Wer als ukrainischer Mann im wehrfähigen Alter künftig Schutz in der EU beantragt, könnte abgewiesen werden. EU-Staaten diskutieren eine brisante Einschränkung.
Wer als ukrainischer Mann im wehrfähigen Alter künftig Schutz in der EU beantragt, könnte abgewiesen werden. Was nach einem Gerücht klingt, steht offenbar schwarz auf weiß in einem internen Dokument des Rates der EU.
Mehrere Mitgliedstaaten drängen demnach darauf, die vorübergehende Schutzregelung für Geflüchtete aus der Ukraine bei einer Verlängerung deutlich zu verschärfen – und Männer im wehrpflichtigen Alter von neuen Anträgen auszuschließen.
Das Papier nennt noch eine zweite Gruppe, die ins Visier gerät: Personen, die die Ukraine nicht legal verlassen haben.
Beide Einschränkungen sollen demnach nur für neue Antragsteller gelten, nicht rückwirkend für die bereits Geschützten. Doch die Stoßrichtung ist klar – und sie hat eine militärische Dimension.
Rekrutierungsdruck als Argument
Mehrere Regierungen argumentierten laut dem Euractiv in der Vergangenheit, der Rahmen solle "auch im Interesse der Ukraine" überarbeitet werden. Als Begründung führten sie an, dass ein wachsender Anteil der Neuankömmlinge aus Männern im wehrpflichtigen Alter bestehe.
Der Schutzausschluss soll demnach sowohl die Landesverteidigung gegen Russland stärken als auch Arbeitskräfte für den künftigen Wiederaufbau sichern.
Die Ukraine kämpft seit Monaten mit massiven Rekrutierungsproblemen. 2024 senkte Kyjiw das Einberufungsalter von 27 auf 25 Jahre und verschärfte die militärische Registrierung. Der Krieg mit Russland geht in sein fünftes Jahr, die Personaldecke an der Front wird dünner.
4,33 Millionen unter Schutz – Deutschland trägt die Hauptlast
Laut Eurostat [2] standen im März 2026 insgesamt 4,33 Millionen Menschen aus der Ukraine unter vorübergehendem Schutz in der EU.
Die mit Abstand größte Gruppe lebt in Deutschland: 1,27 Millionen. Es folgen Polen mit 961.405 und Tschechien mit 379.820 Personen. Ukrainische Staatsangehörige machen über 98 Prozent aller Begünstigten aus.
Von ihnen sind 43,3 Prozent erwachsene Frauen, 30,1 Prozent Kinder – und 26,6 Prozent erwachsene Männer.
Die aktuelle Schutzregelung, aktiviert im März 2022 auf Basis der EU-Massenzustrom-Richtlinie, läuft bis März 2027. Bereits 2024 hatte die Europäische Kommission die Mitgliedstaaten aufgefordert, einen "koordinierten Übergang" zu stabileren Aufenthaltstiteln vorzubereiten. Die Fortschritte blieben laut Euractiv bislang uneinheitlich.
Innenminister beraten diese Woche
Die Migrationsminister der EU erörtern die Zukunft des Schutzrahmens auf der Tagung des Rates Justiz und Inneres [3] am 4. und 5. Juni. Dort sollen politische Leitlinien für die nächsten Schritte entstehen.
Jede Verlängerung oder Änderung müsste formal von der EU-Kommission vorgeschlagen werden. Die hat sich bislang nicht festgelegt: Ein Sprecher erklärte gegenüber Euractiv lediglich, die Gespräche mit den nationalen Regierungen dauerten noch an.
Für die rund 1,15 Millionen erwachsenen Männer unter den Schutzberechtigten steht damit eine Grundsatzfrage im Raum: Bleibt Europa ein sicherer Hafen – oder wird der Aufenthalt an die Bereitschaft zur Rückkehr geknüpft?
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Wer Stories anonym schauen will, zahlt künftig dafür. Meta macht Komfortfunktionen kostenpflichtig – und eine Garantie für Gratisfunktionen gibt es nicht.
Wer bisher auf Instagram einfach anonym durch fremde Stories scrollen konnte, muss sich umgewöhnen. Meta rollt ab sofort kostenpflichtige Plus-Abos für seine drei größten Plattformen aus – und verschiebt eine ganze Reihe beliebter Komfortfunktionen hinter die Bezahlschranke.
Wie TechCrunch berichtet [1], kosten Instagram Plus und Facebook Plus jeweils 3,99 US-Dollar im Monat, WhatsApp Plus schlägt mit 2,99 US-Dollar zu Buche.
Metas Head of Product Naomi Gleit kündigte in einem Instagram-Post [2] an, dass "weitere unterhaltsame Funktionen" folgen werden.
Klingt harmlos – bedeutet aber: Was heute gratis ist, kann morgen im Abo landen. Eine verbindliche Zusage, welche Basisfunktionen dauerhaft kostenlos bleiben, gibt es nicht. Meta spricht lediglich davon, dass die "Kernerfahrungen" erhalten bleiben. Accounts, Feed, Nachrichten – das bleibt. Alles darüber hinaus steht zur Disposition.
Anonyme Story-Views und KI-Power kosten extra
Instagram Plus bringt Features, die sich vor allem an Vielnutzer und aufstrebende Creator richten: aggregierte Rewatch-Zahlen für Stories, unbegrenzte Zielgruppenlisten über die bisherige "Enge Freunde"-Option hinaus, wöchentliche Story-Spotlights für mehr Reichweite sowie die Möglichkeit, Stories über 24 Stunden hinaus zu verlängern.
Besonders brisant: Wer eine Story ansehen will, ohne in der Viewer-Liste aufzutauchen, zahlt künftig dafür. Dazu kommen animierte Super-Heart-Reaktionen, individuelle App-Icons und anpassbare Schriftarten für die Profilbeschreibung.
Facebook Plus bietet einen ähnlichen Funktionsumfang mit verlängerten Stories und erweiterten Insights. WhatsApp Plus setzt dagegen stärker auf Personalisierung: Themes, eigene Klingeltöne, bis zu 20 angepinnte Chats statt der bisherigen drei und Premium-Sticker.
Gerade im DACH-Raum, wo WhatsApp der Standardmessenger ist, dürfte dieses Abo die meisten Nutzer ansprechen – oder verärgern. Wie heise onlineim Detail berichtet [3], ergänzen die Plus-Tarife das bestehende Meta-Verified-Angebot, ersetzen es aber nicht.
Meta One: Bis zu 50 Dollar für Sichtbarkeit im Feed
Parallel testet Meta unter der Dachmarke "Meta One" deutlich teurere Tarife. Für KI-Nutzer gibt es Meta One Plus für 7,99 US-Dollar und Meta One Premium für 19,99 US-Dollar monatlich. Beide schalten identische Funktionen frei – der Premium-Tarif liefert jedoch mehr Rechenkapazität für komplexere Anfragen und umfangreichere Bild- sowie Videogenerierung.
Meta AI bleibt in einer Basisversion kostenlos, doch wer das KI-Videotool Vibes ernsthaft nutzen will, stößt schnell an Gratis-Limits.
Für Creator und Unternehmen schnürt Meta zwei weitere Pakete: Meta One Essential für 14,99 US-Dollar bringt ein Verified-Abzeichen und Schutz vor Identitätsdiebstahl. Der Advanced-Tarif für 49,99 US-Dollar monatlich verspricht höheres Ranking in der Facebook- und Instagram-Suche, prominente Platzierung im Feed und automatische Follow-Einladungen.
Meta verkauft damit algorithmische Sichtbarkeit – wer zahlt, wird gesehen.
Drei-Klassen-System für europäische Nutzer
Für Nutzer in der EU entsteht damit ein dreistufiges Modell: kostenlos mit Tracking und Werbung, werbefrei für 9,99 bis 12,99 Euro – und nun zusätzlich Plus- oder Meta-One-Abos für erweiterte Funktionen, die Werbung allerdings nicht entfernen.
Ob die neuen Analytics-Features, die tiefere Einblicke in Nutzerverhalten liefern, mit der DSGVO vereinbar sind, dürfte europäische Datenschutzbehörden beschäftigen.
Meta steht in der EU [4] ohnehin wegen seines "Pay or be tracked"-Modells unter Druck. Konkrete Europreise für die Plus-Abos sind noch nicht bestätigt; erste Tests deuten auf 2,49 Euro für WhatsApp Plus hin.
Snapchat+ zeigt derweil mit mehr als 25 Millionen Abonnenten [5], dass der Markt für Social-Media-Abos existiert. Die Frage ist, ob Metas Milliarden-Nutzerbasis bereit ist, für Funktionen zu zahlen, die gestern noch kostenlos waren.
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Chinas Xidian-Universität versorgt fliegende Drohnen drahtlos mit Strom. Das "Sun Chasing"-Projekt soll eines Tages Energie aus dem Orbit übertragen.
Was klingt wie Science-Fiction, hängt derzeit an einem Stahlgerüst in der chinesischen Provinz Shaanxi: Ein Prototyp für ein orbitales Solarkraftwerk [1], das Energie kabellos an bewegliche Ziele überträgt – etwa an Drohnen im Flug. Und die Technik funktioniert offenbar besser als erwartet.
Wie die staatliche Nachrichtenagentur Xinhua meldete [2], erreichte das System der Xidian-Universität bei jüngsten Tests einen Gleichstrom-zu-Gleichstrom-Wirkungsgrad von 20,8 Prozent über eine Distanz von 100 Metern und lieferte dabei 1.180 Watt. Eine mit 30 Kilometern pro Stunde fliegende Drohne empfing aus 30 Metern Entfernung stabile 143 Watt.
Die Universität nennt die Szenarien für mögliche künftige Einsätze: Katastrophenhilfe, militärische Notfallradare, Stratosphären-Plattformen – und Drohnenschwärme.
Projektleiter Duan Baoyan, Mitglied der Chinesischen Akademie der Ingenieurwissenschaften, erklärte laut China Daily [3], sein Team habe das Problem gelöst, "mehrere bewegliche Ziele gleichzeitig über einen einzigen Sender mit Strom zu versorgen". Langfristig könnte ein einziges Weltraumkraftwerk mehrere Satelliten und Bodenfahrzeuge parallel versorgen.
Von 15 auf 21 Prozent Wirkungsgrad
Der neue Meilenstein baut auf Tests von 2022 auf, bei denen die Übertragung an bewegte Ziele nur 15,05 Prozent Wirkungsgrad erreichte.
Die Verbesserung auf 20,8 Prozent gelang laut Duan durch drei Hebel: bessere Sammlung und Umwandlung der Solarenergie, präzisere Steuerung des Mikrowellenstrahls zur Reduktion von Energieverlusten sowie kleinere und leichtere Antennen.
Die spezialisierten Empfangsantennen des Teams sammeln den Energiestrahl inzwischen mit einer Effizienz von 88 Prozent ein, wie Gizmodo in einem Bericht ausführt [4].
Die Technik nutzt eine Hochleistungs-Mikrowellenantenne als Sender. Konkrete Angaben zum verwendeten Frequenzband macht die Universität nicht. In der Fachwelt gelten 2,45 GHz und 5,8 GHz als typische Kandidaten für solche Systeme – beide fallen in den ISM-Bereich.
Über gesundheitliche Grenzwerte bei Hochleistungs-Mikrowellenstrahlen über bewohntem Gebiet schweigen sich die chinesischen Berichte bislang aus.
Orbitaler Testflug als nächster Schritt
Das 2018 gestartete Projekt durchläuft mittlerweile seine zweite Phase. Bis Juni 2022 hatte das Team nach eigenen Angaben das weltweit erste vollständige Bodenverifizierungssystem für eine Weltraum-Solarkraftstation fertiggestellt.
