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.

Take-Two Interactive en ontwikkelaar Rockstar beginnen aankomende zomer met de marketing rondom de Grand Theft Auto 6-release. De releasedatum staat nog steeds gepland op 19 november van dit jaar.

Dat liet Take-Two weten bij het bekendmaken van diens fiscale kwartaalcijfers. Aldus de uitgever in een persbericht: "Dit fiscale jaar is uitzonderlijk voor ons en we zijn enorm zeker van onze zaak voor het aankomende fiscale jaar. Die gaat revolutionair voor Take-Two en de gehele entertainmentindustrie worden, geleid door de release van Grand Theft Auto 6. Rockstars marketing rondom de release gaat deze zomer van start."

Take-Two bevestigde wederom dat het langverwachte GTA 6 op 19 november moet uitkomen. Het bedrijf heeft al vaker releasedata voor de game beloofd om het later alsnog uit te stellen. Dat het nu meldt dat de marketing rondom de release van het spel aankomende zomer begint, geeft wel een gevoel van meer zekerheid over de mogelijkheid dat de huidige releasedatum wordt gehaald.

Fysieke release niet uitgesteld

Onlangs gingen er geruchten dat alleen de fysieke release van Grand Theft Auto 6 misschien zou worden uitgesteld. Het idee zou zijn dat de digitale release gewoon op 19 november zou verschijnen, maar de fysieke release in de winkels pas later verschijnt om zo leaks te voorkomen. Aan Variety liet Take-Two-ceo Strauss Zelnick weten dat dit echter "niet het plan is". Daarmee lijkt dit gerucht dus ontkracht.

Switch 2-versie van Borderlands 4

Take-Two geeft ook het populaire spel Borderlands 4 uit. Die game verscheen vorig jaar al op meerdere consoles, maar een Switch 2-versie werd uitgesteld. Tijdens de bekendmaking van de kwartaalcijfers vandaag bleek dat de game geheel uit het releaseschema van de uitgever is gehaald.

"We hebben de moeilijke beslissing gemaakt om de ontwikkeling (van de Switch 2-versie) te pauzeren", zo werd wederom aan Variety gemeld. "We blijven ons richten op het leveren van kwaliteitscontent voor de game en blijven het optimaliseren. We blijven ook nauw samenwerken met onze vrienden bij Nintendo. Zo komen PGA Tour 2K25 en WWE 2K26 voor de Switch 2 uit, en we willen graag meer van onze spellen naar het systeem brengen." Het is niet bekend wanneer en of Borderlands 4 nog uitkomt voor de Switch 2.

Over Grand Theft Auto 6

Grand Theft Auto 6 komt op 19 november uit voor PlayStation 5 en Xbox Series X en S. Het spel draait om twee hoofdpersonages: Lucia Caminos en Jason Duval. Het duo heeft een relatie, en duidelijk is in ieder geval dat Lucia vrijkomt uit de gevangenis en het tweetal vervolgens nog verder het criminele pad op gaat.

De game speelt zich af in Vice City, een fictieve versie van Miami, en omstreken. Dat betekent dat spelers glooiende stranden en met neon verlichte straten kunnen verwachten. Het was ook al de setting van de PlayStation 2-game Grand Theft Auto: Vice City, dat na GTA 3 uitkomt. Naar verwachting zal Grand Theft Auto 6 een ongekende hoeveelheid details vertonen. Lees hier alles over de game.

Je laptopaccu lijkt altijd leeg te zijn op het moment dat er nergens een stopcontact te bekennen is. Met de juiste software-instellingen pers je echter makkelijk een uur extra uit je apparaat, zonder dat je daarvoor technisch onderlegd hoeft te zijn. Wij leggen uit aan welke knoppen je precies moet draaien voor maximaal resultaat.

Er is weinig irritanter dan een laptop die in de spaarstand schiet of uitvalt terwijl je in de trein net de laatste hand legt aan een belangrijk document. Veel gebruikers denken bij een snel leeglopende batterij direct dat de hardware versleten is en kijken alweer naar een nieuwe laptop. Vaak is de accu zelf echter nog prima in orde, maar gaat het besturingssysteem slordig om met de beschikbare energie. Fabrieksinstellingen zijn namelijk vaak gericht op maximale prestaties en helderheid, niet op uithoudingsvermogen. In dit artikel leer je hoe je de regie terugpakt en de energievreters in toom houdt, zodat je met een gerust hart de dag doorkomt.

Waar die energie eigenlijk naartoe lekt

Om te begrijpen hoe je accucapaciteit bespaart, moet je eerst weten waar de energie aan opgaat. De twee grootste verbruikers in een laptop zijn vrijwel altijd het beeldscherm en de processor. Het scherm vreet stroom om pixels te verlichten; hoe feller het scherm, hoe sneller de teller tikt. Daarnaast speelt de verversingssnelheid een rol. Veel moderne schermen verversen het beeld 120 keer per seconde (120 Hz). Dat kijkt heel rustig, maar kost aanzienlijk meer rekenkracht dan de standaard 60 Hz.

