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Batteriespeicher sind entscheidend für die Zuverlässigkeit erneuerbarer Energien. Sie können überschüssige Energie aus Solar- und Windkraft nutzen, um bei Bedarf Strom bereitzustellen. Künstliche Intelligenz (KI) hat das Batteriemanagement jedoch auf ein neues Niveau gehoben.

Experten zufolge ist KI-Software heute der Schlüssel zur Verwaltung großer Batteriesysteme. Unternehmen nutzen KI nicht nur für grundlegende Aufgaben, sondern auch für den Energiehandel, die Sicherheitsüberwachung und die vorausschauende Wartung.

Fortschrittliche KI-Technologien verbessern die Batteriespeicherung.

Batteriesysteme nutzen intelligente Werkzeuge wie maschinelles Lernen, Deep Learning, prädiktive Analytik und bestärkendes Lernen. Diese Werkzeuge entwickeln sich zu Schlüsselinstrumenten für die Verwaltung großer Batteriesysteme.

Durch die Kombination dieser Technologien kann KI Folgendes gewährleisten:

Batterien speichern und geben Energie effizient und bedarfsgerecht ab.

Die Leistung wird durch die Verarbeitung von Echtzeitdaten optimiert, um Abfall zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern.

Diese Verbesserungen gewährleisten eine stabile und zuverlässige Stromversorgung und machen die Batteriespeicherung rentabler und kostengünstiger.

S&P Global stellt fest, dass die Marktnachfrage nach Batteriespeichersystemen wächst. Die Integration von KI befindet sich jedoch noch in einem frühen Stadium. Entwickler von Lithium-Ionen-Batteriespeichern sind gut aufgestellt, um diese Nachfrage zu decken.

Henrique Ribeiro, Senior Analyst für Batterien und Energiespeicherung bei S&P Global Commodity Insights, sagte:

„Mit zunehmendem Wettbewerb und steigenden Kapazitäten könnte es immer schwieriger werden, die Rendite zu maximieren. Daher könnten solche Tools sehr hilfreich sein.“

Verbesserung der Sicherheit von Batteriespeichern

Wissenschaftler, Forscher und Experten sind sich einig, dass die Herstellung hochwertiger Batterien technisch komplex und anspruchsvoll ist. Mit der wachsenden Produktion von Lithium-Ionen-Batterien, insbesondere in China und den USA, gewinnt die KI-Analyse zunehmend an Bedeutung.

Eine große Herausforderung ist das rasante Innovationstempo. Unbemerkte Herstellungsfehler können zu schwerwiegenden Problemen führen. Thermisches Durchgehen ist ein solcher Defekt, der gefährliche Brände verursachen kann.KIkann jedoch helfen, Probleme frühzeitig zu erkennen und kostspielige Ausfälle zu vermeiden.

Wie andere Energiespeichersysteme bergen Batterien Sicherheitsrisiken. Dies gibt Anlass zur Sorge. Diese Herausforderung bietet der Branche jedoch auch die Chance, Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern.

Organisationen wie die Industrial Electrotechnical Commission (IEC) und UL Solutions erhöhen die Sicherheitsstandards. Daher ist ein effektives Risikomanagement entscheidend, um die Dynamik der Branche aufrechtzuerhalten.

Mit der Weiterentwicklung der Energiespeichertechnologie wirdKIdazu beitragen, den Betrieb zu optimieren und die Zuverlässigkeit und Nachhaltigkeit des Netzes zu gewährleisten.


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Zwischen zwei der weltweit größten Technologieunternehmen bahnt sich eine unerwartete und möglicherweise historische Zusammenarbeit an. Bloomberg berichtet, dass Apple sich in fortgeschrittenen Gesprächen befindet, um Googles KI-Modell Gemini zu integrieren und damit Siri, seinen langjährigen, aber in letzter Zeit kritisierten Sprachassistenten, umfassend zu verbessern. Diese gemunkelte Partnerschaft ist nicht die erste zwischen den beiden Unternehmen, könnte aber ein dringend notwendiger strategischer Schritt für Apple sein, um im Bereich der künstlichen Intelligenz zu Perplexity, OpenAI und Google aufzuschließen.