Der Aufbau dauerte drei Jahre – inklusive Transport einer 200 Kilogramm schweren Mikrowellenantenne durch Shaanxi. "Computersimulationen, Installation und Fehlerbehebung – das ist nichts im Vergleich zu den Herausforderungen, denen wir manchmal begegnen", so Duans Kollege Zhang Yiqun laut der Xidian-Universität [5]. Der nächste Schritt: Tests im Orbit.
Doch die militärische Dimension des chinesischen Projekts ist kaum zu übersehen: Eine Technologie, die Drohnenschwärme dauerhaft aus dem Orbit mit Energie versorgt, würde die Einsatzdauer unbemannter Systeme drastisch verlängern – mit weitreichenden Folgen für die Machtprojektion im Indopazifik.
Ob und welche Rüstungskontrollabkommen für solche Dual-Use-Systeme greifen, ist bislang ungeklärt.
Bis zur Einsatzreife wird es aber vermutlich noch einige Zeit dauern. Duan selbst räumt ein, dass bis zur kommerziellen Realisierung "noch ein langer Weg" vor dem Team liege.
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Ein Ausschnitt aus dem diesjährigen Jugend-forscht-Plakat
(Bild: Jugend forscht)
Ein Brandenburger Schüler hat ein Sprachmodell trainiert, das Inhalte in Leichte Sprache übersetzt. Für "Jacob" erhielt er nun auch den KI-Sonderpreis im Bund.
Am vergangenen Wochenende feierte der Jugend-forscht-Wettbewerb 2026 seinen Abschluss mit der Verleihung der Bundespreise und zahlreicher Sonderpreise. In diesem Jahr hat die Internationale Hochschule (IU) 16 KI-Sonderpreise in den Ländern und einen KI-Sonderpreis auf Bundesebene gestiftet. Mit dem KI-Sonderpreisträger Magnus Schlinsog (18) aus Brandenburg konnte heise online kurz vor dem Bundesfinale ein Interview führen. Sein Projekt wurde von der IU schon nach Verleihung der Landespreise als besonderes Beispiel für digitale Teilhabe und Bildung für alle hervorgehoben und hat ihm nun auch den KI-Sonderpreis auf Bundesebene eingebracht [1]. Schlinsog hat eine künstliche Intelligenz für „Leichte Sprache“ trainiert und ursprünglich gar nicht geplant, an Jugend forscht teilzunehmen.
KI-Kompetenzen früh fördern
Dass die IU den KI-Sonderpreis in Absprache mit Jugend forscht [2] initiiert hat und stiftet, ist laut Prof. Dr. Kamal Bhattacharya, Prorektor für Forschung & Transfer, Teil des eigenen Umgangs mit KI in der Hochschullehre. Gegenüber heise online erklärte er: „Wir schulen und fördern KI-Kompetenzen gezielt für Beschäftigte und Studierende“. Mit Jugend forscht wolle man junge Menschen unterstützen, „KI als Schlüsselkompetenz zu begreifen“.
Prof. Dr. Kamal Bhattacharya ist Pro-Rektor für Forschung & Transfer, Mitglied des Senats der IU und Professor für Informatik. An der IU wird ein KI-gestützter Learning Companion namens „Syntea“ eingesetzt, der Studierende in ihren individuellen Lernprozessen unterstützen soll. Bhattacharya zufolge ist Syntea eine Inhouse-Entwicklung, welche sich sowohl bei der Modellwahl als auch bei der Verarbeitung von Daten strikt nach der DSGVO und dem EU-AI-Act richtet. Die Entwicklung von KI-Kompetenzen sei ein Teil digitaler Souveränität. „Unsere Studierenden sollen lernen, KI-Systeme kritisch zu bewerten, einzuordnen, ihre Grenzen zu verstehen und fundiert zu entscheiden, welche Aufgaben sinnvoll an die KI delegiert werden können – und welche nicht.“
(Bild: IU Internationale Hochschule)
Ob die IU auch im kommenden Jahr einen KI-Sonderpreis im Rahmen von Jugend forscht [3] stiftet, ließ Bhattacharya indessen offen, verwies aber darauf, dass die IU weiterhin mit Jugend forscht im Gespräch sei. Ein ganz auf künstliche Intelligenz ausgelegter Wettbewerb für Schülerinnen und Schüler ist in Deutschland der Bundeswettbewerb KI (BWKI) [4]. Bhattacharya führte genauer aus, warum die IU Jugend forscht den Vorzug gegeben hat: „Jugend forscht ist, genau wie der Bundeswettbewerb KI, ein renommierter Preis zur Förderung junger Forschungstalente. Beide schätzen wir sehr. Bei Jugend forscht können die Teilnehmenden ihre Projekte in sieben Fachgebieten einreichen, die ein breites wissenschaftliches Spektrum – insbesondere in den Naturwissenschaften – abdecken. In vielen dieser Bereiche wird KI inzwischen gezielt eingesetzt, um Forschungsprozesse zu unterstützen und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Für uns ist es wichtig, KI nicht als Spezialthema zu betrachten, sondern als Zukunftskompetenz, die in vielen Bereichen relevant ist: von Bildung, Arbeitswelt über MINT-Fächer bis hin zu gesellschaftlichen Fragestellungen.“
Interview mit Magnus Schlinsog
Du bist Teilnehmer des diesjährigen „Jugend forscht“-Wettbewerbs und hast schon einen Sonderpreis der Internationalen Hochschule (IU) erhalten, die einen extra KI-Preis ausgelobt hat. Du hast ein Sprachmodell trainiert, das mit Leichter Sprache antworten soll. Wie bist du auf die Idee gekommen, das zu machen?
Ich beschäftige mich schon länger mit Informatik – habe schon mit circa 9 Jahren durch Anregung meiner Eltern das CoderDojo vom Hasso-Plattner-Institut besucht – und hatte nun für meine Seminararbeit in der Schule ein gutes Thema gesucht, um eine KI auf einen bestimmten Anwendungszweck hin zu trainieren, denn dafür sind die bisher bekannten Sprachmodelle eine ganz gute Grundlage. Die entscheidende Idee kam dann aber von meiner Mutter, die beim Paritätischen Gesamtverband arbeitet. „Mach doch eine KI für Leichte Sprache – die Leute hätten da sicher Interesse dran.“ Ich habe mir das dann genauer angesehen und dachte mir: „Ja, das ist perfekt!“ Ich nutze Sprachmodelle nicht nur genau dafür, worin sie schon (ganz) gut sind, sondern ich kann sie durch mein Training richtig für „Leichte Sprache“ fine-tunen. Denn man kann zwar die gängigen Sprachmodelle auch per Prompts bitten, Sprache zu vereinfachen, aber das machen sie dann meist nicht nach den Regeln für „Leichte Sprache“, die es tatsächlich gibt. Es gibt nämlich einen Unterschied zwischen „einfacher“ und „Leichter“ Sprache und wie diese Texte dann auch auf Menschen wirken, die Probleme beim Verstehen haben. Meine KI „Jacob“ soll also eigentlich wie ChatGPT als Chatbot funktionieren, aber für Menschen mit besonderen Bedürfnissen.
Magnus Schlinsog ist 18 Jahre alt und Abiturient am Humboldt-Gymnasium in Potsdam. Er hat den 1. Platz in der Regional- und Landesrunde im Fachbereich Mathematik/Informatik bei Jugend forscht 2026 gemacht. Bei INVENT a CHIP 2025 vom VDE erreichte er den 3. Platz und leitet zudem das Aktivteam Medien an seiner Schule. Er plant ein Studium an der TU München.
Du hast also ein Ziel für dein KI-Training gefunden, das ganz konkret und nicht nur abstrakt ist und auch bestimmten Regeln folgt – du wusstest also im Grunde, für wen du ein LLM trainierst und auch womit?
Ja. Es gibt viele Menschen, die Lernschwierigkeiten haben oder auf eine andere Art und Weise im Sprachverstehen eingeschränkt und daher nicht in der Lage sind, jeden Text gleich zu verstehen. Deutsch kann sehr kompliziert werden – zum Beispiel durch viele verkettete Satzstrukturen. Leichte Sprache versucht, eine stark vereinfachte Form des Deutschen bereitzustellen. Es gibt dafür einige Regelwerke, die als Grundlage dienen können, wie zum Beispiel das vom „Netzwerk Leichte Sprache“. Diese geben Maximallängen für Wörter und Sätze, eine Einschränkung bei den Nebensätzen, bei Verneinung und auch etwa der Nutzung des Genitivs vor.
Wie hast du das dann technisch umgesetzt?
Ich nehme jetzt einmal vorweg, dass ich, wenn ich von „KI“ spreche, genauer gesagt sogenannte Sprachmodelle meine, beide Begriffe aber der Einfachheit halber synonym verwende. Aber ja, wie habe ich das gemacht? Ich habe mir ein Modell von einem der großen Unternehmen rausgesucht, die Modelle bereitstellen, die man auch als Nutzerin und Nutzer weiter trainieren darf. Mir war es aus Gründen der digitalen Souveränität dabei wichtig, dass ich ein europäisches Modell genutzt habe, auch wenn es teilweise bessere für meine Zwecke gibt – zum Beispiel die chinesischen Modelle wie Qwen. Die bringen aber unter anderem das Problem mit sich, dass sie nicht ausreichend mit deutschsprachigen Quellen trainiert wurden, und da es mir auch genau um die Sprachspezialisierung ging, war der Fokus auf europäische Modelle auch deshalb viel passender für mein Projekt. Auch wenn ich dann im Prozess nicht immer ganz zufrieden war, habe ich mich letztendlich für das LLM Mistral Small 3.2 entschieden.
Mein Fine-Tuning des Modells habe ich dann so umgesetzt: Ich habe mir Datensätze angefertigt, mit denen ich das Sprachmodell später trainieren kann. Ich habe dann eine größere, fähigere Cloud-KI Konversationen mit sich selbst betreiben lassen, um aus diesen Konversationen jene auswählen zu können, die besonders dem Ziel der Leichten Sprache nahe kamen, um diese wieder als Vorbilder auswählen zu können. Auf diesen wurde das kleinere Sprachmodell Mistral Small 3.2 letztendlich trainiert.
Du hast also zwischendurch diese Konversationen bewertet, einige verworfen und dann die in den Datensatz übernommen, die besser die Regeln Leichter Sprache umsetzen. Gab es denn noch Datensätze oder Bibliotheken, die du von irgendwoher übernehmen konntest, um das nicht alles selbst zu machen?
Das ist tatsächlich die Neuerung bei meinem Projekt, weil es so einen Datensatz noch nicht gab. Es gibt zwar Texte in Leichter Sprache, die man online finden kann, aber die sind nicht wie Konversationen gestaltet, die ein Chatbot normalerweise mit einem Nutzer hat. Um dieses große Datensatzproblem zu lösen, habe ich meine Konversationen synthetisch von einem großen Modell in der Cloud generieren lassen und dann einen Algorithmus entwickelt, der einschätzen kann, wie gut die generierten Texte in Leichter Sprache schon sind. Anhand der Regelwerke habe ich den Algorithmus erarbeitet, um sicherzustellen, dass die Ausgaben des Modells am Ende möglichst dem Regelwerk konform sind.
Wenn man an bereits vorhandene Texte in Leichter Sprache denkt, dann kommen mir zum Beispiel vor allem Parteiprogramme oder Dokumente bei Behörden in den Sinn, die sprachlich stark im Politischen verortet sind oder bestimmte Rechtsgrundlagen leichter erklären.
Genau. Und wenn meine KI auch mehr als nur so etwas reproduzieren können soll, dann braucht sie auch für alltägliche Kommunikation Vorbilder beziehungsweise Beispieltexte. Sie kann sonst nicht wirklich hilfreich sein. Ich musste also auch überlegen, was die KI sprachlich alles vereinfachen sollte, wenn sie auch alltagstauglich sein soll. Wie soll zum Beispiel eine Frage zum Wetter beantwortet werden? Wie wird mir ein Rezept präsentiert, wenn ich etwas backen möchte? Solche Konversationen habe ich sie üben lassen. Dafür habe ich das genannte große Cloud-Modell genutzt – Mistral Medium 3.1 –, weil dieses deutlich fähiger war, als nur kleine lokale Modelle danach zu fragen. Dieses große Modell durfte dann tausendfach Konversationen führen, die ich mittels meines Algorithmus gefiltert habe. So konnte ich dann sichergehen, dass die Datenqualität hinreichend ist, um fortzufahren.
