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.

Microsoft, Google en Apple hebben altijd honger naar data. Vooral persoonlijke gegevens zijn goud waard. Wil je niet dat deze Amerikaanse Big Tech-bedrijven informatie over je verzamelen? Proton is een privacyvriendelijk alternatief. Dit digitale Zwitserse zakmes bestaat onder meer uit een e-maildienst, onlineschijf en VPN-server. Doe er je voordeel mee!

Bijna iedereen gebruikt wel een of meerdere diensten van Microsoft, Google of Apple. Logisch, want bekende namen als Gmail, Drive, iCloud, OneDrive en Outlook zitten standaard in diverse (mobiele) besturingssystemen. Je komt er dus bijna niet onderuit. Waarschijnlijk heb je na aanschaf van een nieuwe smartphone, tablet of computer al eens een account bij een Big Tech-bedrijf aangemaakt. Gelukkig wil dat nog niet zeggen dat je de bijbehorende diensten ook permanent moet gebruiken. Je kunt bijvoorbeeld prima ergens anders je agenda en e-mails beheren. Ook je filmpjes, foto's en documenten bewaar je desgewenst bij een andere clouddienst.

Wat is er mis met Big Tech?

Waarom zou je eigenlijk een gebruiksvriendelijke en goedwerkende webdienst van een bekend techbedrijf afdanken? Daarvoor bestaan grofweg twee redenen. Besef allereerst dat deze organisaties continu gebruikersdata analyseren en verzamelen. Voor online adverteerders is deze informatie zeer waardevol, want zij kunnen zo heel gericht adverteren. Een tweede argument is dat de genoemde techbedrijven onder de gammele privacywetgeving van de Verenigde Staten vallen. Als de Amerikaanse overheid een inzageverzoek voor een bepaald gebruikersaccount indient, zal Google, Microsoft of Apple dat honoreren. Zij zijn in dat geval namelijk verplicht om de bijbehorende gegevens af te staan.

Voordelen Proton

Bij Proton zijn jouw privédata in veilige handen. De oprichters kozen er in 2014 bewust voor om de organisatie in Zwitserland te huisvesten. Dit Alpenland staat namelijk bekend om zijn strenge privacywetgeving. Nuttig om te weten is dat al jouw gegevens versleuteld worden opgeslagen. Kortom, niemand kan jouw foto's, e-mails en documenten inzien. Verder zijn de diensten volkomen reclamevrij, waardoor Proton geen belang heeft bij het sprokkelen van persoonlijke informatie.

Zijn er dan helemaal geen nadelen? Bijna niet, al geldt er voor gratis leden wel een strakke datalimiet. Als niet-betalende gebruiker kun je 1 GB aan e-mails en 5 GB aan bestanden opslaan. Wanneer je alleen de belangrijkste berichten, foto's en documenten bewaart, kom je daarmee een heel eind. Overigens hanteert Proton voor zijn betaalde abonnementen schappelijke tarieven.

Account aanmaken

Wil je graag met Proton aan de slag? Surf dan naar https://proton.me en klik op Maak een gratis account aan. Typ een relevante gebruikersnaam. Dit is meteen ook je e-mailadres. In de volgende stap vul je tweemaal een sterk wachtwoord in, waarna je bevestigt met Aan de slag. Bewijs nu aan Proton dat je geen robot bent. Sleep het puzzelstukje naar de juiste plek en kies Volgende.

Weergavenaam

Na heel even wachten verschijnt er een verse pagina met een zogeheten herstelkit. Die heb je nodig wanneer je onverhoopt niet meer in jouw account kunt komen. Klik achter PDF Downloaden op de paarse downloadknop en bewaar dit pdf'je in een geschikte map. Vink vervolgens het selectiehokje aan en kies Ga verder.

Typ in het volgende scherm een zogenoemde weergavenaam. Die zien mensen wanneer ze een e-mail van je ontvangen. Jouw voor- en achternaam liggen daarom voor de hand. Via Doorgaan verschijnt er een overzichtsscherm met alle beschikbare Proton-diensten.