Jahrelang hinkte Siri bei der Bearbeitung komplexer, offener Fragen Konkurrenten wie Google Assistant und Amazon Alexa hinterher. Diese Zusammenarbeit ermöglicht es Siri daher, das umfangreiche Sprachmodell von Gemini zu nutzen, um umfassendere, dialogorientiertere und kontextbezogenere Antworten zu liefern. Während Apple derzeit sein eigenes, auf Apple basierendes Modell für persönliche und datenschutzrelevante Anfragen verwendet, ermöglicht diese Zusammenarbeit Siri, komplexere Fragen, die Antworten aus dem Internet erfordern, auf eine Version von Googles Gemini auszulagern. Gemini wird Berichten zufolge auf Apples privaten Cloud-Computing-Servern laufen, um einen starken Datenschutz zu gewährleisten. Cupertino hatte zuvor Gespräche mit anderen KI-Unternehmen geführt, darunter OpenAI und Anthropic, doch angesichts der bestehenden Partnerschaft war eine Partnerschaft mit Google strategisch sinnvoll. Die Zusammenarbeit zwischen Apple und Google reicht bis in die Anfänge des iPhones zurück, als das Gerät standardmäßig wichtige Google-Dienste wie die Suche, Maps und sogar die YouTube-App integrierte. Jahrelang war Google Search die Standardsuchmaschine in Apples Safari-Browser – eine lukrative Partnerschaft, die Apple Berichten zufolge jährlich Milliardenumsätze einbrachte.

Obwohl die beiden Unternehmen nach der Einführung von Android durch Google zu erbitterten Konkurrenten wurden, blieb ihre strategische Partnerschaft bestehen. Selbst als Apple eigene konkurrierende Dienste wie Apple Maps entwickelte, verließ es sich weiterhin auf Google, um seine führende Position im Suchbereich zu behaupten – eine Partnerschaft, die kürzlich durch ein wichtiges Gerichtsurteil bestätigt wurde.

Ein weiterer Gewinner dieser Partnerschaft ist natürlich der Endnutzer. „Apple Intelligence“ (die unternehmenseigene Version von Gemini), ursprünglich für 2025 geplant, wurde auf irgendwann 2026 verschoben, sodass die Verbraucher gespannt auf Apples Entscheidung warten.

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Apple entwickelt Berichten zufolge eine KI-gestützte Akkuverwaltungsfunktion für iOS 19. Diese nutzt Echtzeitdaten von Geräten, um die App-Leistung zu analysieren und zu optimieren. Dies trägt dazu bei, die Akkulaufzeit zu verlängern und das Nutzererlebnis zu verbessern.

Laut Bloomberg entwickelt Apple eine neue Akkuverwaltungsfunktion für iOS 19, die KI nutzt, um den Stromverbrauch basierend auf den tatsächlichen Nutzungsgewohnheiten jedes Nutzers zu optimieren.

Diese Funktion soll die Akkulaufzeit verlängern und die Geräteleistung verbessern, insbesondere da iPhone-Modelle immer dünner und kleiner werden. Konkret sammelt das Tool Daten von Geräten, um Nutzungstrends zu erkennen und genau vorherzusagen, wann bestimmte Apps oder Funktionen eingeschränkt werden sollten, um Akku zu sparen.

Dies ähnelt der intelligenten Energieverwaltungsfunktion (Adaptive Battery) von Android. Diese nutzt maschinelles Lernen, das seit 2018 von Google eingesetzt wird, um zu ermitteln, welche Apps im Hintergrundmodus eingeschränkt werden sollten, und häufig genutzte Apps zu priorisieren.

iOS 19 wird voraussichtlich außerdem eine Ladeanzeige auf dem Sperrbildschirm hinzufügen, die die genaue Ladezeit des Geräts anzeigt – eine nützliche Funktion für vielbeschäftigte Nutzer.

Diese KI-gestützte Akkumanagement-Funktion soll mit dem iPhone 17 eingeführt werden, dem Gerüchten zufolge dünnsten Smartphone von Apple.

Da die Akkukapazität durch dünne und leichte Designs eingeschränkt ist, ist die Energieoptimierung wichtiger denn je.

Bloomberg berichtet jedoch, dass das Tool nicht exklusiv für das iPhone 17 verfügbar sein wird, sondern auf allen Geräten mit iOS 19-Unterstützung.

Apple wird iOS 19 voraussichtlich auf seiner Worldwide Developers Conference (WWDC) im Juni vorstellen, die offizielle Veröffentlichung erfolgt im September.

Das Update soll außerdem eine umfassende Überarbeitung der Benutzeroberfläche beinhalten und damit den nächsten großen Wandel im iOS-Betriebssystem einleiten.