Was war denn besonders schwierig bei dieser Arbeit?
Es ist auf jeden Fall gar nicht so einfach, jede Regel für Leichte Sprache in einem Algorithmus darzustellen. Ich kann sehr einfach überprüfen lassen, wie lang ein Wort ist, aber es lässt sich nicht so einfach überprüfen, ob ein Satz im Genitiv steht. Klar gibt es dafür Wörter, auf die man achten kann, wie z. B. „des“, aber dann gibt es auch viele falsche Treffer. Auch Verneinungen sind nicht immer eindeutig erkennbar. Und manche Regeln wurden zwischendurch auch zu stark umgesetzt, wie etwa die Vermeidung von vielen Kommata, wie sie durch Nebensätze entstehen. Da hat die KI sogar etwas – in Anführungszeichen – „geschummelt“ und eigentlich nötige Kommata gelöscht. Mein Algorithmus ist also auch (noch) nicht perfekt. Er regelt zwar vieles korrekt, aber damit er noch genauer wird, habe ich jetzt noch ein zweites KI-Modell auf Basis von BERT trainiert. Das ist auch gerade der aktuelle Stand meines Projektes. Ich benutze mittlerweile neuere Modelle, da der Beginn von meinem Projekt schon etwas zurückliegt. Die vorher genannten sind schon etwas älter, aber ich habe mit dem Projekt so circa im ersten Halbjahr der 11. Klasse angefangen und gerade meine Abiturprüfungen abgelegt – da war die Zeit etwas knapp.
Das heißt: Das, was du bei Jugend forscht eingereicht hast, ist kein abgeschlossenes Projekt, sondern du arbeitest daran weiter. Und du hast auch erwähnt, dass du eigentlich wegen einer Seminararbeit an dem Thema gearbeitet hast. Du hattest also am Anfang gar nicht „Jugend forscht“ im Sinn?
Ja, es war so, dass meine MINT-Lehrerin meine Seminararbeit richtig gut fand, die ich im Seminarkurs MINT gemacht habe. Sie meinte zu mir: „Ja, Mensch, reich das doch bei Jugend forscht ein!“ Bei der Bewerbung hat sie mir dann auch sehr geholfen.
Das wirft für mich aber die Frage auf, wie du überhaupt für dein Projekt unterstützt wurdest. Einige LLMs kann man auf lokalen Rechnern betreiben und trainieren, aber dafür braucht man schon eine entsprechend gute Hardware. Hast du die dann von der Schule erhalten oder nutzen können? War das alles dein Privatvergnügen?
Ja, schon das Mistral Small zu benutzen, war nicht ganz einfach – auch aufgrund einiger Designentscheidungen seitens Mistral, die mich gezwungen haben, zwischendurch den Code von einigen großen Open-Source-Projekten zu bearbeiten. Aber das ist ein anderes Thema. Allein das kleine Modell hat auf jeden Fall schon 24 Milliarden Parameter: Es ist also nicht ganz klein, aber auch nicht riesig. Das hieß aber auch, dass ich das nicht einfach auf meinem Rechner zu Hause trainieren konnte. Vielleicht ausführen, aber nicht trainieren. Also habe ich mich an den Stadtjugendring in Potsdam gewandt und die meinten: „Was du da in der Behindertenhilfe machst, ist ja wunderbar.“ Und dann haben die mir zum Glück gefördert, dass ich mir Grafikkarten online mieten konnte. Auf denen habe ich das dann weiter trainiert.
Oh, wow. Das ist ja klasse! War es denn schwierig, diese Kontakte zu knüpfen, oder gibt es vor Ort bessere Voraussetzungen, weil durch das HPI in Potsdam Informatikinteressierte sowieso einen ganz guten Stand haben?
Damit hatte das tatsächlich nichts zu tun. Es gibt in Potsdam das Kinder- und Jugendbudget. Da können Kinder und Jugendliche hingehen und sagen: „Schauen Sie mal. Ich habe eine Idee. Ich brauche dafür etwas Geld.“ Und die Stadt Potsdam gibt dann bis zu 2000 Euro an jedes Projekt raus. Was man von dem Geld nicht benutzt, muss man wieder zurücküberweisen. Und es war wirklich einfach, das zu bekommen. Man geht auf deren Website und schreibt eine Mail. Dann bekommt man eine Einladung, um das Projekt vorzustellen, und in meinem Fall war danach dann relativ schnell das Geld da.
Das klingt richtig gut! Und ich finde, dass das auch richtig gut auf die Zukunft vorbereitet. Du musstest nötige Kapazitäten und Kosten durchrechnen, Partner finden. Das sind wertvolle Erfahrungen. Dein Projekt ist ja auch so praxisbezogen, dass du es vermutlich auch wirklich zum Einsatz gebracht hast – sicherlich auch für Feedback zur Qualität und Weiterentwicklung?
Ja, ich habe unter anderem Kontakt zur Lebenshilfe in Potsdam, die auch eine eigene Prüfgruppe für Leichte Sprache hat. Dort habe ich Jacob von Menschen in einigen Einrichtungen ausprobieren lassen und um Feedback gebeten. Das habe ich erst mit einem Feedbackbogen probiert, damit alles wissenschaftlicher ist, aber das hat leider nicht so gut funktioniert. Ich habe mir dann aber über die Betreuerin Feedback eingeholt. Und ich habe auch Feedback von der Behindertenbeauftragten der Stadt Potsdam erhalten. Die KI hat hier und da Probleme, die ich noch zu beheben versuche, aber sie formuliert laut der Tester ihre Antworten in Leichter Sprache und ist für den gedachten Zweck nutzbar. Die meisten Texte sollen sehr gut verständlich sein. Ein Kritikpunkt war dann eher, dass es manchmal Verzögerungen bei den Antworten gibt, da ich das ja alles nicht professionell betreibe und die gemietete Hardware ab und an an ihre Grenzen kommt.
Anhand deiner Erfahrungen mit dem Feedbackbogen zeigt sich eigentlich sehr anschaulich, wie gut oder auch schlecht manche Texte oder auch Formulare für Menschen mit besonderen Bedürfnissen funktionieren. Selbst da sieht man den Bedarf für Jacob. Wie möchtest du ihn noch weiterentwickeln? Du hast mit Abgabe der Seminararbeit ja nicht mit der Entwicklung aufgehört.
Ich arbeite tatsächlich immer noch an Verbesserungen. Ich probiere auch verschiedene Strategien aus, um den Datensatz zu bewerten und das Modell zu trainieren. Zum Beispiel ein Belohnungssystem, das sich mehr am Feedback der Nutzer orientiert, statt nur die Abweichungen von den Regeln möglichst gering zu halten. Allerdings muss ich hier auch einwenden: Ich möchte natürlich vermeiden, dass die KI halluziniert, nur um irgendeine Antwort auszugeben, oder Konversationen mit Nutzern führt, die sie am Ende schädigen. Jacob soll also nicht versuchen, möglichst viel Konversation zu betreiben, obwohl er keine gute Antwort parat hat, oder Menschen in kritischen Situationen im Gespräch halten, obwohl sie Hilfe brauchen. Es gibt also klare Anweisungen, dass beispielsweise schnell auf Hilfsangebote verwiesen wird, wenn der Nutzer oder die Nutzerin gefährliche Gedanken äußert – also etwa die 112 oder die Telefonseelsorge. Was die Nutzbarkeit betrifft, möchte ich noch eine Sprachein- und auch Sprachausgabe ermöglichen. Das ist für die Zielgruppe sehr sinnvoll.
Bisher ist Jacob browserbasiert. Steht dann auch eine App auf dem Plan? Die könnte es auch ermöglichen, dass über eine Kamera einfacher Texte erfasst und in Leichte Sprache übersetzt werden, wie man es in Bezug auf Fremdsprachen beispielsweise schon von Google Lens kennt.
Ja, in die Richtung will ich das angehen: das LLM multimodal halten. Mir war aber erst einmal eine API wichtig, aber das ist der angedachte Weg.
Hat der Name Jacob eigentlich eine besondere Bedeutung? Ist das ein Akronym?
Nein – ich habe nur während der Entwicklung erlebt, dass Nutzer nicht gerne „Hallo Chatbot“ schreiben, sondern lieber einen Namen nutzen, und Jacob ist mir als einfacher deutscher Name eingefallen. Als ich dann diesen Namen eingeführt hatte, führte das aber auch zu Verwirrungen, weil ich für den Ladeprozess ein „Jacob wacht auf“ habe anzeigen lassen. Manche Testerinnen und Tester glaubten deshalb, dass ein richtiger Mensch den Job von Jacob macht und dann auch mal schläft. Mich hat das gelehrt, dass zwar einerseits „Jacob“ für das Gespräch für die Nutzerinnen und Nutzer angenehmer ist, aber ich andererseits auch dem Chatbot die Anweisung geben muss, dass er immer wieder klarstellt, dass er kein Mensch ist. Fragen zu seinem Befinden – so etwas wie „Wie geht es dir?“ – soll er also auf keinen Fall mit „gut“ oder „heute schlecht“ beantworten, sondern antworten: „Ich habe keine Gefühle und kann auch keine haben, denn ich bin ein Chatbot“.
Du hast dich also nicht nur damit beschäftigen müssen, wie eine KI für die eigenen Zwecke trainiert werden kann und wie du sie dann Menschen zugänglich machst, sondern auch damit, welche ethischen Fragen mit so einem Angebot einhergehen. Was sind deine nächsten Pläne?
Ich habe erst überlegt, ob ich nach dem Abitur ein Jahr aussetze und Work-and-Travel mache, aber so ganz gut passt das jetzt doch nicht. Deshalb beginne ich erst einmal ein Studium an der TU München – natürlich in Richtung Informatik – und will dann aber im Studium auch mal ins Ausland gehen.
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Bei Amazon gibt es einen mit Makita-Akkus kompatiblen Kompressor für knapp unter 36 Euro.
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Als günstige Alternative für den Makita-18V-Akku gibt es Quperr.Bild:
Erzeugt mit ChatGPT; Amazon, Qupeer; Montage: Golem.de
Wer bereits Makita-18V-Akkus besitzt und eine günstige Möglichkeit zum Aufpumpen von Reifen, Bällen oder Fahrradschläuchen sucht, findet im Quperr-Akku-Kompressor eine interessante Alternative. Aktuell ist das Gerät für 35,94 Euro statt der unverbindlichen Preisempfehlung von 44,95 Euro erhältlich.
Was verspricht der Hersteller?
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Zur Ausstattung gehören ein digitales Display mit Druckanzeige, vier voreingestellte Betriebsmodi sowie eine Abschaltautomatik. Sobald der gewünschte Druck erreicht ist, stoppt der Kompressor laut Angaben automatisch. Praktisch für den Einsatz unterwegs ist außerdem die integrierte LED-Leuchte, die bei schlechten Lichtverhältnissen helfen kann.
Mitgeliefert werden vier verschiedene Düsen, sodass sich das Gerät flexibel für unterschiedliche Anwendungen nutzen lässt. Ein integriertes Zubehörfach soll verhindern, dass die Aufsätze verloren gehen.
Bei der Einordnung gilt: Der Quperr-Kompressor ist kein Original-Makita-Gerät und bewegt sich preislich unter den entsprechenden Markenlösungen. Wer regelmäßig im professionellen Umfeld arbeitet oder höchste Ansprüche an Verarbeitung und Langzeitqualität stellt, dürfte mit einem Originalwerkzeug besser bedient sein. Für den gelegentlichen Einsatz rund ums Auto, Fahrrad oder im Freizeitbereich scheint es sich laut Bewertungen jedoch um eine solide Alternative zu handeln.
