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.

Iedereen gebruikt het gewone Startmenu van Windows 11. Je vindt er apps, instellingen, aanbevelingen en tegels. Overzichtelijk, maar je moet soms flink doorklikken voordat je eindelijk bent waar je zijn wilt. Kan dat niet handiger? Zeker: er bestaat ook een tweede Startmenu: een stuk eenvoudiger en vooral sneller. Waar je het vindt en hoe je het gebruikt, lees je in dit artikel.

Lees ook: Laptop met Windows 11? Zo doe je langer met de accu

Gewone Startmenu versus verborgen Startmenu

Het gewone Startmenu van Windows 11 is het startpunt voor de meeste gebruikers. Hier vind je je apps, recente bestanden, een zoekbalk en knoppen voor instellingen en afsluiten. Het menu is visueel ingericht, met tegels en iconen, en richt zich vooral op dagelijks gebruik.

©ID.nl

Het reguliere Startmenu is overzichtelijk, maar je moet nog wel doorklikken wanneer je op zoek bent naar Instellingen.

Het verborgen Startmenu ziet er heel anders uit. Geen tegels of visuele opsmuk, maar een compacte lijst met systeemfuncties. Denk aan apparaatbeheer, taakbeheer, netwerkverbindingen en terminal. Dit menu is vooral bedoeld voor wie snel iets wil aanpassen, controleren of oplossen.

Zo open je het verborgen Startmenu

De makkelijkste manier is simpelweg met de rechtermuisknop op de Startknop klikken (onderaan je scherm, links). Meteen verschijnt een menu met een lijst vol snelkoppelingen. Geen wachttijd, geen vertraging: het menu reageert direct.

Gebruik je liever het toetsenbord? Druk dan op Windows-toets + X. Deze sneltoets werkt overal in Windows, zelfs midden in een programma. Handig op een laptop, zeker als je geen muis bij de hand hebt.

Werk je op een touchscreen? Tik dan op de Startknop en houd die een paar seconden vast. Zodra Windows dit herkent als een 'lang tikken', verschijnt het menu automatisch.

Hoe je het ook opent, de inhoud is altijd gelijk. Het menu komt standaard naast de Startknop in beeld, dus je hoeft nooit te zoeken.

💡Door de Donkere Modus in te stellen (via Instellingen -> Persoonlijke instellingen -> Kleuren) krijgt het tweede Startmenu een donkere achtergrond. Dat zorgt ervoor dat het onderscheid met eventueel geopende programmavensters wat groter wordt.

Wat vind je in dit tweede Startmenu?

Alles wat je anders via Instellingen of het Configuratiescherm moet opzoeken, staat hier bij elkaar. In plaats van losse snelkoppelingen of visuele tegels, toont dit menu een strakke lijst.

Zo kom je met één klik bij Apparaatbeheer, Schijfbeheer, Taakbeheer, Netwerkinstellingen of PowerShell. Handig als je iets wilt aanpassen, controleren of snel een probleem moet oplossen.

Microsoft heeft de functies logisch gegroepeerd. De bovenste opties gaan over apps en energiebeheer, daaronder volgen tools voor systeembeheer en netwerkverbindingen. Verder naar beneden vind je opdrachten voor afsluiten of afmelden. Je herkent ze aan hun vertrouwde namen, wat zoeken overbodig maakt. Een voorbeeld: als je software wilt verwijderen, hoef je niet naar Instellingen > Apps > Geïnstalleerde apps. Je kiest gewoon 'Geïnstalleerde Apps' uit het menu en je bent er meteen.

©ID.nl

Via het tweede Startmenu heb je meteen toegang tot allerlei systeemtools waarvoor je anders zou moeten zoeken in Instellingen of in het Configuratiescherm.

Waarom het tweede Startmenu zo handig is

Hoewel de systeemtools die je via het tweede Startmenu kunt bereiken voor veel mensen Windows-onderdelen zijn die ze niet zo vaak zullen gebruiken, is het toch handig dt je ze direct 'onder de knop' hebt zitten. Stel: je hebt wifi-problemen. In plaats van drie keer klikken door Instellingen kun je direct 'Netwerkverbindingen' openen. Of je wilt zien of een usb-stick goed wordt herkend. Dan hoef je alleen maar te klikken op 'Apparaatbeheer'. Voor wie vaker met systeeminstellingen werkt, is dit menu eigenlijk helemaal onmisbaar. Je hoeft geen sneltoetsen te onthouden of eindeloos door menu's te klikken. Alles wat je vaak gebruikt zit binnen handbereik. En ook als je het niet dagelijks gebruikt, is het handig om te weten dat het er is. Het scheelt je hoe dan ook veel tijd en zoekwerk.

Ook fijn: het menu ziet er op elke Windows 11-pc hetzelfde uit. Of je nu thuis werkt, op kantoor zit of iemand anders helpt: je weet precies waar je moet zijn.

Dus?

Het verborgen Startmenu is een van de meest praktische onderdelen van Windows 11. Het geeft je directe toegang tot systeemfuncties en tools waarvoor je anders moet doorklikken en waar je naar moet zoeken. Het is geen vervanger van het gewone menu, maar een aanvulling voor wie meer uit z'n systeem wil halen. Of je nu snel iets wilt aanpassen, een probleem onderzoekt of gewoon minder wilt klikken: het tweede Startmenu maakt het net een stuk makkelijker!

