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.

Na een uitgebreid diner is de koffie vaak de afsluiter van de avond. In plaats van een standaard zwarte bak zet je met een paar simpele ingrediënten iets bijzonders op tafel. Je hoeft geen volleerd barista te zijn om indruk te maken; met wat kruiden of een restje chocolade geef je de koffie direct een feestelijke twist. Speciaal voor jou: vijf heerlijke koffierecepten.

Espresso met witte chocolade en kardemom

Witte chocolade is een goede match voor de sterke smaak van een espresso. Leg een paar blokjes witte chocolade onderin het glas en laat deze langzaam smelten door de hete koffie eroverheen te gieten. Als je een snufje kardemom door de melk mengt voordat je deze opschuimt, krijg je een heerlijke warme en kruidige geur. De kardemom zorgt ervoor dat de zoete chocolade niet de overhand krijgt, waardoor de koffiesmaak goed overeind blijft.

Tiramisu uit een glas

Je kunt de smaken van het bekende Italiaanse dessert ook gewoon drinken. Meng een sterke kop koffie met een drupje amandelsiroop voor de herkenbare smaak van amaretto, maar dan zonder de alcohol. In plaats van gewone melk kun je een mengsel van halfstijve slagroom en een beetje mascarpone bovenop de koffie leggen. Een flinke laag cacaopoeder over de room maakt het plaatje compleet. Dit koffierecept kan eigenlijk ook direct als vervanger van een dessert kan dienen, vooral het serveert met bijpassend koekje, zoals cantuccini of amaretti.

Mokka met sinaasappel en pure chocolade

De combinatie van pure chocolade en sinaasappel doet het altijd goed tijdens de feestdagen. Rasp de schil van een sinaasappel en roer dit samen met een blokje pure chocolade door je warme koffie totdat alles is opgelost. De olie uit de sinaasappelschil geeft een fris aroma dat heel goed samengaat met donker gebrande koffiebonen. Als je dit serveert met een klein stukje sinaasappelschil op de rand van het glas, ziet het er meteen feestelijk uit. De pure chocolade maakt de koffie wat dikker en voller, wat goed past bij een koude winteravond.

Karamel met een snufje zeezout

Gezouten karamel is al jaren populair en dat is niet zonder reden. Het zout versterkt namelijk de zoete tonen van de karamel en haalt tegelijkertijd de bittere randjes van de koffie af. Doe een scheutje karamelsiroop in je glas en voeg daar echt maar een heel klein beetje zeezout aan toe. Gebruik havermelk voor het schuim, omdat dit van zichzelf al een beetje romig en nootachtig smaakt. Het resultaat is een zachte koffie die het door de combinatie van zout en zoet bij bijna iedereen goed doet.

Koffie met honing en kaneel

Voor wie geen chocolade of room lust, is een combinatie van honing en kaneel een goed alternatief. Roer een goede lepel honing door de zwarte koffie en bestrooi de melkschuimlaag met wat kaneelpoeder. De honing geeft een andere soort zoetheid dan suiker en maakt de koffie zachter voor de keel. Het is een eenvoudige manier om een normale latte een feestelijke upgrade te geven met spullen die je waarschijnlijk al in je keukenkastje hebt staan. De geur van kaneel die van de warme melk afkomt, maakt meteen duidelijk dat het kerst is! 

©ID.nl

Zo maak je je koffie helemaal af

Je kunt de feestkoffie nog net wat mooier presenteren door aandacht te besteden aan de garnering. Een klein beetje kaneel, nootmuskaat of cacaopoeder op de melkschuimlaag doet bijvoorbeeld al wonderen. Gebruik een klein zeefje zodat de poeder gelijkmatig verdeeld wordt en er geen klontjes ontstaan. Voor een luxe effect kun je met een fijne rasp wat krullen van een blok pure of witte chocolade schaven. Dit smelt langzaam weg in het schuim en geeft bij elke slok een beetje extra textuur.

Ook met koekjes of fruit kun je creatief uit de hoek komen. Serveer de koffie met een typisch winters koekje op de schotel, zoals een speculaasje of een Italiaanse cantuccini. Een dunne reep sinaasappelschil die je even rond je vinger draait tot een krul staat erg chique aan de rand van het glas. Wil je echt uitpakken, dip de rand van het glas dan in wat water en daarna in suiker voor een bevroren effect. In plaats van een gewone lepel kun je tot slot een kaneelstokje in de koffie zetten, wat tijdens het drinken subtiel steeds meer smaak afgeeft.