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Wie erwartet hat OpenAI gerade GPT-5 veröffentlicht, das bisher intelligenteste, schnellste und nützlichste neue KI-Modell des Unternehmens. Das Unternehmen nutzt seine Denkfähigkeiten konsequent und verbessert sie in vielen Bereichen, einschließlich der Sicherheit.

Wir stellen GPT-5 vor, unser bisher fortschrittlichstes KI-System. GPT-5 stellt im Vergleich zu allen unseren Vorgängermodellen einen deutlichen Intelligenzsprung dar und zeigt überlegene Leistung in Bereichen wie Programmierung, Mathematik, Schreiben, Gesundheit und visueller Wahrnehmung. Das einheitliche System erkennt, wann schnell und wann länger zum Nachdenken benötigt wird, und liefert Antworten auf Expertenniveau. GPT-5 ist für alle Nutzer verfügbar. Plus-Abonnenten erhalten erweiterte Nutzungsmöglichkeiten und Pro-Abonnenten Zugriff auf GPT-5 Pro mit erweiterten Denkfunktionen für umfassendere und präzisere Antworten. OpenAIs GPT-5 offiziell veröffentlicht

Wie bereits in der Einleitung erwähnt, hat OpenAI kürzlich das neue GPT-5-Modell angekündigt. Es soll ein einheitliches System sein, das ein intelligentes (und dennoch effizientes) Modell bietet, das die meisten gestellten Fragen beantworten kann, ein tieferes Schlussfolgerungsmodell (auch bekannt als GPT-5 Mind) für komplexere Aufgaben und einen Mechanismus für Echtzeit-Entscheidungen über das zu verwendende Modell basierend auf dem Gesprächsverlauf.

GPT-5 übertrifft alle bisherigen Modelle in Benchmarks und Geschwindigkeit, ist aber auch für reale Anforderungen nützlich: Das Entwicklungsteam konzentrierte sich auf die Bekämpfung sogenannter „Halluzinationen“, die Verbesserung der Befehlsausführung und die Minimierung von Schmeicheleien (bei denen das Modell zeitweise Antworten im Austausch gegen „Belohnungen“ liefert, selbst wenn die Antworten frei erfunden sind).

Diese Verbesserungen betreffen verschiedene Bereiche:

Codierung – Verbesserungen bei der Generierung komplexer Frontends und beim Debuggen großer Codebasen. Das Modell kann ansprechende und benutzerfreundliche Websites, Apps und Spiele erstellen und gleichzeitig die visuelle Qualität in den Vordergrund stellen (klicken Sie hier für Informationen zur GPT-5-Entwicklerversion).

Kreativität – Das neue Modell verbessert das Schreiben, Übersetzen und kreative Verfassen erheblich. Auch mehrdeutig strukturierter Text wird zuverlässiger verarbeitet. Zusammengefasst unterstützt das Modell Nutzer beim Verfassen (und Bearbeiten) von Berichten, E-Mails, Memos und vielem mehr.

Health World – GPT-5 verbessert auch den Umgang mit gesundheitsbezogenen Fragen, einer der am häufigsten gestellten Fragen von Nutzern. Im Vergleich zu früheren Modellen fungiert das neue Modell als „aktiver Denkpartner“, der potenzielle Bedenken aufzeigt und Fragen stellt, um den Kontext besser zu verstehen und die hilfreichsten Antworten zu liefern.

GPT-5 ist zuverlässiger, praktischer und sicherer.

Wie erwartet, legte OpenAI bei der Entwicklung von GPT-5 im Vergleich zu früheren Modellen Wert auf die Reduzierung von „Halluzinationen“: Das Team erzielte eine Reduzierung der sachlichen Fehler um 45 % im Vergleich zu GPT-4o und um 80 % im Vergleich zu GPT-3.

Ein weiterer Aspekt betrifft die Ehrlichkeit, mit der das neue Modell den Nutzern Antworten kommuniziert, insbesondere bei Aufgaben, die unmöglich sind, eine schlechte Form erfordern oder denen wichtige Tools fehlen. Beim Schlussfolgerungsprozess erkennt GPT-5 genauer, wann eine Aufgabe schwierig ist, und kommuniziert die Einschränkungen klar an die Nutzer.

OpenAIhat außerdem seinen Ansatz hinsichtlich der Sicherheit der Antworten des Modells geändert: Von einem sicheren Training auf Basis von Ablehnungen zu einer neuen Form des sicheren Trainings, der sogenannten sicheren Vervollständigung: Das Modell liefert die nützlichste Antwort, die innerhalb der Sicherheitsgrenzen möglich ist. Dies kann zu Teilantworten auf Fragen führen, aber GPT-5 wird transparenter erklären, warum es eine vollständigere Antwort abgelehnt hat.

