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.

Capcom heeft eerder deze week een livestream uitgezonden waarin nieuwe beelden werden getoond van het aankomende horrorspel Resident Evil Requiem. Ook werd er meer informatie gegeven over de game.

Nadat eind vorig jaar al werd aangekondigd dat spelers niet alleen Grace Ashcroft zullen besturen, maar ook Leon S. Kennedy - een bekend gezicht voor mensen die eerdere delen hebben gespeeld - werd er tijdens de livestream uitgebreid gameplay van dit personage getoond.

Twee verschillende hoofdpersonages

Daarbij werd de nadruk gelegd op de verschillende speelstijlen van Leon en Grace. Op verschillende momenten gedurende de game wordt er automatisch tussen deze personages gewisseld, en ze zullen elk compleet andere gameplay bieden.

De segmenten met Leon - onder andere bekend uit Resident Evil 2 en Resident Evil 4 - zijn erg op actievolle schietgevechten gericht. Leon kan daarnaast ook de kelen van vijanden doorsnijden. Hij heeft ook een bijl waarmee hij aanvallen kan afweren. Grace's segmenten zijn juist erg gericht op spanning en horror en draaien vooral om het vermijden van intense gevechten.

Tijdens de livestream werd ook onthuld dat de game niet alleen naar consoles en pc komt, maar dat leden van Nvidia GeForce Now de game ook kunnen spelen. Ook werd er gepraat over de verschillende moeilijkheidsgraden - zo is er een extra makkelijke moeilijkheidsgraad voor mensen die weinig ervaring hebben met dit type spellen.

De complete livestream kan hieronder worden bekeken. In verband met de volwassen inhoud van de livestream kan het mogelijk zijn dat je op de link in de video moet klikken om naar YouTube te gaan en te bewijzen dat je volwassen bent.

Vanaf 27 februari verkrijgbaar

Resident Evil Requiem verschijnt op 27 februari (pre-orderen kan nu al) voor PlayStation 5, Xbox Series X en S, Nintendo Switch 2 en pc. Het is het negende hoofddeel in de horrorserie die al sinds de jaren negentig bestaat. In de loop der jaren is de franchise meermaals flink op de schop gegaan. Zo richtte Resident Evil 4 zich meer op actie, en zijn horrorelementen sinds Resident Evil 7: Biohazard weer teruggekeerd. Resident Evil Requiem lijkt dan ook een combinatie van al deze elementen te gaan bieden.

Op 27 februari zullen overigens ook Resident Evil 7 en Resident Evil Village (het achtste deel) op Nintendo Switch 2 uitkomen. Daarnaast verschijnt Village later deze maand op PlayStation Plus en Xbox Game Pass.

Je kijkt een spannende serie en opeens bevriest het beeld. Dat bekende draaiende cirkeltje… er zijn weinig dingen zó frustrerend. Gelukkig ligt de oplossing vaak binnen handbereik. De snelheid van je internet hangt namelijk sterk samen met de manier waarop je thuis met je apparatuur omgaat. Door een paar veelgemaakte fouten te vermijden en de juiste techniek te kiezen, merk je vaak direct dat je netwerk stabieler wordt, zonder dat daar een duurder abonnement voor nodig is.

Fout 1: De router op de verkeerde plek neerzetten

Een router wint qua looks zelden een schoonheidsprijs. De neiging om het apparaat uit het zicht te plaatsen is daarom groot. Toch is een verkeerde locatie de meest gemaakte fout die je bereik merkbaar (en soms zelfs dramatisch) kan verkleinen.

Dat zit zo.  Je kunt wifi-signalen vergelijken met het licht van een gloeilamp. Als je die lamp in een houten kast of achter een dikke bank zet, blijft de rest van de kamer donker. Obstakels zoals muren, meubels en zelfs grote kamerplanten blokkeren de onzichtbare golven. Vooral metaal en water zijn beruchte boosdoeners; een router naast een aquarium of achter een radiator plaatsen is vragen om problemen.

Ook de hoogte is bepalend. Veel mensen zetten de router op de grond, maar op de grond zit het signaal sneller 'achter' meubels en andere blokkades. Zet het apparaat liever op een kast of boekenplank op ooghoogte voor een vrije weg naar je apparaten.

©ID.nl

Fout 2: Storing door andere apparatuur over het hoofd zien

Je staat er waarschijnlijk niet bij stil, maar veel apparaten in huis gebruiken dezelfde onzichtbare digitale snelweg als je internetverbinding. De magnetron, sommige babyfoons en zelfs de draadloze koptelefoon van de buren vechten om een plekje op de 2,4GHz-band. Ook andere wifi-netwerken in de buurt kunnen voor digitale files zorgen.

De meeste moderne routers ondersteunen gelukkig ook de 5GHz-frequentie. Deze band is veel breder en heeft minder last van andere apparatuur. Het handmatig selecteren van het 5GHz-netwerk levert vaak direct een snelheidswinst op. Heb je een router met wifi 6e of wifi 7, dan kun je soms ook de 6 GHz-band gebruiken. Die is vaak rustiger, maar het bereik is meestal wat kleiner dan bij 5 GHz.

Fout 3: Verouderde software en hardware blijven gebruiken

Technologie verandert razendsnel en dat geldt ook voor de beveiliging en snelheid van je netwerk. Veel huishoudens werken nog met de router die ze jaren geleden bij hun eerste abonnement kregen. Deze oude techniek kan de moderne eisen van streaming en videobellen simpelweg niet meer bijbenen. Daarnaast vergeten veel gebruikers om de firmware van hun apparaat te updaten. Fabrikanten brengen deze software-updates uit om prestaties te verbeteren en lekken te dichten. Een verouderd systeem is niet alleen trager, maar ook een makkelijker doelwit voor hackers.