Drie espressomachines voor je feestkoffie

De'Longhi PrimaDonna Soul

Dit apparaat van De'Longhi is een zeer uitgebreide volautomaat. Dankzij de 18 voorgeprogrammeerde recepten zet je met één druk op de knop een krachtige espresso of een zachte latte. Voor wie van variatie houdt, biedt dit toestel ook de mogelijkheid om de sterkte van de koffie nauwkeurig aan te passen, zodat je altijd die gewenste sterke kop koffie krijgt. De machine is bovendien via een smartphone-app te bedienen.

Siemens EQ.500

De Siemens EQ.500-serie staat bekend om het gebruiksvriendelijke display waarbij je de koffiespecialiteiten direct via sensorvelden selecteert. Naast de standaard espresso en latte beschikt dit apparaat over de zogenaamde 'aromaDouble Shot'-functie. Hiermee zet je een extra sterke koffie door middel van een dubbel maal- en zetproces, zonder dat de koffie een bittere nasmaak krijgt.

Melitta Barista Smart T

De Melitta Barista Smart TS blinkt uit in veelzijdigheid met maar liefst 21 voorgeprogrammeerde recepten. Een groot voordeel is de fluisterstille molen, waardoor je zonder veel lawaai geniet van versgemalen bonen. Dankzij het dubbele bonenreservoir kun je bovendien eenvoudig wisselen tussen een milde boon voor je latte en een krachtige variant voor de espresso. De machine is via een handige app op je smartphone te bedienen. Met de 'My Coffee Memory'-functie sla je de persoonlijke voorkeuren van acht verschillende personen op.

Het is dé klassieker tijdens de feestdagen: met de hele familie rondom een apparaat zitten om je eigen eten te bereiden. Maar sta je in de winkel of scrol je online door het aanbod, dan vliegen de termen je om de oren. Is racletten hetzelfde als gourmetten? Waarom zou je voor een steen kiezen in plaats van een metalen plaat? Wij leggen haarfijn (en hapklaar) uit wat de verschillen zijn.

Raclette: voor de echte kaasfans

Laten we beginnen met de term die vaak voor de meeste verwarring zorgt: raclette. Hoewel we het woord in Nederland vaak door elkaar gebruiken met gourmetten, is het van oorsprong een Zwitsers nationaal gerecht. De naam komt van het Franse woord racler, wat 'schrapen' betekent. Bij traditionele raclette verwarm je een groot stuk kaas aan één kant, waarna je de gesmolten laag over aardappelen, zilveruitjes en augurken schraapt.

Kijken we naar de consumentenapparaten die je nu in de winkel koopt, dan verwijst de term raclette specifiek naar het gebruik van de pannetjes die je onderin het apparaat schuift. Je gebruikt hierbij de hitte van het verwarmingselement om kaas te smelten of kleine gerechtjes, zoals een omelet of pannenkoekje, te garen. Vaak zit er bovenop het apparaat nog een grillplaat of steen, zodat je het racletten kunt combineren met grillen. Ben je een echte kaasliefhebber of houd je van afwisseling tussen bakken en gratineren, dan is de raclette-optie onmisbaar. Een handige tip is om altijd speciale raclettekaas te gebruiken; deze smelt perfect met een ideale romigheid.

Lees ook: 🧀 Ze smelten de kazen! Waarom raclette dé topper is voor de feestdagen

©Roland - stock.adobe.com

Steengrill: puur natuur en gezond

De naam geeft het eigenlijk al weg: bij een steengrill bak je het voedsel op een plaat van natuursteen, meestal gemaakt van graniet. Dit ziet er niet alleen robuust en chique uit op tafel, het werkt ook fundamenteel anders dan een metalen plaat. Een steen heeft namelijk wat meer tijd nodig om op te warmen, dus reken er bij het aanzetten op dat je zo'n twintig tot dertig minuten geduld moet hebben voordat de plaat goed heet is. Eenmaal op temperatuur houdt de steen de hitte echter extreem goed en lang vast.

Het grootste voordeel van de steengrill is het gezonde aspect. In tegenstelling tot andere bakplaten heb je op een steen geen boter of olie nodig. Vaak strooi je alleen wat zout op de steen om aanbakken te voorkomen. Hierdoor schroeit het vlees snel dicht en blijven de sappen optimaal bewaard, wat zorgt voor een pure smaak. Houd er wel rekening mee dat steen een poreus natuurproduct is. Je mag deze beslist niet met afwasmiddel schoonmaken, want dat trekt in de steen en proef je de volgende keer terug in je biefstukje. Even laten weken en schoon schrapen of schrobben met enkel warm water is hier het devies.