Starten met Proton Mail

Van Big Tech-bedrijven is bekend dat ze het e-mailverkeer scannen. Als je niet op digitale pottenkijkers zit te wachten, ben je bij Proton Mail aan het juiste adres. Dankzij het gebruik van eind-tot-eind-encryptie kunnen alleen de verzender en ontvanger de inhoud van een bepaalde e-mail lezen. Nieuwe gebruikers zien eerst een introductiescherm. Neem de tips vrijblijvend door, waarbij je eventueel een desktopprogramma of mobiele app van Proton Mail kunt installeren. Deze workshop behandelt alleen de webmailversie. Pas in de laatste stap het thema naar eigen smaak aan.

Gmail koppelen aan Proton Mail

Via Gebruik dit open je jouw digitale postbus. Proton Mail oogt als een doodnormale e-maildienst. In het linkermenu staan alle mappen, terwijl je rechts e-mails kunt lezen. Zie linksonder hoeveel opslagruimte er momenteel in gebruik is. Dat is belangrijk om in de gaten te houden, want bij een volle mailbox ben je onbereikbaar. In eerste instantie kunnen gebruikers 500 MB aan e-mails opbergen. Je verdubbelt dat door de gelijknamige app op je mobiele toestel te installeren en jouw Gmail-berichten naar Proton door te sluizen. Klik voor laatstgenoemde optie linksonder op Gmail automatisch doorsturen en Inloggen met Google. Je bevestigt tweemaal met Doorgaan om de Gmail-berichten op te halen.

Instellingen

Via Nieuw Bericht stel je eenvoudig een verse e-mail op. Uiteraard kun je ook mailtjes beantwoorden en doorsturen. Dat werkt op ongeveer dezelfde wijze als je dat wellicht van andere webmaildiensten gewend bent. Houd er rekening mee dat de spam-map in de reguliere weergave is verstopt. Klik in de linkerkolom op Meer om onder andere de mappen Spam en Prullenbak te tonen.

Je kunt in Proton Mail de belangrijkste instellingen nog even nalopen. Klik hiervoor bovenaan op het tandwiel. De opties verschijnen in de rechterkolom. Kies achter Lay-Out voor Rij of Kolom. Een kolommenweergave heeft als voordeel dat je tegelijkertijd het postvak met alle ontvangen e-mails én de inhoud van een los bericht kunt bekijken. Verder pas je desgewenst de Dichtheid van het postvak aan. Selecteer je hier Compact, dan heeft jouw postvak plek voor meer e-mails.

E-mailhandtekening

Klik eventueel op Alle instellingen om nog meer opties van Proton Mail te tonen. Misschien wil je bijvoorbeeld een handtekening instellen. Die verschijnt dan automatisch onder iedere nieuwe of beantwoorde e-mail. Klik binnen het instellingenvenster onder Proton Mail op Identiteit en adressen. Typ bijvoorbeeld je naam, adres en telefoonnummer. Wil je een (bedrijfs)logo in de handtekening plaatsen? Klik dan helemaal rechts van de werkbalk op het pictogram Afbeelding invoegen. Via Afbeelding uploaden verschijnt het gekozen plaatje in het tekstkader. Pas de grootte naar eigen inzicht aan en bevestig met Update.

Superveilige dataopslag

Net als bij Proton Mail past het Zwitserse concern bij Proton Drive eveneens eind-tot-eind-versleuteling toe. Behalve jijzelf kan dus helemaal niemand de gegevens inzien. Ook de eigen personeelsleden van Proton niet! Bestanden en bestandsnamen zijn voor derden dus onleesbaar. Ga naar https://drive.proton.me om de online schijf te openen. Via Aan de slag wijzig je optioneel het thema. Je kiest achtereenvolgens Selecteer thema / Later installeren / Doorgaan / Sla voorlopig over, waarna je persoonlijke cloudomgeving verschijnt. Die is nog leeg, maar daar komt snel verandering in!

Bekijk linksonder de resterende online opslagcapaciteit. Aan het begin heb je 2 GB tot je beschikking. Je breidt dat uit tot hoogstens 5 GB door bepaalde opdrachten te voltooien, namelijk het uploaden van gegevens en het delen van bestanden met bekenden. Proton geeft voor deze taken namelijk een beloning.