1️⃣2️⃣3️⃣Stappenplan: de beste wifi-kanalen scannen

Als je buren ook allemaal op hetzelfde wifi-kanaal zitten, ontstaat er interferentie. Je kunt dit zelf eenvoudig oplossen door een rustiger kanaal te zoeken.

1) Download een app zoals WiFi Analyzer (Android) of NetSpot (Windows, macOS, Android & iOS).

2) Open de app en bekijk de grafiek van de omgeving. Je ziet hier welke kanalen drukbezet zijn door netwerken in de buurt. Noteer het kanaalnummer dat het minst wordt gebruikt. Vaak zijn kanaal 1, 6 of 11 op de 2,4GHz-band de beste keuzes.

3) Log in op de webinterface van je router via je browser (meestal via een adres als 192.168.1.1). Zoek naar de draadloze instellingen en wijzig het kanaal van 'Automatisch' naar het door jou gekozen nummer. Sla de instellingen op en test of je verbinding stabieler aanvoelt.

Het verschil tussen wifi 6 en wifi 7

Sta je op het punt om een nieuwe router of laptop te kopen? Dan kom je de termen wifi 6 en wifi 7 tegen. Wifi 6 was een grote stap vooruit omdat het beter omgaat met veel apparaten tegelijk op één netwerk. Het zorgt voor een efficiëntere verdeling van de data. Wifi 7 is de allernieuwste standaard en gaat nog een flinke stap verder. Het maakt gebruik van extreem brede kanalen en kan verbinding maken via meerdere frequenties tegelijkertijd. Dit wordt Multi-Link Operation genoemd. Hierdoor is de vertraging merkbaar lager en kun je hogere snelheden halen, vooral op korte afstand en met geschikte apparaten. Voor een gemiddeld huishouden is wifi 6 momenteel een uitstekende keuze, terwijl wifi 7 echt voor de toekomst is gebouwd.

Heel belangrijk: de juiste bekabeling

Draadloos internet begint voor de meeste mensen bij een kabel: heb je een los modem en een losse router, dan vormt de kabel ertussen de basis. Gebruik je hier een oude kabel, dan wordt de snelheid al beperkt voordat het signaal de lucht in gaat. Controleer of er Cat 5e, Cat6 of Cat6a op de kabel staat, dan zit je meestal goed. Cat5 haalt soms maar 100 Mbps door kwaliteit/afmontage. Heb je cat5 liggen? Vervang dat dan in ieder geval door cat5e; dat is een veilige keuze voor gigabit. Een kleine investering in een kwalitatieve netwerkkabel kan een wereld van verschil maken voor de uiteindelijke wifi-snelheid op je telefoon.

Slechte wifi? Oplossen is makkelijker dan je denkt

Alles bij elkaar komt goed wifi minder neer op toeval dan veel mensen denken. Met een slimme plek voor je router, een rustige frequentie en actuele software haal je vaak al verrassend veel winst. Combineer dat met een fatsoenlijke netwerkkabel en je voorkomt dat de dat de verbinding al beperkt wordt voordat het signaal draadloos wordt verspreid. Door deze stappen een voor een toe te passen, los je de meest voorkomende wifi-problemen op zonder dat een duurder internetabonnement nodig is, en maak je van een haperende verbinding weer een stabiele basis voor alles wat je online doet.

Consumenten testen: TP-Link Deco BE25 WiFi 7 mesh set

Op Review.nl, het testplatform waarop consumenten nieuwe technologie uitproberen en hun bevindingen delen, krijgt de TP-Link Deco BE25, een router met dualband wifi 7,  een stevige 8,7 op Review.nl. En dat betekent iets: want omdat op Review.nl producten getest worden door een panel van echte gebruikers, zie je hoe iets in een normaal huishouden presteert.

Wat opvalt is hoe vaak testers terugkomen op de snelheid en stabiliteit. De overstap naar wifi 7 levert volgens veel gebruikers merkbaar meer rust in het netwerk op, vooral in huizen waar voorheen op zolder, in de tuin of achterin de woonkamer nauwelijks een bruikbaar signaal was. De Deco BE25 vult dat soort gaten zichtbaar op. Apparaten blijven stabiel verbonden, streamen gaat zonder haperingen en ook gamers merken volgens de testers dat de latency laag blijft. Wie een gigabitverbinding heeft, ziet die snelheid nu ook daadwerkelijk terug op plekken waar dat eerst niet haalbaar was.

Een tweede punt dat veel lof krijgt, is de installatie. De meeste testers spreken over een proces van enkele minuten. De app begeleidt je stap voor stap, herkent automatisch de nieuwe units en geeft advies over de beste plek voor elk wifipunt. Daardoor voelt het hele systeem toegankelijk, ook voor wie zichzelf niet technisch vindt. Eenmaal ingesteld blijkt het netwerk bovendien weinig onderhoud nodig te hebben: de app verdeelt verkeer slim, laat je apparaten prioriteren en biedt opties voor gastnetwerken en ouderlijk toezicht.

Het ontwerp en de functionaliteit leveren wel discussie op. Een deel van de testers vindt de units wat groot en mist montageopties of extra ethernetpoorten. Ook melden sommige gebruikers dat smartphones niet altijd direct naar het dichtstbijzijnde wifipunt schakelen. Toch wordt dat in de meeste reviews gezien als een detail naast de verbeterde dekking en het gemak van dagelijks gebruik.

Alles bij elkaar laat het testpanel zien dat de Deco BE25 vooral scoort op prestaties waar consumenten echt iets van merken: hogere snelheden, betere dekking en een probleemloos installatieproces. Voor veel huishoudens voelt het als een upgrade die een onrustig wifi-netwerk verandert in een betrouwbaar en snel geheel.