Im Vergleich zu früheren Modellen wirkt das neue GPT-5 auch in der Interaktion mit den Nutzern „seriöser“. So soll ChatGPT nicht wie die Interaktion mit einer KI wirken, gleichzeitig aber präziser, weniger unterwürfig und umfassender sein als zuvor.

Für komplexere Aufgaben steht GPT-5 Pro (ersetzt O3-Pro) zur Verfügung: Im Vergleich zur Standardversion verfügt es über eine längere Denkzeit (durch effizientes Parallelrechnen) und liefert dadurch vollständige, umfassende und qualitativ hochwertigere Antworten. Die Pro-Version reduziert zudem kritische Fehler im Vergleich zur Standardversion um 22 %.


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OpenAI hat die Einführung von ChatGPT angekündigt, einem Lernmodus, der Schülern hilft, ihr Wissen wirklich zu vertiefen und nicht nur Aufgaben zu erledigen.

Ab heute ist diese Funktion für Nutzer der Tarife Free, Plus, Pro und Team verfügbar. Nutzer von ChatGPT Edu müssen sich noch einige Wochen gedulden.

ChatGPT bietet vier Lernmodi: interaktive Eingabeaufforderungen, geführte Antworten, personalisierte Anleitung und Wissenscheckpunkte. Es bietet tiefe Einblicke in die Denkweise und den Prozess hinter jeder Aufgabe.

Mit anderen Worten: Es fungiert als rund um die Uhr verfügbarer Online-Tutor und bietet personalisierte Anleitung und Feedback, das auf den Fortschritt und die Bedürfnisse der Schüler zugeschnitten ist. Es hilft Schülern nicht nur, komplexe Konzepte zu verstehen, sondern fördert auch kritisches Denken und selbstgesteuertes Lernen durch schrittweise Anleitung.

Robbie Torney, Senior Director of AI Programs bei Common Sense Media, erklärte: „Anstatt den Schülern einfach Hausaufgaben zu geben, ermutigt dieses Lernmodell sie, ihren eigenen Lernprozess kritisch zu hinterfragen. Diese Funktionen sind ein wichtiger Schritt für die effektive Anwendung von KI im Lernen. Auch im Zeitalter der KI ist Lernen am effektivsten, wenn die Schüler sich für die Inhalte begeistern und aktiv damit auseinandersetzen.“

Hauptfunktionen

Interaktive Eingabeaufforderungen: Durch die Kombination von sokratischen Fragen, Eingabeaufforderungen und Selbstreflexion fördert es Verständnis und aktives Lernen, anstatt direkte Antworten zu geben.

Gerüstete Antworten: Die Informationen sind in leicht verständliche Abschnitte gegliedert, die wichtige Zusammenhänge zwischen den Themen hervorheben. Dies schafft den richtigen Kontext, um die Inhalte ansprechend zu gestalten und die Informationsflut bei komplexen Themen zu reduzieren.

Personalisierte Unterstützung: Die Kursinhalte passen sich dem individuellen Lernstand des Nutzers an. Dabei werden das angesammelte Wissen und der Lernfortschritt des Schülers aus vorherigen Chats berücksichtigt, und die Speicherung hochgeladener Dateien wird optimiert. Dies gewährleistet effizientes und fokussiertes Lernen.

Dies ist der erste Schritt auf einem langen Weg zur Verbesserung des Lernerlebnisses in ChatGPT. Derzeit basiert der Lernmodus auf benutzerdefinierten Systemanweisungen. Wir haben uns für diesen Ansatz entschieden, weil wir so schnell aus dem Feedback der Studierenden lernen und das Erlebnis optimieren können – auch wenn dies zu inkonsistentem Verhalten und Fehlern während der Gespräche führen kann. Wir planen, dieses Verhalten direkt in unser Kernmodell zu integrieren, sobald wir durch Iteration und Studierendenfeedback den besten Ansatz ermittelt haben.