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. 44,95 Euro sind als UVP hinterlegt, diese wird aber eher selten als Preis genannt.
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Mit schnellem Prozessor, viel Speicher und Windows 11 Pro: Der NiPoGi Hyper H1 Mini-PC ist bei Amazon für unter 600 Euro im Angebot.
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Der NiPoGi Hyper H1 Mini-PCBild:
Amazon.de/NiPoGi/Golem
Amazon beginnt die Woche mit einem hohen Rabatt auf einen leistungsstarken Mini-PC. Der NiPoGi Hyper H1 mit Ryzen-7-CPU und Windows 11 Pro ist im befristeten Angebot fast 110 Euro günstiger als der mittlere Verkaufspreis der vergangenen Wochen. Seit knapp drei Monaten hat der kompakte Rechner nicht so wenig gekostet. Der Deal läuft bis zum 7. Juni, kann aber vorzeitig enden.
Das bietet der NiPoGi Hyper H1
Der NiPoGi Hyper H1 wird von einer ΑΜD Ryzen 7 6800 H CPU mit 8 Kernen, 16 Threads und 4,4 GHz Boost-Takt angetrieben. Auf dem Prozessor ist ein AMD Radeon Grafikchip mit 12 Kernen und 2,2 GHz Taktgeschwindigkeit integriert, der Monitore mit bis zu 4K-Auflösung unterstützt. Laut Hersteller soll er ausreichend Leistung für Büroaufgaben, Datenverarbeitung, Coding oder Video-Editing bieten. Auch soll er sich für leichtes Gaming eignen, zum Beispiel für Counter-Strike 2 oder League of Legends.
Neben einem schnellen Prozessor bietet der NiPoGi Hyper H1 reichlich Speicher. Der Mini-PC ist mit 32 GByte LPDDR5-RAM mit 6.400 MHz Spitzentakt und einer 1 TByte großen M.2 SSD ausgestattet. Der Festplattenspeicher kann mit zwei M.2-Slots auf bis zu 4 TByte erweitert werden. Das heißt auch: Die vorinstallierte SSD lässt sich gegen ein schnelleres oder größeres Modell austauschen. Der RAM ist zwar fest verschweißt, 32 GByte dürften für die kommenden Jahre jedoch besonders für einen Mini-PC genügen.
Das Gehäuse des NiPoGi Hyper H1 misst rund 13 x 13 x 5 cm. VESA-konforme Löcher erlauben es, den Mini-PC an Monitoren oder unter Schreibtischplatten zu befestigen. Auf der Vorderseite gibt es zwei USB 3.2 Gen 2 Typ-A- und ein USB 3.2 Gen 2 Typ-C-Port und eine 3,5-mm-Kopfhörerbuchse. Auf der Rückseite sind vier USB 3.2 Gen 1 Typ-A-Ports, je ein Displayport-2.0- und HDMI-2.0-Anschluss und ein Gigabit-LAN-Port verbaut. Der Mini-PC unterstützt zudem Wi-Fi 6.0 und Bluetooth 5.2 für kabellose Verbindungen.
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Der Autohersteller BYD will auch dann für Schäden haften, wenn der Fahrer verantwortlich ist.
BYD-Vizepräsident Dongsheng Yang zeigt die neue Hardware für autonomes Fahren.Bild:
BYD
Der chinesische Autohersteller BYD will mit einer neuen Haftungsregelung die Nutzung assistierter Fahrfunktionen forcieren. Die volle Schadensabdeckung gelte für die Funktion Urban Navigate on Autopilot (NOA) des Fahrerassistenzsystems God's Eye (Gottesauge) und für intelligentes Parken. Das hat das Unternehmen am 1. Juni 2026 mitgeteilt. Das Angebot betrifft vorerst nur China, da die Funktion in Europa noch nicht angeboten wird.
Die Funktion entspricht mehr oder weniger dem überwachten autonomen Fahren (FSD) von Tesla oder dem MB.Drive Assist Pro von Mercedes-Benz. Dieser Automatisierungsgrad wird als Level 2++ bezeichnet. Das Fahrzeug kann zwar die vollständige Fahraufgabe übernehmen, jedoch müssen die Fahrer jederzeit eingreifen können. Erst ab der Automatisierungsstufe 3 können sich Fahrer vom Fahrgeschehen abwenden. Dann haftet der Hersteller für mögliche Unfälle.
BYD übernimmt ein Jahr "sämtliche finanziellen Schäden direkt, sofern ein rechtlich relevanter Unfall während der regelkonformen Nutzung der urbanen NOA-Funktion eintritt". Die Garantie gilt für Neu- und für Bestandskunden, die auf God's Eye 5.0 im chinesischen Markt upgraden. "Regelkonform" dürfte bedeuten, dass der Fahrer das Fahrgeschehen überwacht hat. Das wird normalerweise mit Innenraumkameras kontrolliert.
Neuer Chip mit 4-nm-Technik
Hintergrund des Angebots ist laut Golem-Informationen die geringe Nutzung des überwachten Autopiloten im städtischen Bereich durch chinesische Kunden. Durch die neue Schadensabdeckung sollen die Kunden animiert werden, der Technik auch im urbanen Umfeld zu vertrauen. Damit dies unter unterschiedlichen Witterungsverhältnissen getestet werden kann, gilt die Garantie für ein Jahr.
Neben der Haftungsregelung stellte BYD einen neuen Prozessor System-on-chip/SoC für das autonome Fahren vor. Bei dem Xuanji A3 handele es sich um den ersten in China entwickelten SoC für autonomes Fahren auf Basis der 4-Nanometer-Technik. Drei verbundene Chips sollen autonomes Fahren auf Level 3 und Level 4 unterstützen und eine Rechenleistung von 2.100 Tera-Operationen pro Sekunde (Tops/Teraflops) bieten. Dies ist mit der Rechenleistung des Drive-Hyperion-Systems von Nvidia vergleichbar. Der Xuanji A3 soll 20 Prozent weniger Energie pro Tops als vergleichbare Chips verbrauchen. Es ist jedoch unklar, ob der Xuanji A3 tatsächlich mit den 4-nm-Prozessen von TSMC vergleichbar ist.
Laut BYD erhält das System God's eye neben der neuen Xuanji-2.0-Architektur "eine branchenweit erstmalige Satelliten-Sensorarchitektur, ein weiterentwickeltes physisches KI-Großmodell sowie ein selbstlernendes Daten-Schwungrad". Dabei handele es sich um eine "sich selbst verstärkende Feedback-Schleife, bei der Interaktionen von Nutzern relevante Daten erzeugen". Diese basiere auf realen Fahrszenarien und verbessere das KI-Modell.
Das niederländische NCSC und die Polizei haben ein Botnet mit 200 Servern und 17 Millionen infizierten Geräten ausgeknipst.
Ende vergangener Woche ist der niederländischen Polizei zusammen mit dem Nationalen Zentrum für Cybersicherheit (NCSC) des Landes ein Schlag gegen ein großes Botnet gelungen. 200 Server und 17 Millionen infizierte Geräte umfasste das für kriminelle Zwecke genutzte Botnet [1].
Das teilt das NCSC auf seiner Webseite [2] mit. Demnach hat ein IT-Sicherheitsforscher entscheidende Hinweise gegeben, die Untersuchungen durch die Polizei-Einheit Den Haag und das NCSC ausgelöst haben. Diese ergaben, dass das Botnet mindestens aus 17 Millionen infizierten Geräten bestand, die mit einer Infrastruktur aus 200 Servern kontrolliert wurden, die in den Niederlanden standen. Zu den Drohnen gehören Geräte wie Computer, Tablets und Smartphones, aber etwa auch Smart-Home-Geräte und Router.
Drohnen bezeichnen infizierte Geräte, die auf Geheiß der Verwaltungsserver (Command-and-Control-Server) agieren und etwa DDoS-Angriffe starten oder im Falle von „Residential Proxy Services“ den Traffic der Kriminellen umleiten und so anonymisieren.
Mehrere Server hat die Polizei bei einem Hosting-Anbieter beschlagnahmt und weiter untersucht. Das Botnet wurde daraufhin von dem Hosting-Anbieter offline genommen, nachdem klar war, dass es für kriminelle Zwecke genutzt wurde.
Botnet als „Residential Proxy Service“
Das NCSC geht nicht weiter in die Details, die NLTimes berichtet [3] jedoch davon, dass es sich um das Botnet „Asocks“ handelte. Das dient vorrangig als Verschleierungsdienst, als „Residential Proxy Service“. Unzureichend geschützte Endgeräte von Verbrauchern infizieren die kriminellen Drahtzieher hinter dem Botnet mit dem Schadcode, der die Geräte dann innerhalb dieses „Asocks“-Proxy-Netzes zu Knotenpunkten macht. Damit können Nutzer des Dienstes ihre tatsächliche Herkunft verschleiern.
Das „Asocks“-Botnet sei genutzt worden, um darüber Internet-Traffic zu routen und groß angelegte Cyberangriffe zu starten. Die Besitzer der infizierten Geräte wissen von alldem für gewöhnlich nichts. Das NCSC gibt daher noch Tipps für Endverbraucher: Betriebssysteme, Router und Apps sollten stets auf dem aktuellen Stand gehalten werden. Außerdem sollten sie einen Überblick über ihre Geräte im Netzwerk behalten. Passwörter sollten nicht wieder benutzt, sondern individuell sein; die Standard-Passwörter der Geräte sollten Nutzer zudem ändern. Software und Apps sollten zudem aus vertrauenswürdigen Quellen stammen.
Die Entwickler von Check Point haben in Spark Firewall und Security Gateway mehrere Schwachstellen geschlossen.
Um Netzwerke vor möglichen Attacken zu schützen, müssen Admins die IT-Sicherheitslösungen Spark Firewall und Security Gateways von Check Point auf den aktuellen Stand bringen.
Verschiedene Gefahren
Insgesamt haben die Entwickler vier Softwareschwachstellen geschlossen. Drei davon (CVE-2026-48131, CVE-2026-48132, CVE-2026-48133) sind mit dem Bedrohungsgrad „hoch“ eingestuft. In zwei Fällen können Angreifer durch das Versenden von präparierten Datenpaketen VPN-Verbindungen terminieren. Weitere Informationen finden Admins in den unterhalb dieser Meldung verlinkten Warnmeldungen.
Wenn im Kontext der Browser-basierten Authentifizierung die Funktion Identity Awareness aktiv ist, können Angreifer ohne Authentifizierung interne Dateien von Security Gateway einsehen. Von den Sicherheitslücken sind konkret diese Check-Point-Produkte betroffen:
Security Gateways Jumbo Hotfix Accumulator for R82.10 starting from Take 19, Jumbo Hotfix Accumulator for R82 starting from Take 103, Jumbo Hotfix Accumulator for R81.20 starting from Take 141
Eine Schwachstelle in Palo Altos PAN-OS wird angegriffen, warnen der Hersteller und die IT-Sicherheitsbehörde CISA.
Eine Sicherheitslücke betrifft das PAN-OS-Betriebssystem von Palo Alto Networks. Sie ermöglicht Angreifern die Umgehung von Sicherheitsmaßnahmen – und wird inzwischen in freier Wildbahn angegriffen.
Davor warnt die US-amerikanische Cybersicherheitsbehörde CISA [1] aktuell. Dort finden sich keine weiteren Hinweise außer der Schwachstellennummer CVE-2026-0257. Die Sicherheitslücke hat Palo Alto Mitte Mai [2] gemeldet und den Eintrag zum Wochenende aktualisiert. Demnach können Angreifer im GlobalProtect-Portal und -Gateway von PAN-OS die Authentifizierung umgehen, somit Sicherheitsmaßnahmen umgehen und unbefugt VPN-Verbindungen aufbauen (CVE-2026-0257, CVSS4 7.8, Risiko „hoch“). Palo Alto ordnet die Dringlichkeit jedoch als „höchste“ ein.