Bestand(en) uploaden

Een gratis opslagcapaciteit van 5 GB lijkt misschien veel, maar in de praktijk zit jouw persoonlijke cloud zo vol. Bedenk daarom goed welke gegevens je veilig wilt bewaren. Met name video's en foto's nemen relatief veel ruimte in beslag. Selecteer daarom alleen de meest dierbare beelden. Verder kun je ook privacygevoelige bestanden in Proton Drive kwijt, zoals een kopie van jouw identiteitsbewijs en financiële documenten.

Het uploaden van gegevens is kinderspel. Sleep vanuit Windows Verkenner met ingedrukte muisknop een map of bestand naar Proton Drive. Zodra je de muisknop loslaat, start direct het uploadproces. Proton Drive versleutelt eerst de gegevens en slaat de boel vervolgens op. Als alternatief voeg je via de knop Nieuw net zo makkelijk een bestand of map toe.

Bestanden weergeven

Mooi meegenomen is dat deze clouddienst diverse bestanden kan weergeven, zoals foto's, pdf'jes en tekstdocumenten. Dubbelklik gewoon op een bestandsnaam of miniatuur om een voorbeeldweergave te bekijken. Tot slot kun je jouw cloudruimte naar eigen wens organiseren. Klik bovenaan op het pictogram Nieuwe map aanmaken. Nadat je een relevante mapnaam hebt getypt, sleep je de gewenste bestanden naar deze nieuwe locatie.

Verantwoord gegevens delen

Soms is het handig om kiekjes of andere gegevens met bekenden te delen. Geen probleem, want je regelt dat rechtstreeks vanuit Proton Drive. Selecteer eerst een bestand of map. Je doet dat door voor het beoogde item het selectiehokje aan te vinken. Klik vervolgens bovenaan op het pictogram Delen (poppetje met plusteken).

Gebruikt jouw contactpersoon óók Proton Drive? Typ dan eerst het juiste e-mailadres. Daarna schrijf je een bericht, zodat jouw vriend(in) of kennis weet om wat voor bestand(en) het gaat. Bevestig nu met Delen. De ontvanger van de e-mail kan de gegevens nu met zijn of haar eigen account downloaden.

Is jouw contactpersoon geen lid van Proton, dan kun je nog steeds een bestand of map delen. Klik in dat geval achter Maak een publieke link op het schuifje. Het is verstandig om toegang tot deze url te beveiligen. Stel via het tandwieltje een vervaldatum en wachtwoord in. Zo weet je zeker dat onbevoegden geen toegang hebben. Klik ten slotte op Wijzigingen opslaan en verstuur de getoonde link nu bijvoorbeeld via e-mail of WhatsApp.

Data synchroniseren

Met Proton Drive synchroniseer je eenvoudig data tussen verschillende computers, tablets en smartphones. Je kunt de bestanden dan overal gebruiken. Ga naar https://drive.proton.me/u/6/devices om het benodigde programma voor Windows of macOS te downloaden. Log na de installatie in met het juiste e-mailadres en wachtwoord. In de Verkenner of Finder is nu de map Proton Drive zichtbaar. Bestanden en mappen die je hierin plaatst, belanden automatisch op de server van Proton. Vervolgens zijn de data voor alle gekoppelde apparaten beschikbaar. Bewaar op die manier van belangrijke bestanden een veilige back-up.

Je draagt de persoonlijke gegevens voortaan altijd bij je. Installeer vanuit de App Store of Play Store de mobiele app van Proton Drive. Zodra je bent ingelogd, heb je meteen toegang tot al jouw foto's en documenten. Nuttig is dat je optioneel smartphonefoto's kunt back-uppen. Daarnaast deel je eenvoudig bestanden met bekenden.

Beveiligde verbinding

Het Zwitserse techbedrijf stelt alles in het werk om de privacy van zijn gebruikers zo goed mogelijk te beschermen. In dat kader mag een VPN-dienst natuurlijk niet ontbreken. Je creëert daarmee een versleutelde tunnel tussen jouw apparaat en het Proton-datacenter. Hiervoor wordt het netwerkverkeer via een zogeheten VPN-server omgeleid. Dankzij deze techniek zien derden niet wat je online doet, zoals hackers en je internetprovider. Bovendien blijft jouw ip-adres verborgen.