Wir erforschen außerdem Funktionen, um Lernmodelle ansprechender und nützlicher zu gestalten, darunter:

Klarere Visualisierung komplexer oder textintensiver Konzepte

Zielsetzung und Fortschrittsverfolgung während Gesprächen

Tiefere Personalisierung basierend auf dem Kenntnisstand und den Zielen jedes Studierenden

Die Forschung zum optimalen Einsatz von KI im Bildungsbereich läuft. OpenAI arbeitet im Rahmen seiner NextGenAI-Initiative mit mehreren Partnern zusammen, um die Forschung im Bereich Lernen und KI voranzutreiben. Darüber hinaus kooperieren wir mit Experten des SCALE-Projekts des Stanford Learning Accelerator, um die Auswirkungen von KI-Tools, einschließlich Lernmodellen, auf Lernergebnisse in der Grundschule und darüber hinaus zu erforschen und zu teilen.

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Auf dem Hauptforum der Weltkonferenz für Künstliche Intelligenz 2025 erklärte Yan Junjie, Gründer und CEO von MiniMax, dass KI künftig mit zahlreichen Konkurrenten konfrontiert sein wird. Einerseits werden die Modelle ihre eigenen Charakteristika aufweisen, andererseits wird KI zunehmend multiagentenbasiert sein, d. h. mit mehreren Modellen und mehreren Tools. Darüber hinaus haben im vergangenen Jahr immer mehr Open-Source-Modelle an Einfluss gewonnen und nähern sich den Fähigkeiten der besten Closed-Source-Modelle an.

Yan Junjie erklärte: „KI wird in Zukunft umfassender werden. Da die Größe des Modells proportional zur Rechengeschwindigkeit des Chips ist, sind die Kosten für das Training eines einzelnen Modells derzeit nahezu fix, während die Kosten für die Inferenz stetig sinken. In den nächsten ein bis zwei Jahren dürften die Kosten für die Inferenz des besten Modells um ein weiteres Vielfaches sinken. Token werden immer günstiger, aber die Anzahl der Token wird deutlich steigen, was den Bedarf an Rechenleistung weiter steigen lässt.“ Yan Junjie ist überzeugt, dass AGI (allgemeine künstliche Intelligenz) definitiv realisiert wird und der Öffentlichkeit zugutekommt. IT Home berichtete, dass MiniMax am 17. Juni das weltweit erste Open-Source-Inferenzmodell M1 mit hybrider Architektur im großen Maßstab veröffentlichte, dessen Leistung DeepSeek-R1 übertrifft. Am 18. Juni veröffentlichte MiniMax das Videogenerierungstool Hailuo 02 und brach damit den weltweiten Kostenrekord für Videomodelleffekte.

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Apple Inc. (AAPL) plant, KI-Technologie einzusetzen, um das Problem der iPhone-Akkulaufzeit zu lösen. Laut Insidern plant das Unternehmen für iOS 19, das iPhone-Software-Update, das im September erscheint, einen Akkumanagementmodus mit künstlicher Intelligenz. Die Erweiterung analysiert, wie iPhone-Nutzer ihre Geräte nutzen, und nimmt Anpassungen vor, um Strom zu sparen, so die Insider. Um diese neue Technologie als Teil der Apple Intelligence-Plattform zu entwickeln, sammelt Apple Akkudaten von Nutzergeräten, um Nutzungstrends zu verstehen und vorherzusagen, wann der Stromverbrauch bestimmter Anwendungen oder Funktionen reduziert werden sollte. Insidern zufolge wird die Technologie eine Sperrbildschirmanzeige enthalten, die die Ladezeit des Geräts anzeigt. Apple Inc. (AAPL.US) veranstaltete am Montag in seinem Hauptsitz in Kalifornien eine globale Entwicklerkonferenz und kündigte die Einführung der neuen visuellen Designsprache „Liquid Glass“ an, die alle iPhone-, iPad- und Mac-Betriebssysteme modernisieren wird. Dies ist zugleich die erste umfassende Neugestaltung des iPhone-Betriebssystems seit 2013. Die Einführungsveranstaltung beinhaltete jedoch nur wenige Funktionen der künstlichen Intelligenz, lediglich eine neue Übersetzungsfunktion und neue Tools für Kurzbefehle. Der Markt ist enttäuscht, dass die versprochene erweiterte Version von Siri AI noch nicht erschienen ist. Der Apple-Aktienkurs fiel am Montag um 1 %. Das neue Systemdesign-Update namens „Liquid Glass“ umfasst transparente Funktionen wie neu gestaltete Benachrichtigungen und mehr. Laut Apple ist es dynamischer als bisherige Designsprachen und sorgt für mehr Konsistenz über alle Betriebssysteme hinweg, einschließlich iOS, iPadOS und macOS. Gleichzeitig ändert Apple die Namen aller Betriebssysteme und bringt im Herbst iOS 26 anstelle von iOS 19 auf den Markt. iPadOS 26, watchOS 26 und andere Systeme werden diesem Beispiel folgen. Damit gibt Apple erstmals ein Veröffentlichungsjahr für seine Software-Updates an, anstatt willkürlich Codenamen zu verwenden. Im Bereich der künstlichen Intelligenz hat Apple „Apple Intelligence“ in die bestehende Shortcuts-App integriert und die visuelle Intelligenzfunktion aktualisiert, die die iPhone-Kamera zur Erkennung von Objekten und Ereignissen nutzt. Visuelle Intelligenz bietet eine „Fragen“-Schaltfläche, mit der Nutzer ChatGPT fragen können, was auf dem Bildschirm angezeigt wird. Gleichzeitig wurde das verbesserte Image Playground-Tool von OpenAI für die nächste iOS-Version veröffentlicht. Nutzer können hier den gewünschten Stil festlegen, und ChatGPT passt das Bild an. Das iPad erfährt umfassende Veränderungen, darunter ein neues Multitasking-System, das dem des Macs nachempfunden ist. Apple demonstrierte die Möglichkeit, sechs Apps gleichzeitig auf dem iPad-Bildschirm zu öffnen, mit Unterstützung für Hintergrundaufgaben, sodass während des Videoexports zwischen Apps gewechselt werden kann. Apples (AAPL.US) internes Release-Ziel ist die Veröffentlichung einer aktualisierten Version von Siri AI im Frühjahr 2026, um den Rückgang im Markt für künstliche Intelligenz umzukehren. Ausländische Medien zitierten mit der Angelegenheit vertraute Personen mit der Aussage, das Siri-Team plane, dieses wichtige AIUpgrade in Version 26.4 zu integrieren. Siri wird Nutzerprofile analysieren und Filtervorgänge durchführen können, um präzisere und personalisiertere Antworten zu liefern. Wie üblich veröffentlicht Apple jedes Jahr etwa im März ein Update der Version 4, wie beispielsweise iOS 18.4 in diesem Jahr und iOS 17.4 im letzten Jahr. Apple bekräftigte seine vorherige Aussage, dass das Siri-Upgrade für nächstes Jahr geplant sei.