Onder de motorkap is de processor continu bezig met het verwerken van taken. Een veelvoorkomende misvatting is dat je handmatig alle programma's moet afsluiten om stroom te besparen. Dat is maar ten dele waar, want moderne systemen zijn heel goed in het bevriezen van apps die je niet gebruikt. Wat wél energie kost, zijn achtergrondprocessen die actief blijven synchroniseren, zoals cloudopslagdiensten of mailprogramma's die elke minuut checken op nieuwe berichten. Ook randapparatuur die stroom trekt via de usb-poort, zelfs als je deze niet actief gebruikt, snoept procenten van je lading af.

Besparen tijdens eenvoudige taken

De energiebesparende modus is je beste vriend wanneer je taken uitvoert die weinig rekenkracht vereisen. Denk hierbij aan tekstverwerken, e-mailen, webbrowsen of het invullen van spreadsheets. In deze scenario's heb je de volledige kracht van je processor en videokaart simpelweg niet nodig. Door in Windows of macOS te kiezen voor de energiebesparende modus, klokt de processor zichzelf terug. Hij werkt dan letterlijk iets langzamer, maar voor administratieve taken merk je daar in de praktijk niets van. De letters verschijnen nog steeds direct op je scherm zodra je ze typt.

Daarnaast is dit het moment om eens kritisch naar je schermhelderheid te kijken. Binnenshuis is een helderheid van 50 tot 60 procent vaak meer dan voldoende om comfortabel te kunnen werken. Werk je vooral 's avonds? Dan kan het zelfs nog lager. Ook het uitschakelen van toetsenbordverlichting levert in deze context pure winst op. Het zijn kleine percentages per uur, maar op een hele werkdag maakt dit het verschil tussen wel of niet de oplader moeten pakken.

©PXimport

Prestaties boven accuduur

Er zijn momenten waarop je de batterijbesparingsinstellingen beter uit kunt laten, of zelfs agressief moet vermijden. Zodra je aan de slag gaat met zware grafische taken, zoals videobewerking, 3D-rendering of serieuze gaming, werkt een besparingsmodus averechts. De software knijpt de toevoer van stroom naar de componenten af, wat resulteert in een haperend beeld, trage exporttijden en een frustrerende gebruikservaring.

In deze gevallen heeft de hardware ademruimte nodig om te kunnen presteren. Als je probeert te gamen op een besparingsstand, zal het systeem de prestaties van de grafische chip zo ver terugschroeven dat het spel onspeelbaar wordt. Bovendien duurt het renderen van een video in spaarstand veel langer, waardoor het scherm en de schijf langer actief moeten blijven, wat onderaan de streep soms zelfs méér energie kost dan een korte piekbelasting op vol vermogen. Hier geldt: efficiëntie door snelheid is soms zuiniger dan traagheid.

Situaties waarin instellingen het niet meer redden

Hoewel je met software veel kunt optimaliseren, zijn er harde grenzen waarbij geen enkele instelling je meer gaat redden. Je moet realistisch zijn over de fysieke staat van je apparaat.

Ten eerste is er de chemische degradatie. Als de maximale capaciteit van je accu (ook wel battery health geheten) onder de 70 procent is gezakt, kun je instellen wat je wilt, maar de rek is er fysiek uit. De batterijcellen kunnen de lading simpelweg niet meer vasthouden. Ten tweede is oververhitting een doodsteek voor je accuduur. Als de ventilatoren van je laptop continu staan te loeien omdat de koelkanalen vol stof zitten, kost dat enorm veel energie. Warmte is in feite verspilde energie. Tot slot helpt software niet als je zware externe apparaten zonder eigen voeding aansluit. Een externe harde schijf die zijn stroom via de laptop krijgt, trekt de accu leeg alsof het een rietje in een pakje sap is, ongeacht je schermhelderheid.

Creëer je eigen energieprofiel

Om echt grip te krijgen op je verbruik, moet je de instellingen afstemmen op jouw specifieke gedrag. Begin met de slaapstand-instellingen. Veel mensen laten hun laptop openstaan als ze even koffie gaan halen, waarbij het scherm zomaar tien minuten op volle sterkte blijft branden. Stel in dat het scherm al na twee of drie minuten inactiviteit uitgaat. Dat is de makkelijkste winst die je kunt boeken.

Kijk ook naar je randapparatuur. Gebruik je een externe monitor? Zorg dan dat je laptop zo is ingesteld dat het interne scherm volledig uitschakelt, en niet 'zwart maar aan' blijft staan. Gebruik je veel bluetooth-apparaten? Schakel bluetooth uit als je ze niet gebruikt; het constant scannen naar verbindingen kost stroom. Voor gebruikers met een oledscherm is er nog een extra truc: gebruik een donkere modus. Bij oledschermen verbruiken zwarte pixels namelijk helemaal geen energie, in tegenstelling tot traditionele lcd-schermen waar de achtergrondverlichting altijd aan staat.

Balans tussen snelheid en stopcontact

Het verlengen van je accuduur is uiteindelijk een balansspel tussen comfort en noodzaak. De grootste winst behaal je door de schermhelderheid te temperen en de slaapstand agressiever in te stellen, zodat je geen energie verspilt in de pauzes. Wees niet bang om de energiebesparingsmodus standaard aan te zetten voor alledaags werk; de moderne processors zijn krachtig genoeg om dat zonder haperingen op te vangen. Pas als je merkt dat je laptop traag reageert bij zwaardere taken, is het tijd om de teugels weer iets te laten vieren. Zo bepaal jij hoelang de werkdag duurt, en niet je batterij.