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. Ben je op zoek naar een betaalbaar sporthorloge? Vandaag hebben we vijf interessante modellen voor je gespot.

Xiaomi Smart Band 9

De onlangs verschenen Xiaomi Smart Band 9 is goedkoop en kent ook nog eens verrassend veel functies. Dit langwerpige sporthorloge is in de kleurstellingen zilver-wit, zwart en roze verkrijgbaar. Het amoledscherm van 1,62 inch biedt voldoende ruimte om diverse gegevens te tonen. Dankzij een respectabele resolutie van 192 × 490 pixels verschijnt alle informatie scherp in beeld – denk daarbij aan stappen, verbrande calorieën, weersverwachting en natuurlijk de tijd. Alle functies zijn via het aanraakscherm bereikbaar, want de Smart Band 9 heeft geen fysieke knoppen. De waterdichte behuizing weegt maar 15,8 gram (zonder bandje).

Kies in het menu tussen ruim 150 sportmodi en start vervolgens de training. Tijdens de inspanning kun je jouw hartslag in de gaten houden. Je koppelt de Smart Band 9 via bluetooth eenvoudig aan een smartphone. Laat het mobiele toestel vervolgens in je broek- of jaszak zitten, want inkomende notificaties verschijnen rechtstreeks op je pols. Een prettige eigenschap is dat je het scherm ook op zonovergoten plekken nog prima kunt lezen. Aan de hand van een lichtsensor kiest deze smartwatch automatisch de juiste helderheid. Ten slotte is de beschikbaarheid van meer dan tweehonderd wijzerplaten een leuk extraatje.

Garmin Instinct 2

Met deze relatief goedkope smartwatch van Garmin houd je nauwlettend jouw sportieve prestaties in de gaten. Je kunt de Instinct 2 zowel binnen als buiten dragen, want de robuuste behuizing is waterdicht tot een diepte van honderd meter. Op het ronde display van 176 × 176 pixels zie je onder meer de actuele hartslag, het aantal gezette stappen en de huidige snelheid. Er zijn ook een hoogtemeter en elektrisch kompas geïntegreerd. Onder leiding van diverse sport-apps doe je uiteenlopende trainingen. Je kunt bovendien na elke nacht de uitgebreide slaapmonitor bekijken.

Wanneer het sporthorloge met een smartphone is verbonden, zie je inkomende pushnotificaties voorbijkomen. De Instinct 2 bevat een energiezuinig zwart-witscherm. Dat komt de accuduur ten goede! De fabrikant claimt dan ook een batterijduur van zo'n 28 dagen in de smartwatchmodus. Het hier besproken model heeft een horlogekast van 45 millimeter. Als alternatief kun je een vergelijkbaar sporthorloge met een horlogekast van 40 millimeter kopen, de Garmin Instinct 2S.

Garmin Forerunner 255 Music

Ren, wandel of fiets je met een lekker muziekje nét wat steviger door? De Garmin Forerunner 255 Music is hiervoor bij uitstek geschikt. Je kunt namelijk nummers van Spotify, Deezer of YouTube Music downloaden en in het geheugen van deze smartwatch opslaan. Laat dus tijdens trainingen voortaan je smartphone thuisliggen en bedien de muziek vanaf je pols. Je hebt voor deze functie trouwens wel een betaald abonnement bij een van de genoemde muziekdiensten nodig. De Forerunner 255 Music heeft een horlogekast van 46 millimeter. Kies tussen een zwarte en witte uitvoering.

Op het ruime 1,3inch-kleurenscherm van 260 × 260 pixels zijn er een heleboel functies toegankelijk. Denk onder andere aan een calorieënteller, hartslagmeter, bloedzuurstofmeter, slaapmonitor, snelheidsmeter, stappenteller en stopwatch. De Forerunner 255 Music toont ook meldingen van een verbonden smartphone. Krijg je bijvoorbeeld een WhatsApp-bericht, dan gaat de weerbestendige behuizing kortstondig trillen. Tot slot gebruik je deze veelzijdige smartwatch ook om contactloos te betalen.

Lees ook: Dit zijn de 9 sporten waarmee je het makkelijkst afvalt

Polar Pacer Pro

Zoek je een licht sporthorloge met zéér veel functies? Kijk dan eens naar de Polar Pacer Pro. Wegens het gewicht van 41 gram voel je dit apparaatje amper zitten. In de horlogekast van 45 millimeter is er een 1,2inch-kleurenscherm van 240 × 240 pixels verwerkt. Het display is voorzien van Gorilla Glass en gaat dus niet zomaar stuk. Verder is de behuizing waterdicht tot een diepte van vijftig meter. In het menu staan er ruim 150 sportprofielen voor je klaar. Fijn is dat deze smartwatch ook allerlei 'exotische' sporten ondersteunt, zoals (kite)surfen, rolschaatsen en skiën. Zodra je een keuze hebt gemaakt, monitort de Pacer Pro diverse sportieve prestaties.