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Google hat das neueste Update seines KI-Modells Gemini angekündigt, das sich auf einen bestimmten Bereich konzentriert. Gemini wurde entwickelt, um die Konkurrenz von OpenAI zu bekämpfen und hat sich zu einer wahren Programmiermaschine entwickelt.

Das neueste Update heißt Gemini 2.5 Pro Preview (I/O Edition). Der Name klingt zwar etwas kompliziert, ist aber überraschend einfach zu verstehen. Die I/O ist Googles jährliche Entwicklerkonferenz, auf der das Unternehmen seine neuesten Projekte präsentiert. Die Konferenz findet in zwei Wochen statt.

Obwohl Google auf der Konferenz mit ziemlicher Sicherheit weitere Gemini-Updates ankündigen wird, ist dies nur ein kleiner Einblick in die zukünftige Entwicklungsrichtung. Laut Google konzentriert sich das Update des Vorschaumodells auf die Programmierung und Erstellung interaktiver Webanwendungen. Es hat alle Aspekte programmierbasierter Eingabeaufforderungen verbessert, insbesondere die Codekonvertierung (die Möglichkeit, einen Codeabschnitt an ein bestimmtes Ziel anzupassen) und die Bearbeitung von vorhandenem Code.

Google kündigte die Veröffentlichung des neuesten Updates in einem Blogbeitrag und auf X an und erklärte, dass das Modell die Bestenliste der WebDev Arena anführt. Die Bestenliste konzentriert sich auf die Fähigkeit von KI-Modellen, ansprechende und leistungsstarke Anwendungen zu erstellen. Auch wenn dieses Update für den durchschnittlichen Entwickler vielleicht nicht besonders interessant ist, können Entwickler sofort mit den aktualisierten Gemini 2.5 Pro-Tools in der Gemini-API über Google Studio loslegen.

Es kann auch in Gemini-Apps verwendet werden und unterstützt Funktionen wie Canvas. So kann jeder Code schreiben und interaktive Apps erstellen. Vibe-Programmierung ist ein neuer Trend im Bereich der künstlichen Intelligenz. Nutzer können Apps und Websites ohne Programmierkenntnisse erstellen und sich einfach auf die Verwendung von Eingabeaufforderungen konzentrieren.