©Yaruniv-Studio - stock.adobe.com

De bakplaat: snelheid en gemak

De bakplaat, vaak ook grillplaat of Teppanyaki genoemd, is meestal gemaakt van metaal en voorzien van een sterke anti-aanbaklaag. Je ziet ze vaak in twee varianten: de geribbelde grillplaat voor die mooie, karakteristieke streepjes op je vlees of groente, en de vlakke plaat die ideaal is voor roerbakken of vis.

De grote kracht van de metalen bakplaat is snelheid en gebruiksgemak. Je stopt de stekker in het stopcontact en binnen enkele minuten kun je al beginnen met bakken, wat een stuk sneller is dan bij natuursteen. In tegenstelling tot de steengrill gebruik je hier wel een klein beetje boter of olie. Dankzij de gladde antiaanbaklaag glijdt je eten makkelijk over de plaat en blijft er zelden iets kleven. Ook na het eten wint de bakplaat het op punten van de steengrill: je kunt de plaat vaak losklikken en eenvoudig met een sopje afwassen. Sommige platen zijn zelfs bestand tegen de vaatwasser, al is het altijd verstandig om dat even in de handleiding te checken.

©Donghyun Kim - stock.adobe.com

In één oogopslag: De technische verschillen

Twijfel je nog over welk apparaat bij jou past? We hebben van alle drie de apparaten de technische eigenschappen naast elkaar gezet:

Kiezen? Dat hoeft niet!

Vroeger moest je echt een keuze maken tussen deze apparaten, maar fabrikanten snappen gelukkig dat wij consumenten van alles wat willen proberen. Tegenwoordig zijn de meeste apparaten die als 'gourmetstel' worden verkocht, slimme combi-apparaten. Deze bieden vaak ruimte voor de raclette-pannetjes onderin, terwijl de bovenkant bestaat uit een grill- en/of bakplaat is.

Er zijn ook modellen met verwisselbare platen, waarbij je de ene keer kiest voor de gezonde steengrill en de andere keer voor de snelle bakplaat. Als je een nieuw apparaat gaat kopen, is zo'n combi-set met verwisselbare opties vaak de beste keuze voor de meeste huishoudens. Let er bij aankoop ook op of het apparaat een 'parkeerdek' heeft; dat is een koude zone waar je je hete pannetje even veilig kwijt kunt als je een eetpauze inlast.

Lees ook: Gourmetten nieuwe stijl: topfavoriet met een eigen twist

❤️🧑‍🍳Matchmaker: welk ingrediënt op welke plaats?

Niet elk stukje vlees of groente wordt blij van dezelfde bereiding. Wil je de beste smaak? Hanteer dan deze vuistregels voor je ingrediënten:

Steengrill, raclette en bakplaat: bekende merken

Tefal levert veelzijdige sets zoals de Tefal Raclette Gourmet 3-in-1 RE610D , een tafelmodel dat grillen, raclette en bakken in één apparaat combineert. De stevige antiaanbaklaag en eenvoudige bediening maken dit dé keuze voor mensen die iets zoeken dat prettig werkt en makkelijk schoon blijft.
Princess biedt betaalbare en degelijke tafelgrills. Een goed voorbeeld is de Princess 162660 Raclette Purify. Dit apparaat is speciaal voor grotere gezelschappen en is niet alleen gebruiksvriendelijk(zo kun je met draaiknoppen de warmte instellen), maar heeft ook nog eens ingebouwde geurafzuiging!
Solis staat bekend om multifunctionele en duurzame tafelgrills. Met de Solis Table Grill 5-in-1, heb je de keuze uit verschillende bereidfingswijzen. Grillen, bakken of gourmetten: het kan allemaal.
Tristar levert voordelige sets voor kleinere of gemiddelde huishoudens. Neem bijvoorbeeld de Tristar RA-2996 Raclette Grill, een model dat simpel werkt en genoeg ruimte biedt voor een avondje samen eten.
Bourgini combineert toegankelijke prijzen met degelijke bouw. De Bourgini Gourmet Raclette Grill Plus – 8 personen is een combinatie van een raclette en grill. Hij is robuust van bouw en heeft (altijd fijn) een antiaanbaklaag en een cool grip handgreep.