Onder de motorkap bevindt zich een gps-chip, zodat deze smartwatch overal ter wereld je locatie kan bepalen. Handig is dat je routes van de bekende app Komoot kunt synchroniseren. Kijk voor routeaanwijzingen voortaan op je pols. Verder werkt de Pacer Pro ook naadloos met de veelgebruikte sport-app Strava samen. Hoewel Polar in zijn eigen webwinkel een tarief van 349,90 euro hanteert, vragen diverse andere bekende webshops minder dan tweehonderd euro. Kies tussen de kleurstellingen zwart, wit en goud.

Samsung Galaxy Fit3

De Samsung Galaxy Fit3 schaf je voor minder dan zes tientjes aan! Dit goedkope sporthorloge is te koop in de kleurstellingen zwart, zilver-wit en roze. Ondanks zijn lage prijskaartje toont het langwerpige 1,6inch-amoledscherm van 256 × 402 pixels diverse gegevens. Zo zie je hoeveel stappen je hebt gezet. De achterzijde van de horlogekast heeft ook nog sensoren om je bloedzuurstof en hartslag te meten. Druk aan de zijkant op de homeknop en kies uit ruim honderd sportoefeningen. De Galaxy Fit3 analyseert desgewenst ook je slaapgedrag. Maak je onverhoopt een lelijke uitglijder? Dankzij valdetectie schakelt de polsassistent jouw SOS-contactpersonen in.

Dit lichtgewicht sporthorloge van 18,5 gram neem je overal mee naartoe. De IP68-gecertificeerde behuizing is namelijk volledig waterdicht. Verbind de Galaxy Fit3 via bluetooth met een smartphone voor nog meer functies. Je kunt dan bijvoorbeeld de muziekweergave bedienen en zien wie er belt. De smartwatch toont ook inkomende berichten. De oplaadbare batterij van 208 mAh gaat op een enkele acculading volgens Samsung tot dertien dagen mee.

Dat een wasmachine zonder moeite vuile was schoon krijgt, spreekt voor zich. Toch kan een kleine natuurlijke hulp extra verschil maken. Geen chemisch middel, maar iets wat je waarschijnlijk al in huis hebt: citroensap. Dat zorgt voor een frissere was, een schonere trommel en een beter onderhouden machine.

Hoewel de meeste wasmachines hun werk prima doen, kun je ze met een beetje citroensap een handje helpen. Dit natuurlijke zuur werkt verrassend effectief tegen vuil, kalk en bacteriën. Hieronder lees je vijf manieren waarop citroen je was én je machine schoner, frisser en duurzamer maakt.

1. Verwijdert zeepresten

Na het wassen blijft er vaak wat wasmiddel of wasverzachter achter in de trommel of in je kleding. Het gevolg? Je wasmachine kan muf gaan stinken, net zoals de was die uit zo'n machine komt. Een scheutje citroensap in het bakje voor de wasverzachter helpt om die resten los te weken. Zo blijft je wasmachine schoon en ruikt je was écht fris.

2. Neutraliseert nare geuren

Citroensap werkt licht antibacterieel en neutraliseert geuren. Dat is vooral handig bij sportkleding, handdoeken of keukenlinnen dat snel minder fris ruikt. Citroen maakt je was dus niet alleen schoner, maar ook frisser.

©africa-studio.com (Olga Yastremska and Leonid Yastremskiy)

3. Werkt tegen hard water

Woon je in een gebied met hard water, dan merk je dat wasmiddel minder goed schuimt en kleding stugger aanvoelt. Citroenzuur bindt kalkdeeltjes, waardoor het water zachter wordt en het wasmiddel beter zijn werk doet. Zo bescherm je zowel je kleding als de binnenkant van je machine tegen kalkaanslag.

🍋 Onderhoudstip: laat eens per maand een lege wasmachine draaien op 60 graden met een scheut citroensap. Zo voorkom je kalkaanslag en blijft de binnenkant fris.

4. Houdt wit écht wit

Citroensap heeft een mild blekend effect dat witte kleding helderder maakt zonder het risico van verkleuring. Vooral fijn voor lakens, T-shirts en handdoeken. Anders dan chloor is citroensap veilig voor de meeste stoffen* en vriendelijker voor je huid én het milieu.

5. Zorgt voor zachtere kleding

Heb je snel last van wasverzachter of vind je de geur te sterk? Citroensap verzacht het water op een natuurlijke manier, zonder kunstmatige toevoegingen. Zo blijft je kleding soepel en zacht, ook zonder de synthetische stoffen die in veel wasverzachters zitten. Dat is prettiger voor gevoelige huid én beter voor het milieu, omdat er minder chemische resten in het afvalwater terechtkomen.