Spraakassistenten die ons steeds beter begrijpen, of slimme thermostaten die automatisch de verwarming al wat lager zetten, wanneer we op onze vaste tijd naar werk vertrekken. Zelflerende software zien we overal om ons heen. Maar hoe werkt machine learning precies? En hoe gaat het domotica in de toekomst veranderen?
Machine learning is het proces wanneer een programma zonder menselijke inbreng leert hoe het een specifieke taak moet uitvoeren. Hoe vaker de software de taak uitvoert, hoe beter het erin wordt. Er komt geen mens aan te pas om een algoritme te programmeren om een taak uit te voeren. Het enige wat handmatig moet worden ingesteld is het algoritme om zelflerend te worden.
Het algoritme haalt zoveel mogelijk informatie uit een verzameling gegevens. Op die manier kan het een signaal onderscheiden van ruis. Machine learning wordt mogelijk dankzij zogenaamde neurale netwerken. Het neurale netwerk bootst de werking van de menselijke hersenen na.
Dat kan gebeuren in een simpele structuur van probleem-oplossing, maar je hebt ook heel complexe neurale netwerken, zoals met deeplearning. Bij deeplearning zijn een groot aantal complexe transformaties mogelijk. Een bekende toepassing van deeplearning is Google DeepMind. Maar ook Facebook, Microsoft, Apple, Amazon en Twitter zijn bezig met machine learning. En IBM niet te vergeten, dat met haar supercomputer Watson belangrijke toepassingen ontwikkelt.
Machine learning in domotica
Momenteel bedienen we ons domotica-systeem vooral met een aanraakscherm aan de muur of via de smartphone. Maar dankzij machine learning zouden in de toekomst op een meer natuurlijke manier kunnen communiceren. “Veel mensen zijn bang voor een domotica-systeem omdat ze in de war raken door al die knopjes en instellingen”, vertelt Francis Wyffels, die zich met machine learning bezighoudt aan de Universiteit van Gent.
“Dat is allemaal veel te abstract voor hen. We hebben alle bouwblokken om een sociale interactie met ons domoticasysteem te ontwikkelen. De ontwikkelingen zullen hier dus niet zo heel lang op zich laten wachten”, aldus de onderzoeker tegenover PCMWeb.
De ontwikkeling van machine learning zal niet alleen gevolgen hebben in ons dagelijks leven, maar ook in onze maatschappij in het algemeen. Het doemscenario is dat robots en computers al onze banen zullen inpikken. Volgens experts zijn we lang niet zover, en bovendien zouden we onze banen kunnen behouden als mens en machine leren samenwerken om elkaars zwakheden te compenseren.
