ID.nl logo
Zekerheid & gemak

Hoe werkt machine learning precies?

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.

Google heeft het geld voor de mensen en de computers om op grote schaal machine learning te ontwikkelen

-

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.

Wanneer neurale netwerken een resultaat geven, weet je niet hoe ze daartoe zijn gekomen

-

“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.

Het is een hele uitdaging om robots te leren bewegen en ze zo adaptief mogelijk te maken in menselijke situaties

-

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.

▼ Volgende artikel
Review Google Pixel 9a – Fijne smartphone voor een fijne prijs
© Rens Blom
Huis

Review Google Pixel 9a – Fijne smartphone voor een fijne prijs

De Google Pixel 9a is een prettige en complete smartphone die zeven jaar softwareupdates krijgt. Heel wat mensen zijn met dit toestel daarom jaren onder de pannen, denken we. In deze review lees je onze bevindingen met de Google Pixel 9a na twee weken intensief testen.

Uitstekend
Conclusie

De Google Pixel 9a is een midrange smartphone die een goede indruk achterlaat. De telefoon is degelijk gebouwd, heeft complete specificaties en krijgt zeven jaar updates. Je kunt dus lang met het toestel doen, zeker als je eenmalig meer betaalt voor de 256 GB-versie. Er zijn in dit prijssegment echter ook veel andere goede smartphones, dus het loont om te vergelijken of een ander toestel nog beter bij jouw wensen aansluit.

Plus- en minpunten
  • Zeven jaar updates
  • Heel compleet
  • Lange accuduur
  • Houdt minder lekker vast
  • Basismodel slechts 128 GB opslagcapaciteit

De Pixel 9a is het nieuwste model in de Pixel 9-serie, die in augustus is uitgebracht in de vorm van de 9, 9 Pro, 9 Pro XL en 9 Pro Fold. Toestellen van bijna duizend euro tot bijna tweeduizend euro voor de vouwbare 9 Pro Fold. Toptoestellen, zo bleek uit onze reviews. Maar er zijn ook genoegen redenen om géén hele dure telefoon te nemen. Als jij maximaal 550 euro wilt uitgeven aan je volgende nieuwe smartphone, is de Pixel 9a het overwegen waard.

Google's Pixel 9a verschijnt in vier kleuren, waaronder knalroze, het fraaie geteste lila en meer zakelijke zwart en wit. Wij zijn enthousiast over de lila kleur van de smartphone en vinden het toestel premium genoeg overkomen. De matte kunststof achterkant toont nauwelijks vingerafdrukken, waardoor de telefoon er netjes blijft uitzien. Al kunnen we ons ook goed voorstellen dat je een hoesje om de Pixel 9a stopt voor de nodige bescherming. Een hoesje kan ook helpen om de ergonomie van de telefoon te verbeteren. De Pixel 9a is namelijk nogal vlak en ligt daarom wat minder prettig in de hand dan telefoons die een meer gebold ontwerp hebben. Google weet in ieder geval hoe dat moet, want de Pixel 8a van een jaar geleden had zo'n boller ontwerp en lag daarom ook zonder hoesje lekker in de hand.

©Rens Blom

Als we het nog even over bescherming hebben: de Pixel 9a heeft een iP68-certificering en kan daarom tegen (zoet) water en stof.

Je kunt de Pixel 9a redelijk goed met één hand bedienen, doordat het scherm met 6,3 inch relatief compact is. De 186 gram wegende smartphone is even breed als de Samsung Galaxy S25 en Apple iPhone 16, en een fractie hoger. Het Full-HD-oledscherm ziet er erg mooi uit en heeft een hoge verversingssnelheid van 120 Hz. Op zonnige lentedagen is het beeldscherm prima af te lezen.

©Rens Blom

Complete specificaties

Van een smartphone die 550 euro kost, verwachten we tegenwoordig een complete en soepele gebruikservaring. Zo'n toestel moet in principe jaren meekunnen. De Pixel 9a lijkt aan die verwachtingen te voldoen. Hij draait op dezelfde snelle Tensor G4-processor als zijn duurdere Pixel 9-broers, heeft 8 GB werkgeheugen en een 5100 mAh-accu die zonder zorgen een lange dag meegaat. Opladen kan vlot genoeg via usb-c (je dient zelf een adapter te regelen) of langzamer bij draadloos opladen.

Minder blij zijn we met Google's keuze om het instapmodel van de Pixel 9a uit te rusten met 128 GB opslagcapaciteit. Daar kun je in de praktijk namelijk geen 128 GB van gebruiken en als je jaren met het toestel wilt doen, is 128 GB voor veel mensen op de langere termijn onvoldoende. De opslag uitbreiden via een microSD-kaartje is niet mogelijk. Het loont daarom waarschijnlijk om eenmalig meer te betalen voor de 256 GB-variant van de Pixel 9a. Die kun je langer met een gerust hart gebruiken. Veel concurrerende smartphones hebben overigens standaard 256 GB.