⬇️Scrol omlaag en bekijk welke onderdelen je in het tweede Startmenu vindt en wat je ermee kunt

Van buiten oogt hij misschien smetteloos, maar vanbinnen kan je wasdroger behoorlijk smerig zijn. Warmte, vocht en pluis vormen namelijk de perfecte broedplek voor bacteriën en schimmels. En dat ruik je. Bovendien werkt een vervuilde droger minder goed én verbruikt hij meer energie. Tijd om in actie te komen: met dit 8-stappenplan houd je jouw wasdroger schoon, fris en in topconditie!

Waarom is schoonmaken belangrijk?

Een wasdroger draait op hoge temperaturen en heeft continu te maken met vocht. Ideale omstandigheden voor ongewenste gasten zoals schimmels en bacteriën. Tel daar opgehoopte pluisjes en resten wasmiddel bij op, en je snapt waarom je wasdroger soms muf ruikt of er langer over doet dan normaal. Regelmatig schoonmaken voorkomt vieze luchtjes, verlengt de levensduur én maakt je droger zuiniger.

Een schone droger in 8 simpele stappen

1. Stekker eruit

Voordat je iets doet, trek je de stekker uit het stopcontact. Veiligheid voorop!

2. Pluizenfilters legen

Open het klepje onderin en haal de filters eruit. Meestal zijn dat er twee: een pluizenfilter en een condensfilter. Spoel ze af onder de kraan en laat ze goed drogen voordat je ze terugplaatst.

3. Condensor schoonmaken

Achter een apart klepje aan de voor- of achterkant zit de condensor. Haal stof en pluis voorzichtig weg met een vochtige doek. Vergeet ook de randjes en het klepje zelf niet.

4. Afvoerslang controleren

Koppel de slang los (als jouw droger die heeft) en check of er geen verstopping in zit. Spoel hem goed door en maak de binnen- en buitenkant schoon. Zet hem daarna weer stevig terug.

5. Binnenkant afnemen

Gebruik een zachte, vochtige doek om de binnenzijde van de trommel schoon te maken. Voor hardnekkige vlekken kun je een beetje allesreiniger gebruiken. Vergeet ook de rubber rand niet.

6. Buiten schoon, net als binnen

Neem de buitenkant van de machine af met een vochtige doek. Gebruik wat allesreiniger voor de zijkanten en voorkant, maar houd het bedieningspaneel liever droog of gebruik een licht vochtige doek.

7. Deurtje open laten

Laat na het schoonmaken de deur een tijdje openstaan. Zo kan de binnenkant goed drogen en voorkom je dat er schimmel ontstaat.

8. Lege droogbeurt draaien

Tot slot: draai een heet droogprogramma zonder was erin. Hiermee droog je de laatste vochtresten en geef je eventuele bacteriën geen kans.

©Shi

Hoe vaak moeten onderdelen worden gereinigd?

Niet alle onderdelen hoeven even vaak gereinigd te worden. Dit schema geeft een indicatie:

Merk je toch geurtjes op of neemt de droogprestatie van je wasdroger af? Voer dan een extra schoonmaakbeurt uit.

Schoonmaaktips voor specifieke onderdelen

Voor sommige onderdelen van je wasdroger zijn speciale schoonmaaktips. We zetten ze voor je op een rijtje.

©detry26

Schoonmaakmiddelen: wat gebruik je wel (en liever niet)?

Voor het grondig reinigen van je droger zijn er speciale producten op de markt. Denk aan schoonmaakmiddelen die vet, kalk en vuil aanpakken zonder onderdelen aan te tasten. Let altijd goed op of het middel geschikt is voor jouw type droger.

Ook populair zijn reinigingstabletten of -strips die je in de trommel legt voordat je een schoonmaakprogramma start. Die lossen nare geurtjes en aanslag op, maar gebruik ze niet te vaak. Overmatig gebruik kan het rubber en de binnenkant aantasten.

Liever een natuurlijk alternatief? Meng dan 5 eetlepels citroenzuur met een liter warm water en giet het in de wasmiddellade. Laat vervolgens een heet programma draaien. Goed voor je droger én het milieu.

Veelgestelde vragen over drogers schoonmaken

Kan ik een stoomreiniger gebruiken?

Nee. De hitte en vocht van een stoomreiniger kunnen onderdelen beschadigen. Gebruik altijd een microvezeldoekje met wat sop.

Wat te doen bij zwarte schimmel?

Reinig grondig de rubberen rand, filters en afvoerslang. Gebruik eventueel azijn als nabehandeling en draai daarna een heet programma. Herhaal dat regelmatig.

Waarom ruikt mijn schone was muf na het drogen?

Waarschijnlijk is je droger toe aan een schoonmaakbeurt. Begin bij het filter en de condensor en werk alles stap voor stap af. Vergeet ook de afvoerslang en het draaien van een heet leeg programma niet. Als dat allemaal niet helpt en de droger is al wat ouder, is het misschien tijd om uit te kijken naar een nieuw exemplaar.