Nicht alle Konfigurationen sind verwundbar. Im GlobalProtect-Portal oder -Gateway muss dafür die Option „Authentication override Cookies“ aktiviert sein. Palo Alto erwähnt nicht, ob diese Option standardmäßig aktiv ist, sondern empfiehlt IT-Verantwortlichen, die Einstellung zu prüfen. Die Aktualisierung des Eintrags umfasst nun den Hinweis, dass Palo Alto Networks von begrenzten Angriffsversuchen auf ungepatchte PAN-OS-Geräte mitbekommen habe. Betroffen sind die Versionszweige PAN-OS 10.2, 11.1, 11.2 und 12.1 sowie Prisma Access 10.2 und 11.2; für diverse Unterversionen stellt Palo Alto Aktualisierungen bereit.
Details zu Angriffsversuchen
In einem Blogbeitrag liefert Rapid7 [3] jedoch eine Analyse von beobachteten Angriffen. Demnach haben die IT-Forscher des IT-Sicherheitsunternehmens bereits ab dem 17. Mai erste Angriffsversuche auf die Schwachstelle beobachtet. Sie haben eine Alarmmeldung „Suspicious VPN Authentication – Local Account Logon via Generic Non-Human Identity“ erhalten und untersucht. Bei mehreren betroffenen Kunden war als Gemeinsamkeit feststellbar, dass der Cloud Authentication Service (CAS) deaktiviert sowie die Authentication override Cookies aktiviert waren. Eine zweite Angriffswelle fand am 21. Mai statt, die Rapid7 denselben Angreifern zuordnet wie die erste Welle, basierend auf beobachteten Host-IDs. Die zweite Angriffswelle führte zu VPN-Zugriffen mit IP-Adressvergabe und in der Folge Zugriffen auf interne Netzwerke. Interessierte finden im Blogbeitrag tiefergehende Informationen sowie Hinweise auf erfolgreiche Angriffe (Indicators of Compromise, IOC).
IT-Verantwortliche sollten zügig die verfügbaren Updates installieren und gegebenenfalls ihre Systeme auf die IOCs abprüfen. Lücken in den Geräten des Netzwerkausrüsters Palo Alto sind oft interessant für Cyberkriminelle, da sie in der Regel Zugang zu Netzwerken ermöglichen. Etwa Anfang Mai haben Angreifer eine andere PAN-OS-Lücke [4] attackiert. Die Updates zum Schließen des Sicherheitslecks standen noch aus.
URL dieses Artikels: https://www.heise.de/-11312921
Der Dokumentenscanner in Android erhält ein umfangreiches Update. Neben dem praktischen Batch-Scanning bietet die App nun auch eine verbesserte Bildqualität.
Google hat den Dokumentenscanner von Android [1] aufgebohrt: Die Scanfunktion in Google Drive und der Files-App beherrscht neue Tricks wie das Batch-Scanning und weitere. Da die Features direkt auf dem Gerät ausgeführt werden, sind mindestens 8 GByte RAM erforderlich.
Mehrere Scans auf einen Streich
Angekündigt hat die neue Funktion Android-Ökosystemchef Sameer Samat auf X [2] und Linkedin [3]. Er schreibt in seinem Beitrag, dass mit dem Update der Scanfunktion, das über die Google-Play-Dienste verteilt wird, unter anderem ein „intelligenter Stapelscan“ Einzug halte. Damit lassen sich mehrere Seiten schnell nacheinander scannen, ohne jede Seite einzeln manuell erfassen zu müssen. In einem kurzen Test durch heise online zeigt sich, dass die Scan-App drei nebeneinander liegende Seiten nahezu zeitgleich erfasst und als separate Dokumente speichert.
Ein Update der Android-Scanfunktion ermöglicht unter anderem das nahezu gleichzeitige Einscannen mehrerer Dokumente.
Zudem soll die App Duplikate erkennen, falls man eine Seite bereits gescannt hat. Neu ist ferner die Funktion „Auto-Best-Frame“, mit der die App verschwommene Scans automatisch durch das beste verfügbare Bild ersetzt.
Überdies erklärt Samat, dass die Verarbeitung komplett auf dem Gerät erfolge: Das heißt, dass sie auch offline funktioniert und die Daten auf dem Gerät bleiben, sofern man keinen Auto-Upload aktiviert hat. Ausschalten lässt sich die automatische Scanfunktion übrigens durch einen Tap auf den rechten Button. Auf der linken Seite ist außerdem ein Bedienfeld, mit dem Nutzerinnen und Nutzer zur Übersicht der bereits aufgenommenen Bilder gelangen, während aktuell eingescannte Dokumente am unteren Ende des Bildschirms eingeblendet sind. Ein Tap auf die Scans öffnet die Bildbearbeitung, um Scans zu beschneiden oder weiter zu bearbeiten.
Aktualisiert hat Google auch die Optik der Scanfunktion. Sie erscheint nun in der Designsprache Material 3 Expressive [5], die Google mit Android 16 angekündigt hatte.
Im Mai vergangenen Jahres hatte Google die Scanfunktion auch schon einmal aktualisiert: Damals verabreichte der Konzern seinen MLKit- Dokumentenscanner [6] eine automatische Verbesserung der Scans.
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In „Alan Wake 2“ kann Ray Reconstruction mehr Details rekonstruieren – in diesem Fall Rauschmuster auf Fernsehern.
(Bild: Nvidia)
Nvidias Ray-Reconstruction-Modell für DLSS 4.5 kommt im August und verbessert die Grafik in Raytracing-Spielen wie „Cyberpunk 2077“ – auf Wunsch vieler Nutzer.
Nvidia hat auf der Computex ein verbessertes Ray-Reconstruction-Modell für DLSS 4.5 angekündigt, das im August für alle GeForce-RTX-Grafikkarten erscheint. Davon profitieren Spiele mit anspruchsvollem Ray Tracing und Path Tracing – darunter „Cyberpunk 2077“, „Star Wars Outlaws“ und „Alan Wake 2“.
Ray Reconstruction ist ein KI-Denoiser für Spiele mit intensivem Raytracing. Bei aktiviertem Ray Tracing oder Path Tracing berechnet die Grafikkarte Licht und Schatten, indem sie einzelne Lichtstrahlen verfolgt. Da aktuelle GPUs nicht jedes Pixel vollständig in Echtzeit abtasten können, bleibt das Bild dabei zunächst verrauscht. Denoiser glätten dieses Rauschen mit handoptimierten Algorithmen, was häufig Details weichzeichnet und Bildfehler produziert. Ray Reconstruction ersetzt diese Algorithmen durch ein KI-Modell, das räumliche und zeitliche Bilddaten aus der Spiel-Engine analysiert und fehlende Pixel zuverlässiger als andere Ansätze rekonstruiert. Das Ergebnis ist ein schärferes, stabileres Bild mit präziserer Beleuchtung und generell reduzierten Artefakten.
Technische Vorzeigespiele profitieren
Ray Reconstruction umfasst eine eigene Upscaling-Komponente. Als Nvidia Anfang des Jahres das Upscaling-Modell mit einem neuen Transformer-Ansatz auf DLSS 4.5 hob und die Bildqualität in Spielen ohne Raytracing verbesserte [2], blieb Ray Reconstruction zunächst außen vor. Spieler von Raytracing-Spielen müssen sich derzeit also zwischen dem verbesserten Upscaling von DLSS 4.5 auf der einen und Ray Reconstruction auf der anderen Seite entscheiden.
Weil Ray Reconstruction bei Spielen mit intensivem Raytracing praktisch alternativlos ist, blieben die Vorzüge von DLSS 4.5 ausgerechnet bei den technischen Vorzeigespielen in der Praxis bisher aus. Ein neues Ray-Reconstruction-Modell stand daher weit oben auf der Wunschliste von Besitzern einer Nvidia-Grafikkarte.
Das neue Ray-Reconstruction-Modell soll im August für alle RTX-Grafikkarten veröffentlicht werden, schreibt Nvidia im Firmenblog [3]. Das neue Modell bietet im Vergleich zum bisherigen Modell laut Nvidia 35 Prozent mehr Rechenkapazität bei ähnlichen Performance-Kosten. Es soll räumliches Bewusstsein für Szenen tiefer verankern und Engine-Daten über Bewegung und Beleuchtung besser auswerten.
Mehr Schnee, weniger Bildrauschen
In „Indiana Jones und der Große Kreis“ reduziert das neue Modell etwa Schlieren bei Schnee- und Partikeleffekten. In „Pragmata“ reagiert die Beleuchtung auf Lasereffekte schneller und hinterlässt weniger Artefakte, wenn sich ein Laser abschaltet. In „Alan Wake 2“ werden feine Muster auf Fernsehgeräten im Spiel stabiler und klarer dargestellt. Generell sollten Spiele mit dem neuen Ray-Reconstruction-Modell weniger verrauscht dargestellt werden.
Zum Start im August soll Ray Reconstruction 4.5 in 27 Spielen verfügbar sein, darunter auch „Avatar: Frontiers of Pandora“, „Hogwarts Legacy“, „Half-Life 2 RTX“ und „DOOM: The Dark Ages“. Das neue Ray-Reconstruction-Modell kann ab August wie die Upscaling- und Frame-Generation-Komponenten von DLSS über die Nvidia-App manuell eingestellt werden.
URL dieses Artikels: https://www.heise.de/-11313102
Unter iOS ist es leicht, über die Benutzungszeit zahllose Wecker-Einträge zu generieren. Das Entfernen am Bildschirm nervt. Mit einem Trick geht es leichter.
Wenn ich in die Uhr-App gehe, sehe ich zahllose Wecker-Einträge, die ich über die vergangenen Jahre angelegt und verwendet, aber nie gelöscht habe. Wie räume ich hier auf?
Apple macht es leider nicht leicht, Wecker-Einträge schnell wieder loszuwerden. So sammeln sich bei vielen Nutzern zahlreiche deaktivierte Alarme.
Das stört zwar in der Praxis nicht, wirkt aber äußerst unaufgeräumt. Die Standardmethode der Löschung erfolgt über das „Bearbeiten“-Menü rechts oben – oder man nutzt die Lösch-Wischgeste bei jedem einzelnen Alarm. Hat man mehrere Dutzend Wecker angesammelt, kann das lange dauern.
Beispiel für ein iPhone mit sehr vielen Wecker-Einträgen.
(Bild: Terang Bulan Gallery / Shutterstock)
Apple hat allerdings eine schnellere Methode parat: Die Sprachassistentin Siri, die hier endlich einmal nützlich ist.
Möchte man alle Wecker loswerden, aktiviert man Siri (Seitentaste oder Siri-Sprachbefehl) und sagt dann schlicht: „Alle Wecker löschen“. Danach gibt es eine Nachfrage (Ja / Nein) und nach Bestätigung verschwinden sie.
Wenn die Bordmittel von macOS nicht ausreichen, heben Tools die Fensterverwaltung auf das nächste Level. Wir vergleichen 14 Kandidaten unterschiedlicher Art.
Mac-Profis greifen seit jeher zu Zusatztools, um Fenster schneller anzuordnen. Mittlerweile deckt macOS viele Grundbedürfnisse bereits ab, wie wir in einem eigenen Artikel gezeigt [1] [1] haben. Doch nicht jede Arbeitsweise lässt sich damit abbilden. Drittanbieter-Apps bieten mehr Tastenkürzel, konfigurierbare Displaykanten, Gesten, gestaltbare Raster, gespeicherte Layouts oder eine automatische Anordnung.
Wir haben 14 Apps verglichen, die Fenster per Tastatur, Maus, Gesten oder automatisch organisieren – mit teils grundverschiedenen Bedienkonzepten: Amethyst, BentoBox, BetterTouchTool, Lasso, Loop, MacsyZones, Moom, Mosaic Pro, Multitouch, Rectangle, Rectangle Pro, Swish, Tangrid und Wins. Die Tools benötigen Zugriff auf die Bedienungshilfen, Apps mit Fensterminiaturen zusätzlich Zugriff auf den Bildschirminhalt.