Was bedeutet dieses Update? Im Bereich der künstlichen Intelligenz konkurrieren mehrere große Unternehmen um Spitzentechnologien, darunter KI-basierte Bild- und Videogenerierung, die Fähigkeit zur Bewältigung komplexer Aufgaben und Programmierfähigkeiten.

Die Programmierfähigkeiten im Bereich der künstlichen Intelligenz haben deutlich zugenommen. Sowohl xAI als auch OpenAI investieren in diesen Bereich, ebenso wie Gemini.

OpenAI hat kürzlich 3 Milliarden US-Dollar für die Übernahme des KI-Programmierunternehmens Windsurf ausgegeben. Auch xAIs Grok hat seine Programmierfähigkeiten in seinem neuesten Update deutlich verbessert und konzentriert sich dabei auf die Unterstützung von Nutzern bei der Vibe-Programmierung.

Da sich künstliche Intelligenz immer besser an spezifische Aufgaben anpassen lässt, scheint die Codierung die nächste große Hürde zu sein, und diese Barriere verschwindet schnell.

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Meta kündigte am Mittwoch ein neues KI-Weltmodell an, das 3D-Umgebungen und die Bewegung physischer Objekte besser verstehen kann.

Der Technologieriese, dem die beliebten Social-Media-Apps Facebook und Instagram gehören, gab bekannt, dass sein neues Open-Source-KI-Modell V-JEPA 2 die physische Welt verstehen, vorhersagen und planen kann. Diese Systeme, die sogenannten Weltmodelle, sind von der Logik der physischen Welt inspiriert und erzeugen eine interne Simulation der Realität. Dadurch kann KI lernen, planen und Entscheidungen menschenähnlicher treffen.

V-JEPA 2 in Metas neuem Modell kann beispielsweise erkennen, dass ein Ball, der vom Tisch rollt, herunterfällt oder dass ein verstecktes Objekt nicht verschwindet.

Künstliche Intelligenz steht im Fokus von CEO Mark Zuckerberg, da Meta mit der Konkurrenz von Unternehmen wie OpenAI, Microsoft und Google konfrontiert ist.

Meta wird 14 Milliarden US-Dollar in das KI-Unternehmen Scale AI investieren und dessen CEO Alexandr Wang einstellen, um seine KI-Strategie zu stärken, wie mit der Angelegenheit vertraute Personen gegenüber CNBC berichteten. Meta preist die Vorteile seines neuen V-JEPA 2-Modells für Maschinen wie Lieferroboter und selbstfahrende Autos an, die ihre Umgebung in Echtzeit verstehen müssen, um in der realen Welt zu navigieren.

Anstatt sich auf Unmengen von gekennzeichneten Daten oder Videomaterial zu verlassen, schlussfolgert V-JEPA 2 in einem vereinfachten „latenten“ Raum, um zu verstehen, wie sich Objekte bewegen, interagieren und reagieren, so der Technologieriese.

„Maschinen die physische Welt verständlich zu machen, ist etwas ganz anderes, als ihnen Sprache beizubringen“, sagte Yann LeCunn, leitender KI-Wissenschaftler bei Meta, in einer Videopräsentation auf der Viva Tech-Konferenz am Mittwoch in Paris.

„Ein Weltmodell ist wie ein abstrakter digitaler Zwilling der Realität, den KI nutzen kann, um die Welt zu verstehen, die Folgen ihrer Handlungen vorherzusagen und so eine Vorgehensweise zur Erfüllung einer bestimmten Aufgabe zu planen“, fügte er hinzu.

Was ist der nächste große Trend in der KI?

Weltmodelle haben in letzter Zeit in der KI-Community große Aufmerksamkeit erhalten, da Forscher über die groß angelegten Sprachmodelle hinter generativen KI-Anwendungen wie ChatGPT von OpenAI und Gemini von Google hinausblicken.

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Die intelligente Revolution der Drohnenakkus

Mit der rasanten Entwicklung der Drohnentechnologie haben sich Akkus von einfachen Energieeinheiten zu intelligenten Energiezentren mit integrierten KI-Algorithmen entwickelt. Das Flaggschiffmodell DJI Mavic 3 Pro ist mit dem intelligenten DJI BP03 Akku ausgestattet, der mithilfe künstlicher Intelligenz umfassende Verbesserungen bei der Vorhersage der Akkulaufzeit, dem Energiemanagement und dem Sicherheitsschutz erzielt. Dieser Artikel analysiert detailliert, wie KI Drohnenakkus unterstützt und gibt einen Ausblick auf zukünftige Technologietrends.