In tegenstelling tot veel andere aanbieders is Proton VPN gratis. Er geldt geen datalimiet. Surf naar https://account.protonvpn.com en scrol een stukje omlaag. Zoals je ziet, is deze dienst voor vrijwel alle (mobiele) besturingssystemen beschikbaar, waaronder Windows, macOS, Linux, Android, iOS, Apple TV en Android TV. Bovendien kun je Proton VPN ook in de browsers Chrome en Firefox installeren. Download en installeer de gewenste versie.

Je zet eenvoudig een beveiligde netwerkverbinding op. Log in met je account en kies daarna Verbinden. Met de gratis versie selecteert Proton op eigen houtje een beschikbare server. Via Change server wijzig je de locatie. Dat gebeurt willekeurig. Als je liever een VPN-server uit een specifiek land gebruikt, heb je een betaald account nodig.

Overige tools van Proton

Naast Proton Mail, Drive en VPN gebruik je met een gratis account nog meer diensten. Zo beheer je met Calendar een versleutelde agenda, terwijl je met Pass jouw wachtwoorden in een beveiligde online kluis bewaart. In Wallet kun je zelfs gekochte bitcoins beheren. Tot slot is Proton Authenticator een nuttig hulpmiddel voor wie tweestapsverificatie voor diverse webdiensten wil instellen.

Lees ook: Waarom je beter geen sms voor tweestapsverificatie kunt gebruiken

Op de CES in Las Vegas presenteert Samsung een uitbreiding van zijn audio-aanbod voor 2026. De fabrikant introduceert twee nieuwe Music Studio-speakers en vernieuwt tegelijk zijn Q-serie soundbars. De nadruk ligt op beter samenwerkende apparaten, waarbij tv, soundbar en losse speakers als één systeem functioneren.

Onder de nieuwe producten bevinden zich de Music Studio 5 en Music Studio 7, twee draadloze luidsprekers die zijn ontworpen om zowel zelfstandig als in combinatie met andere Samsung-audioapparatuur te werken. Beide modellen maken deel uit van een breder ecosysteem, waarin meerdere speakers en soundbars aan één tv gekoppeld kunnen worden.

De Music Studio 7 is het meest uitgebreide model. Deze speaker levert 3.1.1-kanaals audio met aparte speakers voor links, rechts, het midden en omhoog gericht geluid. Daardoor ontstaat een ruimtelijker geluidsbeeld dan bij een traditionele stereospeaker, vooral bij films en series. Samsung past technieken toe om overlap tussen kanalen te beperken en de bas gecontroleerd te houden, ook bij hogere volumes. Muziek wordt verwerkt tot 24-bit/96 kHz en dankzij de super tweeter worden ook hoge tonen verder doorgetrokken. De Music Studio 7 is los te gebruiken, maar kan ook worden gecombineerd met extra speakers of een Samsung-tv voor een bredere stereo-opstelling of surroundgeluid.

De Music Studio 5 is compacter. Hij gebruikt een enkele woofer en twee tweeters voor een evenwichtige weergave en is afgestemd op helder geluid bij dagelijks gebruik, zoals muziekstreaming en tv-geluid. Net als het grotere model ondersteunt hij wifi, bluetooth en spraakbediening. Samsung richt zich hier duidelijk op gebruikers die één losse speaker willen, maar wel de optie willen houden om later uit te breiden.

Soundbars

Naast de nieuwe Music Studio-speakers vernieuwt Samsung ook zijn Q-serie soundbars voor 2026. Het topmodel HW-Q990H bestaat uit een uitgebreide set met een 7.0.2.-soundbar, draadloze 4.0.2.-achterspeakers en een ingebouwde subwoofer. Nieuw is onder meer een functie die dialogen nadrukkelijker naar het midden van het scherm verplaatst en een automatische volumeregeling die grote verschillen tussen bronnen voorkomt. Daarnaast introduceert Samsung een all-in-one soundbar, de HW-QS90H, die zonder losse subwoofer werkt. Dankzij het Convertible Fit-ontwerp kun je die plaatsen waar je wilt: je kunt hem op tafel zetten maar ook aan de muur hangen. Een ingebouwde gyrosensor zorgt ervvor dat de kanaaalverdeling automatisch wordt aangepast.

Alle nieuwe audioproducten werken met elkaar samen via Q-Symphony en de SmartThings-app. Daarmee moeten gebruikers eenvoudiger meerdere speakers kunnen combineren en het geluid beter kunnen afstemmen op hun woonkamer.