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.

Je sluit je nieuwe monitor aan, de pc start op, maar de prestaties in zware programma's en games vallen vies tegen. In dit artikel ontdek je waarom de aansluiting op je moederbord de grafische kracht van je computer negeert en hoe je dat direct oplost voor maximale rekenkracht.

Het is een klassieke fout bij het opbouwen van een werkplek: de videokabel in het eerste gat steken dat je tegenkomt aan de achterzijde van je computerkast. Vaak belandt de kabel dan in een van de poorten van het moederbord, terwijl de krachtige videokaart een verdieping lager ongebruikt blijft. Dit misverstand ontstaat omdat beide aansluitingen identiek ogen, maar de interne route die de data aflegt verschilt als dag en nacht. Daarom leggen we je uit hoe je het volledige potentieel van je hardware benut en waarom die extra investering in je grafische kaart anders weggegooid geld is.

De interne omweg via de processor

Als je de HDMI- of DisplayPort-kabel in het moederbord plugt, dwing je de computer om de geïntegreerde grafische chip van de processor te gebruiken (mits die is ingeschakeld via het BIOS). Wij hebben dat uiteraard nog even getest en merkten dat alles inderdaad veel minder soepel aanvoelt zodra de processor deze dubbelrol moet vervullen. In plaats van dat de data direct naar de gespecialiseerde kernen van de videokaart gaat, moet de processor nu zowel de algemene berekeningen als de visuele output verwerken.

Dat veroorzaakt een een hoop warmte in de behuizing en de ventilatoren van de CPU beginnen sneller te loeien om de extra last op te vangen. Het is al met al een onhandige route waarbij de dure videokaart onderin je kast simpelweg geen signaal doorgeeft aan je scherm.

©stas_malyarevsky

Aansluiting heeft wel degelijk een functie

Er zijn echter specifieke scenario's waarin deze aansluiting juist je beste vriend is, bijvoorbeeld tijdens het stellen van een diagnose als er iets opeens niet werkt. Als je pc bijvoorbeeld geen beeld geeft via de videokaart, is inpluggen op het moederbord de enige manier om te controleren of de rest van je systeem nog wel functioneert.

Ook voor een eenvoudige kantoormonitor, die alleen wordt gebruikt voor tekstverwerking en e-mail, volstaat de interne chip van de processor en is een dedicated videokaart niet eens nodig. Deze route bespaart energie en houdt de pc stiller, omdat de zware videokaart (als die er is) in een diepe slaapstand kan blijven. Voor een secundair scherm waarop je alleen statische informatie zoals een chatvenster of Spotify in beeld hebt, kan deze configuratie zelfs een slimme manier zijn om de hoofdvideokaart te ontlasten van onnodige basistaken.

Verlies grafische rekenkracht

Zodra je echter een zware taak start, zoals videobewerking of een moderne game, loopt de pc direct tegen een muur aan. De geïntegreerde graphics hebben namelijk geen eigen snel geheugen en snoepen zodoende rekenkracht van het werkgeheugen van je systeem. Je merkt dat aan haperende beelden, een lage framerate en textures die traag laden.

Zo kan het gebeuren dat een krachtige gaming-pc, die normaal gesproken honderd frames per seconde (100 fps) haalt, via de moederbordaansluiting terugvalt naar een onwerkbare diavoorstelling van minder dan 10 fps. De hardware is aanwezig, maar de snelweg naar het scherm is afgesloten, waardoor je in feite maar een fractie van de capaciteit krijgt waarvoor je hebt betaald.

Zo vind je de juiste poort

Kijk eens goed naar de achterkant van je computerkast om te bepalen of je de volle snelheid benut. De aansluitingen van het moederbord staan altijd verticaal in een blok met andere poorten, zoals usb en ethernet. De aansluitingen van de videokaart zitten een stuk lager en staan horizontaal in een aparte sleuf. Zit je kabel in het bovenste blok, dan werk je op de 'reservemotor'.

Verplaats de kabel naar de horizontale poorten onderaan en je zult direct horen dat de pc anders reageert bij het opstarten. Soms moet je na deze wissel de pc even herstarten, zodat de drivers de nieuwe configuratie herkennen en de resolutie optimaal kunnen instellen voor jouw specifieke beeldscherm.

Klaar voor optimale prestaties?

Het aansluiten van een monitor op het moederbord in plaats van de videokaart zorgt ervoor dat de grafische rekenkracht van de pc onbenut blijft omdat het systeem terugvalt op de beperkte interne chip van de processor. Dat leidt tot een drastische afname in prestaties bij games en zware software, aangezien de gespecialiseerde hardware van de videokaart volledig wordt gepasseerd. Voor een optimale ervaring moet je de monitor altijd in de horizontale poorten van de videokaart prikken. Alleen in noodgevallen of bij eenvoudiger kantoortaken is de moederbordaansluiting een bruikbaar alternatief.