1. KI-gesteuertes Batteriemanagementsystem (BMS)

1. Dynamischer Algorithmus zur Vorhersage der Akkulaufzeit

Herkömmliche Akkus zeigen nur einen ungefähren Ladezustand an, während das KI-System der Mavic 3 Pro in Echtzeit Fluglagendaten (Windgeschwindigkeit, Steigwiderstand), Umgebungsparameter (Temperatur, Höhe) und Leistung (Stromverbrauch des Gimbals, Bildübertragungsstärke) analysiert.

In Kombination mit historischen Datenmodellen kann es die verbleibende Flugzeit präzise vorhersagen (mit einer Fehlerrate von weniger als 3 Minuten). Beispiel: Bei Gegenwind senkt das System die Akkuanzeige automatisch und empfiehlt die Rückkehr.

2. Adaptive Lade- und Entladestrategie

Intelligente Ladesequenzierung: Der Lademanager (Battery Hub 03) nutzt künstliche Intelligenz (KI), um den Akku mit dem niedrigsten Ladestand zu priorisieren und so die Effizienz um 20 % zu steigern.

Optimierung der Lebensdauer: Die KI lernt die Benutzergewohnheiten und hält den Akku außerhalb der Jagdsaison automatisch bei 50 % Ladung (dem optimalen Lagerzustand für Lithiumbatterien).

3. Fehlervorhersagesystem

Durch Überwachung von:

Spannungsunterschieden der Akkuzellen (Alarm bei >0,1 V), Veränderungen des Innenwiderstands und abnormalen Laderaten

Alarme bei Batterieentladungsrisiko werden 3–5 Zyklen im Voraus ausgelöst, um Stromausfälle während des Fluges zu vermeiden.

2. Tiefe Integration von KI und Akkusicherheit

1. 3D-Temperaturfeldmodellierung

Der Akku verfügt über fünf integrierte Temperatursensoren, und KI generiert eine 3D-Heatmap:

Unter normalen Betriebsbedingungen: gleichmäßige Wärmeableitung

Unter extremen Umgebungsbedingungen: automatische Strombegrenzung (z. B. Leistungsreduzierung um 10 % bei 40 °C)

3. KI-gestütztes Benutzererlebnis

1. Integration des Sprachassistenten

Mit der DJI Assistant App können Sie:

„Akkuzustand prüfen“ → Zyklenanzahl/maximale Kapazität anzeigen

„Mehrere Ladevorgänge planen“ → Automatische Berechnung der optimalen Ladereihenfolge

3. Intelligente Wartungserinnerungen

Automatische Benachrichtigung basierend auf der Nutzungshäufigkeit:

„Ihr Akku wurde länger als 30 Tage nicht benutzt. Es wird empfohlen, ihn auf 60 % zu laden.“

„Die aktuelle Zyklenzahl hat 150 erreicht. Es wird empfohlen, den Backup-Akku zu aktivieren.“ KI-Schnellladeoptimierung

Durch das Erlernen der chemischen Eigenschaften des Akkus über ein neuronales Netzwerk kann dieser in 15 Minuten (aktuell 40 Minuten) von 0 % auf 80 % vollständig aufgeladen werden.

Kooperation beim kabellosen Laden

Drohnen und Ladestationen passen die Spulenpositionen automatisch (mit einer Fehlerrate von weniger als 1 mm) durch KI-basierte Zusammenarbeit an und regeln so die Sendeleistung dynamisch (bis zu 500 W).

Wasserstoff-Elektro-Hybridsystem

KI steuert die koordinierte Stromversorgung von Brennstoffzellen und Lithiumbatterien:

Reisephase: Wasserstoffbrennstoffzellen sind die Hauptenergiequelle.

Manövrierphase: Lithiumbatterien können sofort geladen werden.

Zusammenfassung: Energiemanagement neu definiert

Durch die umfassende Integration von KI in das Akkusystem löst DJI nicht nur die Reichweiten- und Sicherheitsprobleme herkömmlicher Drohnen, sondern schafft auch ein neues Paradigma für intelligentes Energiemanagement. Dank der Weiterentwicklung von Algorithmen des maschinellen Lernens werden Drohnenakkus bald über Selbstdiagnose- und Selbstreparaturfunktionen verfügen und so weiteres Innovationspotenzial freisetzen. Für professionelle Benutzer führt das Verständnis dieser KI-Funktionen zu einer direkten Verbesserung der Flugsicherheit und Schusseffizienz.

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