Sie unterscheiden sich nicht nur im Funktionsumfang (siehe Tabelle am Ende des Artikels), sondern auch darin, wie stark sie in gewohnte Arbeitsabläufe eingreifen. Bekannte Apps wie Magnet und BetterSnapTool haben wir ausgeklammert, da zum Testzeitpunkt noch keine Anpassung an macOS 26 Tahoe vorlag.
URL dieses Artikels: https://www.heise.de/-11289945
Brüssel will Abhängigkeit von US-Konzernen verringern und setzt auf technologische Souveränität. Kann Brüssel diese Linie durchstehen?
Die Europäische Kommission hat beschlossen, künftig zwei Drittel eines wichtigen Satellitenfrequenzbandes für europäische Betreiber zu reservieren. Die Kommission strebt danach, die Abhängigkeit von US-amerikanischen Technologiekonzernen zu verringern und die technologische Souveränität der EU zu stärken.
Im Mai 2027 laufen die Lizenzen für das sogenannte S-Band im Bereich um zwei Gigahertz aus, das für mobile Satellitenanwendungen genutzt wird. Bisher halten die US-Unternehmen Viasat und Echostar diese Frequenzen.
Die EU-Kommission hätte die Lizenzen schlichtweg verlängern können, kündigte nun aber eine neue Ausschreibung an. Damit eröffnet Brüssel im Kampf um die Kontrolle über Hochtechnologie eine neue Front gegenüber Washington.
Frequenzen werden in drei Blöcke tranchiert
Die verfügbaren Frequenzen zwischen 1980 und 2010 sowie 2170 und 2200 Megahertz sollen in drei Blöcke zu je zehn Megahertz für die kommenden 20 Jahre aufgeteilt werden, wie die Kommission mitteilte.
Ein Drittel wird für sichere Regierungskommunikation reserviert, einschließlich des EU-Satellitenprogramms IRIS². Ein weiteres Drittel ist für europäische Start-ups vorgesehen, die neu in den Markt eintreten. Das verbleibende Drittel kann sowohl an europäische als auch an nicht-europäische Unternehmen vergeben werden, berichtet [1]heise online.
Auch Firmen aus benachbarten, der EU nahestehenden Ländern wie Großbritannien und Norwegen könnten [2] von der Neuordnung profitieren.
Sorge um den "Kill Switch"
Die Entscheidung fällt in eine Zeit, in der die EU intensiv darüber diskutiert, wie sie unabhängiger von den USA werden kann. In der kommenden Woche plant die Kommission, ein umfassendes Gesetzespaket dazu vorzustellen. Kern der Überlegungen ist es, in strategisch wichtigen Bereichen wie Künstlicher Intelligenz und Cloud-Systemen Quoten einzuführen.
Ein zentraler Grund für die Neuvergabe ist die Sorge vor einem sogenannten "Kill Switch", schreibt [3] das Handelsblatt. Die EU will der Gefahr vorbeugen, dass ausländische Anbieter Systeme abschalten können.
US-Präsident Donald Trump hatte der EU bereits mehrfach damit gedroht, Systeme in der EU abzustellen, sollte sich die EU sich unbotmäßig zeigen.
Wachsender Markt
Die Satellitenkommunikation gewinnt zunehmend an Bedeutung als Alternative zur herkömmlichen Mobilkommunikation. Seit 2022 ist "5G über nicht-terrestrische Netzwerke" standardisiert, was Satelliten als Ergänzung zu Mobilfunknetzen ermöglicht. Der Markt für sogenannte "Direct-to-Device"-Dienste, bei denen Satelliten direkt mit Handys kommunizieren, wächst dabei rasant.
Derzeit wird dieser Markt von US-Anbietern wie Starlink von Elon Musks SpaceX und Leo von Amazon dominiert. Starlink sicherte [4] sich im vergangenen Jahr in den USA Frequenzen in diesem Bereich für 17 Milliarden Euro. Das soll sich nach dem Willen der EU-Kommission in der EU nicht wiederholen.
Heise onlineweist [5] in diesem Zusammenhang darauf hin, dass die US-Konzerne Amazon und SpaceX wahrscheinlich in den europäischen Satellitenmobilfunkmarkt einsteigen wollen. Beide betreiben mit jeweils eine Satellitenkonstellation in einer niedrigen Erdumlaufbahn.
Spanien will "europäische Himmel"
Die Entscheidung wird der europäischen Industrie einen Vorteil verschaffen, die ebenfalls zunehmend auf Satelliten setzt, um Mobilkommunikation und Breitband aus dem niedrigen Erdorbit bereitzustellen und Lücken in der Abdeckung in ganz Europa zu schließen.
"Es ist Zeit zu entscheiden, ob wir wollen, dass unsere Himmel stärker oder abhängig sind", sagte [6] Spaniens Minister für digitale Transformation, Óscar López, bei einem Treffen der EU-Digitalminister im April.
Er wird dabei von Frankreich unterstützt und forderte, die begehrten Frequenzen für europäische Unternehmen im Namen der Souveränität zu sichern. "Es ist Zeit, die europäische Satellitenindustrie wieder großartig zu machen."
Debatte in der Kommission
Innerhalb der EU-Kommission gab es unterschiedliche Positionen zur Frage, wie die Frequenzen vergeben werden sollen. Ein Kommissar habe gefordert, dass ausschließlich europäische Anbieter zum Zuge kommen sollen, sagte einer der Informanten gegenüber Reuters.
Damit habe er sich gegen Henna Virkkunen gestellt, die Vizepräsidentin der Europäischen Kommission für technische Souveränität, Sicherheit und Demokratie gestellt, die kein Unternehmen ausschließen wollte.
Virkkunen verteidigte den nun gefundenen Kompromiss und nannte den Vorschlag "sehr transparent und fair". Sie verwies auf eine frühere Entscheidung in den USA, ähnliche Frequenzen an einen US-Betreiber zu vergeben, während einem "europäischen Betreiber, der daran interessiert war, Zugang zu erhalten, dieser verweigert wurde".
Vergeltungsmaßnahmen aus Washington?
Die Bevorzugung europäischer Firmen könnte jedoch zu Spannungen mit Washington führen. Die Entscheidung würde die für US-Unternehmen verfügbaren Frequenzen begrenzen und ihre rasche Expansion einschränken.
Das Risiko besteht, dass dies Vergeltungsmaßnahmen aus den USA auslösen dürfte, zumal die Entscheidung nur wenige Tage nach einer Einigung über ein neues EU-US-Handelsabkommen fällt.
Laut Politico hat der Leiter der US-Kommunikationsbehörde bereits vor Maßnahmen gewarnt, die als unfaire Diskriminierung amerikanischer Weltraumunternehmen angesehen werden könnten.
Die neuen Frequenzvergaben sollen 2027 in Kraft treten. Es existieren aber schon weitere Initiativen [7] der EU-Kommission, Europa aus der Dominanz der US-Technologien wenigstens ein Stück weit zu lösen.
URL dieses Artikels: https://www.heise.de/-11312429
Über eine Milliarde Euro Mehrkosten pro Jahr – doch die Versorgung wird kaum besser. Wer am Ende die Rechnung zahlt.
Das Gesetz zur Weiterentwicklung der Apothekenversorgung (ApoVWG [1]) steht vor dem Dilemma, dass die Kosten für 90 Prozent der Medikamente durch die Einführung von Zwangsrabatten, deren Aushandlung durch nicht dokumentierte Zuwendungen an die jeweiligen Akteure gestützt werden, auf das absolute Minimum gedrückt werden.
Damit war eine Verlagerung der Produktion auf wenige Großkonzerne in China unumgänglich, und die Politik ist nicht in der Lage, diese Auslagerung zu verhindern, weil sie nur mit dieser Verlagerung glaubt, Medikamente bezahlbar halten zu können. Daher kämpft die europäische Politik heute darum, wer die verbliebenen Kosten übernehmen soll.
Stefanie Stoff-Ahnis, stellvertretende Vorstandsvorsitzende des GKV-Spitzenverbandes, befürchtet [2]:
"Die Politik war angetreten, die Apothekenversorgung mit guten Ansätzen zu reformieren. Auf den letzten Metern ist aus dem heute im Bundestag verabschiedeten Apotheken-Gesetz aber eine Mogelpackung geworden. Die Apothekenversorgung wird damit in Zukunft nur teurer, aber im Wesentlichen nicht besser. Bezahlen müssen das die Beitragszahlerinnen und Beitragszahler, also die 75 Millionen gesetzlich Versicherten und ihre Arbeitgeber.
Für nächstes Jahr kommen damit Mehrkosten von deutlich über einer Milliarde Euro auf uns zu. Solche horrenden Ausgabenaufwüchse stehen völlig im Widerspruch zu dem aktuell laufenden Reformprozess zur Stabilisierung der Finanzen der gesetzlichen Krankenversicherung und sind deshalb in keiner Weise nachvollziehbar. Unter anderem für Millionen Versicherte die Zuzahlungen zu erhöhen und gleichzeitig das Apothekenhonorar heraufzusetzen, das passt hinten und vorne nicht zusammen."
Die Patienten sind das schwächste Glied in der Kette
Dass es für alle pharmazeutischen Produkte eine Lieferkette von der Entwicklung über die Rohstoffe bis zum Patienten gibt, wird gerne ausgeblendet, weil sich niemand gerne in die Karten schauen lässt, woher er seine Rohstoffe oder Zwischenprodukte bezieht. Die Entwicklung der Preise auf den einzelnen Produktionsstufen ist für Außenstehende kaum nachvollziehbar.
Erst wenn die Preisentwicklung dazu führt, dass ein Pharmaprodukt nicht mehr geliefert wird, weil es zu den vertraglich festgelegten Kosten nicht mehr wirtschaftlich herstellbar ist, muss dies unter bestimmten Voraussetzungen [3] gemeldet werden. Das wird dann auf der Seite des Bundesinstituts für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM [4]) veröffentlicht.
Wenn sich durch die mit den Gesetzlichen Krankenkassen ausgehandelten Preise eine Produktion bestimmter Arzneimittel nicht mehr wirtschaftlich produzieren lässt, scheint ein kräftiges Schulterzucken angesagt zu sein.
Um die Kosten für den Bezug von Medikamenten weiter zu senken, soll jetzt die Verpflichtung zum Beilegen eines Beipackzettels gestrichen werden und die jeweils aktuellen Informationen nur noch über einen QR-Code auf der Website des jeweiligen Anbieters abrufbar sein.
Falls der Patient nicht über die technischen Voraussetzungen für den digitalen Abruf der Beipackzettel verfügt, soll er von der ausgebenden Apotheke erwarten dürfen, dass die ihm den Ausdruck erstellt. Ob diese Dienstleistung den Apotheken vergütet wird, ist nicht bekannt.
Wenn man die Apotheken stärker belastet, muss man auch ihre Honorare erhöhen
Die Apotheken klagen schon seit geraumer Zeit, dass das seit dem 1. Januar 2013 festgeschriebene Apothekenfixum ihre in den vergangenen 13 Jahren gestiegenen Betriebskosten nicht mehr ausgleichen können. Offensichtlich war die Apothekerschaft gegenüber der schwarz-roten Regierung in der Lage und einflussreich genug, ihren Zuschlagsforderungen zumindest Gehör zu verschaffen.
Ob das Apothekenfixum jetzt wirklich erhöht wird, scheint aber noch nicht beschlossen [5] zu sein. Die Gesetzliche Krankenversicherung warnt schon einmal vor einer Honorarerhöhung für die Apotheken:
"Die angekündigte pauschale Erhöhung des Apothekenfixums wird die gesetzliche Krankenversicherung pro Jahr rund 875 Millionen Euro kosten. Hier werden in Zeiten leerer Kassen Beitragsgelder mit der Gießkanne über alle Apotheken im Land verteilt und das unabhängig von deren Bedeutung in der Versorgung oder wirtschaftlichen Lage.
Damit bekommen große, absatzstarke Apotheken mit hohen Millionenumsätzen noch mehr Geld, kleinere Apotheken, die wenig Arzneimittelpackungen abgeben, werden hingegen weniger stark gefördert. Eine pauschale Erhöhung des Fixums sorgt allein für Mehrkosten, aber nicht für eine faire und leistungsgerechte Anpassung der Apothekenvergütung."
Soll das Einsparpotenzial für Biosimilars fürs Erste entfallen?
Biosimilars [7] sind Nachahmerpräparate biologischer Arzneimittel, die nach Ablauf des Patentschutzes eines bereits zugelassenen Produktes auf den Markt kommen. Sie sind somit das Äquivalent zu den Generika bei den chemischen Arzneistoffen.
Durch die komplexe Proteinstruktur ist es im Gegensatz zu chemischen Arzneimitteln nicht möglich, Nachahmerprodukte mit identischer Struktur herzustellen. So kann es bei Proteinen zu geringen Abweichungen kommen.
Biosimilars sind also nur wirkstoffähnlich zum bereits zugelassenen Referenz-Biologikum und müssen anders als Generika hohe Zulassungsanforderungen erfüllen. Durch klinische Studien muss jeweils nachgewiesen werden, dass Biosimilars in ihrer Wirksamkeit und Sicherheit therapeutisch gleichwertig zum bereits zugelassenen Biologikum sind.
"In letzter Sekunde wurde erneut der Austausch von Biosimilars verschoben, jetzt auf 2028. Dies schränkt die Möglichkeiten der Krankenkassen für Rabattverträge erheblich ein. Diese Rolle rückwärts durch die Politik verhindert Wettbewerb und damit Einsparmöglichkeiten", befürchtet die GKV.
URL dieses Artikels: https://www.heise.de/-11310885
Wertverlust und Klima-Killer: Kann das Auto durch E-Bikes ersetzt werden? Zeit für eine ehrliche Rechnung zum E-Bike-Kauf.
Das Umweltbundesamt rührt [1] seit Jahren die Werbetrommel: Das E-Bike sei "eine umweltfreundliche Alternative" zum Auto. Dabei korreliert [2] die Empfehlung mit wissenschaftlichen Studien: E-Bikes können bis zu 60 Prozent der gefahrenen PKW-Kilometer ersetzen.
E-Bikes verhalten [3] sich im Straßenverkehr nicht wie klassische Fahrräder, sondern nähern sich dem Fahr- und Nutzungsverhalten des Autos an. Die Verkaufszahlen scheinen [4] unaufhaltsam. In Deutschland besitzt statistisch mittlerweile jeder Vierte ein E-Bike. Laut Daten aus 2025 übertrifft [5] der Absatz alle Prognosen, mittlerweile seien 15,7 Millionen Modelle registriert.
Dabei bleiben [6] altbekannte Probleme bestehen: Es bremsen [7] Infrastruktur-Probleme, immense Anschaffungskosten sowie ein erhöhter Batterie-Energiebedarf die Erwartungen. Lohnt der E-Bike Kauf?
Markt der Zukunft?
Mit über 50 Prozent Anteil der E-Bikes am Fahrradverkauf und einem Umsatz von geschätzt 5,4 Milliarden Euro stell [8]t Deutschland fast die Hälfte des europäischen Gesamtumsatzes.
Prognosen gehen [9] von weiterem Wachstum im europäischen Markt aus, mit einem erwarteten Marktvolumen von etwa 6,96 Milliarden US-Dollar bis 2029 stehen der Branche glanzvolle Zeiten bevor.
Doch auch der europäische wie deutsche PKW-Markt wächst [10] – zuletzt insbesondere im E-Auto-Bereich um 5,8 Prozentpunkte.
Nichtsdestotrotz könnte der E-Bike-Markt – insbesondere bei technischen Fortentwicklungen, vermehrter staatlicher Subventionen und deutlichen Preissenkungen – zu einer weiteren Konkurrenz einer ohnehin immens in Schieflage geratenen deutschen Leitbranche werden.
Chancen und Grenzen
Dabei wäre eine Ablösung des Verbrennermotors der Umwelt zu wünschen: Immerhin stoßen [11] E-Bikes im Laufe ihres Betriebes praktisch keine lokalen Emissionen aus. Der ökologische Fußabdruck-Vergleich belegt [12]: Der CO2-Fußabdruck pro Kilometer ist mit etwa 13–25 g CO2 beim E-Bike, im Gegensatz zu 150–250 g CO2 beim Auto ein deutliches Argument.
Insgesamt tragen [13] E-Bikes innerhalb geschlossener Ortschaften zu einer verbesserten städtischen Luftqualität bei. Dennoch benötigen sie weniger Energie: Ihr Bedarf liegt im Durchschnitt bei 5–15 Wh/km Strom, wohingegen der Verbrauch eines Autos bei 400 Wh/km Strom angesetzt werden muss.
Jedoch existieren Grenzen: Studien der Universität Cambridge konnten [14] belegen, dass E-Bikes insbesondere ihre positiven Effekte ausführen konnten, wenn Nutzer damit Autofahrten einsparten – nicht jedoch, wenn das E-Bike eine normale Fahrradfahrt oder den öffentlichen Personennahverkehr ersetzte.
Hinzutritt, dass bei der Herstellung erhebliche Energiemengen verbraucht werden und insbesondere in der Batterieproduktion erhebliche Emissionen entstehen [15] können. Ein typischer E-Bike-Akku (ca. 500 Wh) verursacht etwa 30 kg CO2 allein bei Produktion. Der Akku bleibt umweltpolitischer Schwachpunkt: In den Batterien sind energiereich zu gewinnende Rohstoffe wie Lithium, Nickel und Kobalt enthalten [16].
Neben dem Akku ist auch die Herstellung von Rahmen, Elektronik und Motor durchaus energieintensiv. Bisweilen ist Recycling zwar technisch möglich, jedoch noch nicht serienmäßig – als dann geschlossener Kreislauf – standardisiert [17].
Klimafreundlichkeit vs. Langstrecke
Die aktuelle Alternative kann im Vergleich mit dem Auto mit geringen Betriebskosten (keine Benzinkosten, Parkplatzgebühren, verringerte Unterbringungskosten, geringere Reparaturkosten, geringere Abschreibungen), mit einer hohen Flexibilität im Einsatz (ideale Nutzung für Kurz- oder Mittelstrecken, Wendigkeit, Kombination mit ÖPNV, Pendelverkehr im urbanen Bereich) sowie einem moderaten Gesundheitsaspekt punkten [18].
Gleichwohl bietet es intergenerationelle Gerechtigkeit: Während insbesondere auf dem Land Bus-Verbindungen eingestellt werden und somit für die Generation Ü70 soziale Partizipation verkomplizieren, bieten E-Bikes eine denkbare Beteiligungsalternative. Für ältere Menschen stellen E-Bikes eine gesunde und körperlich leistbare Fortbewegungsart dar.
Langstrecken sind mit dem E-Bike hingegen nicht darstellbar – die Reichweite von Akku und Fahrkomfort sowie Belastung sind deutlich minimiert.
Wie die führende Wirtschaftsuniversität der Schweiz – die ETH Zürich – herausgefunden [19] hat, mangelt es der Mobilitätspolitik an Visionen. In einer Beispielplanung für die Agglomeration Zürich könnte der Anteil der Fahrradinfrastruktur von 12 Prozent auf 54 Prozent steigen – Grundvoraussetzung sei es jedoch, dass die bisherige Verkehrspolitik mit dem bisherigen Status quo und dem Primat des Automobilverkehr bricht.
Autoverkehr würde dezimiert – jedoch aufgrund der Relevanz der Langstrecke – keineswegs abgeschafft. Es könnten Parkplätze umgewandelt werden, separate Fahrrad-Fast-Lanes geschaffen werden und der ÖPNV mit dem Fahrrad-Netz stringent getaktet werden.
Die Verkehrsstadt der Zukunft würde, so die Wissenschaftler, neben einem ökologischen Effekt (bis zu 40 Prozent Emissionsreduktion) insbesondere auch 76 Millionen Franken an Unfallgeldern einsparen und gleichsam Schäden von 500 Millionen Franken in langfristige Vorteile von etwa 1 Milliarde Franken umwandeln.
Kostenexklusion
Aktuell bleibt jene Vision Wunschtraum. Denn sie krankt nicht nur am politischen Willen: E-Bikes bleiben [20] in ihrer Anschaffung immens kostenintensiv.
Wie Analysen ergaben, könnte das anhaltend hochliegende Preisniveau an fehlenden politischen Subventionsstimulationen, an einer noch die Produktion übersteigenden Nachfrage und an Lieferengpässen der Hersteller liegen.
Dies dürfte – stellt man die besorgniserregenden Armutsentwicklungen in Deutschland in Rechnung – den E-Bike-Kauf zu einer sozialen Schichtfrage werden lassen. Für die unteren 20 Prozent (ca. 15 Millionen Menschen), die armutsgefährdet [21] sind, sind E-Bikes (noch) keine erschwingliche Alternative. Dabei bräuchte es für einen gelingenden verkehrs- und umweltpolitischen Wandel alle Teile einer Gesellschaft.
Hinzutritt, dass das Radwegenetz unzureichend ist und die Sicherheit für Radfahren nicht in allen Lagen bestmöglich geschützt wird – jedes sechste Todesopfer im Straßenverkehr war [22] ein Radfahrer, darunter war der Anstieg der E-Bike-Nutzer besonders hoch.
Schlüssel zum Erfolg
Die Kombination aus E-Mobilität und kostenlosem ÖPNV stellt [23] die "State of the Art" der Wissenschaft dar – das Exempel des europäischen Kleinstaates Luxemburg belegt dies wie die Studie aus Zürich praktisch.
Bislang mangelt es zudem am politischen Willen, welcher aus einer industriellen Orientierung und Pfadabhängigkeit einer starken Automobilindustrie resultiert: Der ehemalige Verkehrsminister Volker Wissing (FDP) fokussierte [24] seine Politik auf Industriepolitik, das CDU-geführte Berlin reduzierte [25] den Ausbau von Radwegen und die CDU-Verkehrspolitikerin Manja Schreiber (Berlin) ließ [26] Fahrradprojekte stoppen, um Parkplätze zu schützen.
Tipps und Tricks
Ein E-Bike-Kauf lohnt sich als Investment in die Zukunft der Mobilität dennoch. Als Verbraucher sollten folgende Hinweise beachtet werden:
Einsatzbereich für sich definieren: Pendeln, Freizeit, Transport? (demnach Modell und Preisklasse wählen)
In Europa gibt es mit Mistral eine KI-Hoffnung. Kann es China und den USA Konkurrenz machen?
Mistral ist ein KI-Start-up aus Paris.Bild:
Imen Ben Youssef / Hans Lucas / AFP via Getty Images
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Brauchbare KI-Modelle kommen in der Regel von großen Tech-Unternehmen aus den USA oder aus China. Europa ist damit nahezu vollständig abhängig von KI-Technologie aus diesen Ländern. Zumindest eine kleine Ausnahme ist Mistral, das KI-Start-up aus Paris, das auch größere KI-Modelle entwickelt, insbesondere große Sprachmodelle im Stil von ChatGPT.
Wir erklären, was Mistral technisch besonders macht, was das Unternehmen gut kann, welchen Hintergrund der CEO hat, und ob wir mit Mistral in Zukunft unabhängiger von China und den USA werden.
Die Anfänge in Paris
Gegründet wurde die Firma Mistral im April 2023, also etwa ein halbes Jahr nach dem Erscheinen der ersten öffentlichen ChatGPT-Version, von drei französischen KI-Forschern. Das Geld dafür kommt unter anderem von Googles ehemaligem CEO Eric Schmidt und, seit Ende 2025, von dem für die Halbleiterproduktion nahezu unverzichtbaren Konzern ASML.
Als Forscher hat der CEO und Gründer Arthur Mensch einiges an Erfahrung mit dem Training großer Modelle mitgebracht: Unter anderem war er an Googles Flamingo-Modell beteiligt, einem der ersten brauchbaren Modelle im Bereich Vision-Language ("Bild rein, Textbeschreibung raus", erschienen bereits vor der ersten ChatGPT-Version).
Von Anfang an unterschied sich Mistral in einem entscheidenden Punkt von vielen anderen, insbesondere westlichen Firmen im Bereich KI: Die Modelle sind oft öffentlich zugänglich und mit Apache- oder MIT-Lizenzen nutzbar.
Besonders in Europa traf das einen Nerv, da hier mit strengen Datenschutzvorgaben und Behörden, die sich (zumindest auf dem Papier) ungern von US-amerikanischen Unternehmen abhängig machen, der Markt für ein lokal nutzbares KI-System gegeben ist. Dafür müssen die Modelle aber eine gewisse Qualität erreichen, damit sie im Alltag nützlich sein können.
Die erste Version von Mistral im Oktober 2023 war Mistral 7B, ein mit 7 Milliarden Parametern selbst zur damaligen Zeit eher kleines Modell. GPT-4 wird auf etwa das Hundertfache geschätzt. Dennoch kostet auch das Training eines solchen Modells bereits Millionen.
Rein technisch war das Modell vor allem wegen der sogenannten sliding-window attention interessant: Dabei werden nicht, wie bei diesen Modellen sonst üblich, alle Textfetzen einer Eingabe miteinander verrechnet, sondern nur Textfetzen innerhalb eines bestimmten Fensters. Das spart gerade bei längeren Texten eine Menge Rechenaufwand, weil nicht alles mit allem verrechnet werden muss, Stichwort quadratische Komplexität.
Vergleichsweise kleinere Architekturen
Ansonsten war Mistral 7B anderen Modellen aber grundsätzlich ähnlich, auch wenn Benchmarks im Vergleich mit Modellen ähnlicher Größe, etwa Llama 2, etwas besser ausfielen. Kurze Zeit später veröffentlichte Mistral eine Version mit Mixture of Experts, also einer noch größeren Architektur, in der immer nur verschiedene Teilkomponenten aktiv sind. Damit kam das technische Fundament von Mistral an der gleichen Stelle an wie die meisten anderen Firmen.
Grundsätzlich bleibt Mistral dennoch eher bei verhältnismäßig kleineren Architekturen, die dafür in der Regel besser als die Konkurrenz auf ähnlichem Niveau performen. Das ist vermutlich eher eine bewusste Entscheidung als eine Sparmaßnahme, denn der Markt für riesige Modelle, die ohnehin nur in großen Rechenzentren effektiv betrieben werden können, ist ebenso hart umkämpft wie kapitalintensiv.
Ein mittelgroßes Modell besonders zu optimieren, statt es nur als Abfallprodukt eines großen Modells zu produzieren, schafft ein Alleinstellungsmerkmal. Grundsätzlich wird aber auch bei Mistral nur mit Wasser, beziehungsweise eher mit Vaswani, gekocht: Das Grundprinzip stammt wie beim allergrößten Teil der Konkurrenz die Transformer-Architektur aus einem Paper von Vaswani et al. von 2017.
Mit einer aktuellen Veröffentlichung zeigt Mistral dennoch, wie sich große Modelle besonders effizient reduzieren lassen. Bei diesem als Destillation (auf Englisch Distillation) bezeichneten Vorgang können die Fähigkeiten eines Modells auf ein deutlich kleineres Modell übertragen werden, ohne allzu große Fehler zu verursachen. Ein tiefergehender Artikel zu dem Thema findet sich hier (g+).
Diese Destillation lässt sich dabei grob so beschreiben: Normalerweise werden die Ausgaben über die Wahrscheinlichkeiten des nächsten Textfetzens eines Lehrer-Modells (das große Modell, das man in kleinerer Form nachbilden will) von einem kleinen Schüler-Modell nachgeahmt. Normalerweise ist so ein Schülermodell dabei anfänglich noch nicht initialisiert, kann also streng genommen noch nichts, auch wenn das Nachahmen eines Lehrers schnelleres Training ermöglicht.
Mistral dagegen schlägt vor, das Schülermodell aus einem sozusagen zurechtgeschnittenen Lehrer zu machen. Die verwendete Transformer-Architektur hat dabei im Wesentlichen zwei Merkmale für Komplexität: die Anzahl von Schichten sowie die Breite dieser Schichten.
Niveau des Lehrermodells fast wieder erreichbar
Hier werden nun zunächst einzelne verzichtbare Schichten, die wenig Performance-Einbußen verursachen, komplett entfernt. Anschließend werden die übrig gebliebenen Schichten dann verkleinert, indem die eigentlich dahintersteckende Matrix in einen niederdimensionalen Raum projiziert wird. Sprich: Eine Kopie des Lehrers wird zunächst möglichst verlustfrei kleiner gemacht.
Dieser Schüler ist dann zwar anfänglich nicht nützlich, kann aber mit verhältnismäßig wenig Training auf Eingabe-Ausgabe-Sequenzen wieder fast auf das Niveau des Lehrers gebracht werden. Das Zurechtschneiden aus einer Kopie des Lehrers dient hier sozusagen als eine Startlösung, in der noch möglichst viel Wissen vorhanden ist, das man dann nur noch wieder richtig in Form gießen muss.
Die Benchmark-Ergebnisse von Mistral sind nicht überragend, aber brauchbar. Auf Arena, einer Plattform, die die Ausgaben verschiedener Modelle von Nutzern vergleichen lässt, liegt das beste Mistral-Modell zwar nur auf Platz 89. Der Nutzer-Score von 1.410 liegt jedoch im Vergleich zu 1.502 für das beste Modell fast in Reichweite. Außerdem liegen allein über ein Dutzend Claude-Modelle vor Mistral – sprich, viele der 89 Plätze sind quasi Duplikate von Modellen in verschiedenen Versionsnummern und Varianten.
Mistral setzt sich also zwar nicht an die Spitze, aber es kann immerhin grob mithalten – und das reicht etwa für die meisten Firmen und Behörden, die vielleicht nicht bei der Mathe-Olympiade mitmachen oder Forschung damit betreiben wollen. Die Portabilität eines mittleren Modells zusammen mit der Herkunft als politischem Faktor und den damit verbundenen Datenschutzanforderungen könnte hier deutlich wichtiger sein als ein paar Plätze im Ranking.
Komplett unabhängig von den USA ist man trotzdem nicht, denn die Hardware für das Training kommt nach wie vor von dort (von Nvidia), die grundlegende Transformer-Architektur von Google. Gleichzeitig sind die Ressourcen im Vergleich zu den Giganten der Branche völlig unterdimensioniert.
Welchen Effekt das auf zukünftige Performance haben könnte, ist dabei schwierig zu sagen: Wenn sich KI-Modelle in Zukunft mit messbar großem Erfolg noch größer skalieren lassen, wäre Mistral im Nachteil. Diese Skalierungswelle scheint allerdings etwas ins Stocken zu geraten, so dass sich die Entwicklung des Vorsprungs der anderen Modelle verlangsamt. Mistrals Konzept, eher günstig und leicht zu sein, könnte also gut aufgehen.
Fazit
Mistral demonstriert, dass Europa im Bereich KI anderen nicht immer nur hinterherlaufen muss, auch wenn die absolute Spitze des Feldes nicht mit dem aktuellen Kurs eingeholt werden kann. Das braucht es aber auch nicht unbedingt, wenn die reine Masse an Netzwerkparametern weiter in den Hintergrund rückt, und die meisten Anwendungsfälle eben keine Spitzenmodelle voraussetzen. Gleichzeitig sieht echte Innovation trotzdem anders aus, auch wenn einzelne Aspekte wie Destillation helfen können.
Dr. Tim Elsner hält Vorträge zum Thema KI und hat eine Firma gegründet, die zwischen LLMs, Computer Vision und Co. Kunden berät und selbst an neuen Modellen entwickelt und forscht. Er bastelt und erklärt ansonsten gerne an allem, was mit neuronalen Netzen zu tun hat.
Dieser Text erscheint bei Golem Plus, weil ... ... er eine fundierte technische Analyse von Mistral als Europas wichtigstem KI-Entwickler liefert und verständlich erklärt, wodurch sich dessen Modelle architektonisch von der Konkurrenz unterscheiden. Gleichzeitig ordnet er ein, ob Mistral tatsächlich zu mehr technologischer Unabhängigkeit Europas beitragen kann.
VW-Besitzer konnten Live-Fahrzeugdaten für die Integration ihres Elektroautos in eine Heimautomation verwenden – bis VW die Schnittstelle gesperrt hat.
Der ID.Polo von VWBild:
Friedhelm Greis/Golem
VW hat eine Änderung bei seinen Fahrzeugschnittstellen vorgenommen. Seitdem können Besitzer von Elektroautos des Herstellers sowie dessen Untermarken wie etwa Skoda nicht mehr wie zuvor auf die Livedaten ihres Autos zugreifen, wie Günter Borns IT-Blog in einer dreiteiligenSerie berichtet.
VW-Besitzer konnten das API verwenden, um ihr Fahrzeug in das Heimautomatisierungssystem einzubinden. Auf diese Weise lässt sich etwa automatisieren, dass das Auto nur zu den Zeiten lädt, in denen die PV-Anlage Strom im Überschuss produziert (also mittags). Es ist auch möglich, das Auto automatisch laden zu lassen, wenn die Reichweite einen bestimmten Wert unterschreitet.
Das Auto lässt sich auch als Stromspeicher einbinden, der zu bestimmten Zeiten Energie an das Heimsystem abgibt. Ebenso möglich sind eine automatische Vorklimatisierung und viele weitere Funktionen. Dazu konnten Elektroautobesitzer bisher eine Reihe von Open-Source-Tools verwenden, die alle auf das API mit den Realdaten des jeweiligen Fahrzeugs zugreifen.
Daten werden nicht mehr an Open-Source-Programme übermittelt
Seitdem VW, wie im April 2026 in einer kleinen Mitteilung auf einer Unterseite des Unternehmens angekündigt, diese Schnittstelle "umgestellt" hat, können die Programme nicht mehr auf die Daten zugreifen. Trotz Nutzerkonten werden diese nicht mehr übermittelt, weshalb die Tools nutzlos geworden sind.
Die Nutzer regen sich in verschiedenen Threads, Kommentaren und Leserbriefen an Günter Born entsprechend auf. Mittlerweile sollen bereits einige Lösungen gefunden worden sein, diese scheinen aber eher nur bei bestimmten Fahrzeugmodellen zu funktionieren – und auch das nicht immer. Eine grundsätzliche Funktionalität wie zuvor wurde noch nicht wieder hergestellt.
An die Daten kommen VW-Autobesitzer zwar weiterhin, allerdings nicht in einer Form, die für die Nutzung in Heimautomatisierungssystemen nützlich ist. Auf Anfrage liefert VW die Daten nach etwa einem Tag als ZIP-Datei. Auch dabei soll es zu Problemen kommen, wie berichtet wird. Für eine Live-Automation sind die veralteten Daten aber sowieso nicht zu gebrauchen.
VW-App ist kein Ersatz
Die von VW angebotene App VW Connect bietet einige Automatisierungsfunktionen, die aber den Umfang der Open-Source-Lösungen nicht erreichen. Entsprechend ist sie für Nutzer keine Alternative. In einer kostenpflichtigen Plus-Variante gibt es zusätzliche Funktionen, dies kostet nach dem dreijährigen Gratis-Nutzungszeitraum nach Kauf des Neuwagens aber 80 Euro im Jahr. Einen Zugriff auf das API erhalten Nutzer auch dann nicht.
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