Nu de presentatie van de nieuwe Samsung Galaxy-topreeks nadert, draait de geruchtenmolen op volle toeren. Terwijl de techwereld uitkijkt naar de officiële onthulling op 25 februari, rijst de vraag hoe jij deze smartphone als eerste in huis haalt zonder meteen de hoofdprijs te betalen. Bij Belsimpel staat de deur al op een kier voor vroege vogels die willen profiteren van scherpe kortingen.

Partnerbijdrage - in samenwerking met Belsimpel

Het mag geen verrassing zijn dat Samsung dit jaar vol inzet op wat zij noemen 'een nieuw tijdperk voor AI', waarbij de hardware volledig in dienst staat van slimme software. Of je nu razendsnel tekst wilt vertalen of je foto’s naar een professioneel niveau wilt tillen zonder ingewikkelde bewerkingsprogramma’s, de nieuwe generatie toestellen is ontworpen om dit soort processen vloeiender dan ooit te laten verlopen. De relevantie van deze upgrade zit 'm vooral in de naadloze integratie van AI in je dagelijkse handelingen, waardoor je telefoon proactief met je meedenkt in plaats van alleen commando's uitvoert.

Haal deze nieuwe Galaxy S via Belsimpel als eerste in huis!

©Samsung

Krachtige techniek onder de motorkap

Achter de vertrouwde schermen schuilt een flinke dosis nieuwe rekenkracht. Voor de Europese markt wijzen alle signalen op het gebruik van de eigen Exynos 2600-chip, die qua prestaties niet onderdoet voor de krachtigste processors van de concurrentie. In de praktijk betekent dit dat apps sneller opstarten en zware taken, zoals het renderen van video’s of intensief gamen, moeiteloos worden afgehandeld.

Het meest opvallende aan de nieuwe Ultra-variant is de mogelijke overstap naar de Snapdragon 8 Elite Gen 5, die met een indrukwekkende kloksnelheid van 4,74 GHz de absolute top van de markt opzoekt. Gecombineerd met een standaard opslagcapaciteit die is verdubbeld naar 256 GB heb je direct genoeg ruimte voor al je media en applicaties zonder dat je je zorgen hoeft te maken over een volgelopen geheugen.

Visuele beleving voor elk moment

De visuele ervaring blijft een speerpunt met drie verschillende schermformaten die variëren van handzaam tot gewoon lekker groot. Of je nu kiest voor de reguliere 6,3-inch variant of het indrukwekkende 6,9-inch scherm van de Ultra, de variabele verversingssnelheid zorgt ervoor dat animaties altijd vloeiend ogen terwijl de batterij wordt gespaard tijdens het lezen van tekst.

Voor de fotografieliefhebber brengt de nieuwe generatie verbeterde camerasoftware, die ruis minimaliseert en details verscherpt, zelfs als de lichtomstandigheden verre van ideaal zijn. Met de mogelijkheid om video's in 8K-resolutie op te nemen, leg je herinneringen vast in een kwaliteit die nog wel even mee kan.

©Samsung

Direct profiteren van persoonlijke voordelen

Het omarmen van al deze nieuwe technologie hoeft niet ingewikkeld te zijn. Belsimpel maakt de overstap extra aantrekkelijk door een systeem van persoonlijke kortingscodes aan te bieden aan iedereen die zich vooraf inschrijft. Hierdoor combineer je het voordeel van de nieuwste hardware met een direct financieel extraatje.

Wanneer je je aanmeldt bij Belsimpel , ontvang je niet alleen toegang tot exclusieve prijzen, maar profiteer je ook van 200 euro opslagvoordeel en een cashback van 30 euro. De ideale manier om direct bij release de beste deal te bemachtigen voor jouw nieuwe dagelijkse compagnon.

Jouw weg naar de nieuwe Galaxy

De officiële onthulling vindt plaats op 25 februari om 19.00 uur Nederlandse tijd. Je kunt dit evenement live volgen via de kanalen van Belsimpel, waarbij je ook nog eens kans maakt om een van de nieuwe toestellen te winnen. Door je nu alvast in te schrijven via de actiepagina van Belsimpel, verzeker je jezelf van de hoogste korting en ben je als een van de eersten op de hoogte van alle officiële specificaties.

De opvolgers van de Samsung Galaxy S25-serie bieden met de Exynos 2600-chip en uitgebreide AI-functies een krachtige upgrade voor elke gebruiker. Dankzij een verdubbelde standaardopslag van 256 GB en geavanceerde camera-opties met 8K-video is het toestel volledig voorbereid op de toekomst. Door je vooraf in te schrijven bij Belsimpel, profiteer je van exclusieve kortingen tot wel 230 euro! Het Galaxy Unpacked-evenement op 25 februari markeert het officiële startpunt van dit nieuwe AI-tijdperk.