©Rens Blom

Camera's

Achterop de Pixel 9a zitten twee camera's. Die zijn goed, maar in de meeste situaties niet beter dan de camera's van de Pixel 8a. Dat geeft weinig en in het donker doet de Pixel 9a het wél beter dan zijn voorganger. Snel bewegende huisdieren blijven lastig om scherp vast te leggen. Dat zie je ook op onderstaande foto: de kat is nét niet lekker scherp.

©Rens Blom

Met de groothoekcamera leg je een wijder deel van de omgeving vast. De Pixel 9a kan ook inzoomen, via de hoofdcamera. Op onderstaande serie zie je de verschillen in de praktijk.

©Rens Blom

De hoofdcamera, groothoekcamera en 2x zoom.

7 jaar updates

Google's bezuiniging om de Pixel 9a van slechts 128 GB opslagcapaciteit te voorzien, maakt dat er op andere vlakken meer ruimte is voor een premium ervaring. Een goed voorbeeld is de softwareondersteuning. Google geeft de smartphone liefst zeven jaar Android-upgrades en beveiligingsupdates. Dat is even lang als de veel duurdere Pixel 9-toestellen en ook even lang als Samsungs Galaxy-topsmartphones en Apple iPhones. Veel concurrenten van de Pixel 9a krijgen vier tot zes jaar updates. De Pixel 9a kan dus langer mee. Of je daadwerkelijk zeven jaar met een smartphone doet, is een tweede.

Ook fijn is dat Google de software lekker schoon levert en allerlei eigen AI-functies toevoegt. Die worden steeds handiger en zijn gratis beschikbaar.

©Rens Blom

Conclusie: Google Pixel 9a kopen?

De Google Pixel 9a is een midrange smartphone die een goede indruk achterlaat. De telefoon is degelijk gebouwd, heeft complete specificaties en krijgt zeven jaar updates. Je kunt dus lang met het toestel doen, zeker als je eenmalig meer betaalt voor de 256 GB-versie. Er zijn in dit prijssegment echter ook veel andere goede smartphones, dus het loont om te vergelijken of een ander toestel nog beter bij jouw wensen aansluit.

▼ Volgende artikel
Samsung voorziet Galaxy S25 Edge van sterker Corning Gorilla Glass Ceramic 2
Huis

Samsung voorziet Galaxy S25 Edge van sterker Corning Gorilla Glass Ceramic 2

Samsung gaat de nieuwe Galaxy S25 Edge-telefoons voorzien van het nieuwere Coring Gorilla Glass Ceramic 2. De nieuwste variant van dit sterke keramische glas maakt de telefoon sterker en beter beschermd tegen beschadigingen.

De Gorilla Glass Ceramic 2-technologie bevat kristallen die fijn in de glasmatrix zijn ingebed, waardoor het display beter bestand is tegen barsten zonder dat dit ten koste gaat van de optische transparantie.

"De Galaxy S25 Edge zet een nieuwe standaard voor vakmanschap en prestaties als ons dunste toestel uit de Galaxy S-serie tot nu toe", zegt Kwangjin Bae, EVP en hoofd van het team Mechanical R&D van Mobile eXperience Business bij Samsung Electronics. "Ter ondersteuning van dit baanbrekende ontwerp was het essentieel om een displaymateriaal te ontwikkelen dat zowel uitzonderlijk dun als betrouwbaar sterk was - een uitdaging die Corning en Samsung heeft samengebracht, verenigd door een gedeelde visie van doelgerichte engineering en gebruikersgerichte innovatie. Die visie is verankerd in elk detail van de Galaxy S25 Edge."

Het ionenuitwisselingsproces van Corning speelt een belangrijke rol bij de verbeterde weerstand tegen schade. Deze techniek versterkt het glaskeramische materiaal en verbetert de duurzaamheid van het display. Andrew Beck, Vice President en General Manager bij Corning Gorilla Glass, licht toe: "Met Gorilla Glass Ceramic 2 hebben we een opmerkelijke combinatie van dunheid en sterkte bereikt, waardoor consumenten het beste van twee werelden krijgen - uitzonderlijke duurzaamheid in een modern, strak ontwerp."

Op 13 mei aanstaande zal Samsung tijdens een live-event meer onthullen over de nieuwe Samsung Galaxy S25 Edge-telefoon. Via de onderstaande link kun je je alvast abonneren op het YouTube-kanaal van Samsung, waar het live-evenement zal worden uitgezonden: