen 81,5 en 87 cm, met verstelbare poten voor wat speling. Meet ook de plinthoogte (van vloer tot onderkant kast), en vergeet de watertoevoer niet – reken op zo’n 5 cm extra ruimte in de diepte voor de slang.

Inbouw-espressomachine

Kleiner apparaat, maar niettemin precisiewerk. De breedte is vaak rond de 56 cm, maar de diepte varieert sterk. Let vooral op het waterreservoir (dat tot 55 cm diep kan zijn) en op kleppen of deurtjes die naar voren openen: die hebben extra werkruimte nodig.

©Cristina Villar Martin | Ladanifer

Veelgemaakte fouten die je makkelijk voorkomt

Zelfs met zorgvuldige metingen kan het misgaan, vaak doordat kleine details worden vergeten. Denk aan ventilatieruimte, uitstekende stekkers of leidingen die net in de weg zitten. Een handige tip: plak een strook tape op de vloer op de plek waar de achterkant van het apparaat komt, en markeer waar stekkers en leidingen zitten. Zo zie je snel of er iets in de weg zit.

Ook niet onbelangrijk: controleer of de nis waterpas is! Zeker bij koelkasten met uitschuiflades kan een scheve ondergrond voor problemen zorgen. Pas waar nodig je kast of ondervloer aan voordat je installeert.

Bij renovaties gelden vaak afwijkende maten. Oudere keukens hebben soms dikkere wanden of ongebruikelijke dieptes. Meet dus altijd de huidige situatie én de specificaties van je nieuwe apparaat. Twijfel je? Schakel een keukenexpert in, zeker bij combinaties zoals een oven met magnetron, waarbij elk detail telt.

En tot slot: de allerbelangrijkste stap

Het klinkt als een open deur, maar het voorkomt de meeste problemen: meet altijd twee keer! Schrijf je maten op en leg ze naast de officiële productspecificaties. Let daarbij op details als verstelbare voetjes, uitsparingen voor de deur of een uitschuifbaar bedieningspaneel. Zo weet je zeker dat jouw nieuwe inbouwapparaat niet alleen technisch past, maar ook mooi aansluit bij de rest van je keuken. Want uiteindelijk draait het om één ding: alles moet kloppen – tot op de millimeter.