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Künstliche Intelligenz

Studie: Schwarze Löcher explodieren womöglich viel häufiger als angenommen


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Bereits aktive Observatorien könnten unter Umständen explodierende Schwarze Löcher beobachten und zahlreiche grundlegende Fragen zur Natur des Universums beantworten. Das zumindest meint ein Forschungsteam von der University of Massachusetts, das seine Arbeit nun vorstellt. Die Gruppe meint, dass sogenannte primordiale Schwarze Löcher deutlich häufiger explodieren könnten als bislang angenommen. Sollte das stimmen, läge die Wahrscheinlichkeit, das in den nächsten zehn Jahren beobachten zu können, bei über 90 Prozent. Das wäre dann nicht nur die Bestätigung, dass es diese Objekte überhaupt gibt. Solch eine Explosion würde uns auch eine definitive Liste aller subatomaren Partikel geben, verspricht das Team. Auch jener, die bislang nicht beobachtet wurden.

Als primordiale Schwarze Löcher werden winzige Objekte bezeichnet, die kurz nach dem Urknall direkt aus der damals vorhandenen Materie entstanden sein sollen und nicht aus dem Kollaps eines Sterns. Der Begriff leitet sich vom lateinischen Wort „primordium“ („erster Anfang“) ab. Bislang wurden diese PBH (Abkürzung der englischen Bezeichnung) nur theoretisch beschrieben. Es ist unklar, ob es sie wirklich gibt. Weil sie deutlich leichter und kleiner sein dürften als die uns bekannten Schwarzen Löcher und nach Stephen Hawking benannte Strahlung aussenden sollten, müssten sie immer heißer und leichter werden, bis sie irgendwann explodieren.

Bislang sind Forscher davon ausgegangen, dass sich solche Explosionen in der unmittelbaren Nachbarschaft unserer Sonne nur einmal alle 100.000 Jahre ereignen. Die Wahrscheinlichkeit, das direkt beobachten zu können, wäre folglich extrem gering. Das Team um den Physiker Michael Baker meint nun aber, dass sich die Explosionen in einem Umkreis von 0,3 Lichtjahren eher einmal im Jahrzehnt ereignen müssten. Gleichzeitig meint die Gruppe, dass aktive Gammastrahlenobservatorien wie das High Altitude Water Cherenkov Experiment (HAWC) in Mexiko oder das Large High Altitude Air Shower Observatory (LHAASO) in China diese Explosionen nachweisen könnten. Wenn das stimmt, wäre der Erkenntnisgewinn gigantisch, ergänzt das Team.

Den Modellierungen liegt demnach die Annahme zugrunde, dass die primordialen Schwarzen Löcher entgegen bisheriger Erkenntnisse nicht elektrisch neutral sind. Dann sollten sie vorübergehend stabilisiert werden, bevor sie explodieren. Sollte das stimmen und der prophezeite Nachweis gelingen, wäre das nicht nur der erste direkte Nachweis eines solchen Schwarzen Lochs, sondern auch der Hawking-Strahlung. Gleichzeitig würden wir aber auch eine definitive Auflistung aller Teilchen bekommen, die es gibt – sowohl der bereits bekannten als auch der bislang nicht gefundenen: „Das würde die Physik vollständig revolutionieren und uns dabei helfen, die Geschichte des Universums neu zu schreiben“, meint Co-Autor Joaquim Iguaz Juan. Die Arbeit ist in den Physical Review Letters erschienen.


(mho)



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GPT-5.2: Neues KI-Modell von OpenAI soll Büroarbeiten besser unterstützen


OpenAI hat ein neues KI-Modell eingeführt. GPT-5.2 soll vorrangig die Nutzung Künstlicher Intelligenz (KI) für Büroarbeiten verbessern, sich aber auch hervorragend für KI-Agenten und deren längere Workflows eignen. Die ChatGPT-Entwickler versprechen damit „noch mehr wirtschaftlichen Nutzen für die Menschen“. GPT-5.2 eignet sich laut OpenAI „besser zum Erstellen von Tabellenkalkulationen, Präsentationen, Programmieren, Auswertung von Bildern, Verstehen längerer Zusammenhänge, Verwenden von Werkzeugen und Bearbeiten komplexer, mehrstufiger Projekte“.

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Die Einführung des neuen KI-Modells erfolgt nur rund einen Monat nach der letzten Version, die OpenAI Mitte November verfügbar gemacht hatte. GPT-5.1 sollte „intelligenter und unterhaltsamer“ sein als ihre Vorgänger. Der Umgang mit dem KI-Modell soll weiterhin Spaß machen, aber GPT-5.2 fühlt sich laut OpenAI im Alltag besser an, da es strukturierter und zuverlässiger sei, heißt es in der Mitteilung des Unternehmens.

OpenAI bietet das neue KI-Modell wie üblich in drei Ausprägungen an. GPT-5.2 Instant ist für alltägliche Aufgaben bei der Arbeit sowie beim Lernen geeignet und soll Inhalte klarer darstellen können. GPT-5.2 Thinking soll komplexere Aufgaben lösen können, die Reasoning erfordern, etwa beim Zusammenfassen längerer Dokumente, der Untersuchung hochgeladener Dateien oder der schrittweisen Bearbeitung mathematischer oder logischer Probleme. GPT-5.2 Pro soll schließlich die „intelligenteste und vertrauenswürdigste Option für schwierige Fragen sein, bei denen sich das Warten auf eine qualitativ hochwertige Antwort lohnt“. Diese Version soll auch weniger gravierende Fehler zeigen.

Denn vor Fehlern ist auch das neue KI-Modell nicht gefeit. GPT-5.2 halluziniert laut OpenAI allerdings weniger als GPT-5.1. Die ChatGPT-Entwickler wollen dies anhand derselben Fragen an die KI-Modelle bewiesen sehen. Demnach waren die Antworten von GPT-5.2 Thinking 30 Prozent weniger fehlerhaft als die von GPT-5.1 Thinking. Die Fehlerrate sinkt nach Tests von OpenAI von 8,8 auf 6,2 Prozent. Damit zeige das neue KI-Modell eine höhere Zuverlässigkeit für alltägliche Wissensarbeiten.

Daneben erklärte OpenAI, dass das Unternehmen ein KI-Modell zur Alterseinschätzung testet. Damit sollen automatisch bestimmte Schutzmaßnahmen für Nutzer unter 18 Jahren aktiviert werden, um den Zugriff auf sensible Inhalte einzuschränken. Fidji Simo, App-Chefin bei OpenAI, erklärte laut The Verge, dass das Unternehmen beginne, in bestimmten Ländern zu testen, wie gut es Teenager identifizieren könne, „und Erwachsene nicht fälschlicherweise identifiziert“. Das sei notwendig, bevor sie den „Erwachsenenmodus“ von ChatGPT einführen, was sie im ersten Quartal 2026 erwartet.

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Keine Rede war dagegen von einem neuen oder verbesserten KI-Bildgenerator. Hier hat Google dieses Jahr enorm aufgeholt. Nach unseren Tests ist „Nano Banana“ die beste kostenlose KI-Bildbearbeitung. Der auch „Gemini 2.5 Flash Image“ genannte KI-Bildgenerator hat kürzlich auch eine Pro-Version bekommen, nachdem Google Gemini 3 herausgebracht hatte: das auf Gemini 3 Pro basierende Nano Banana Pro. Angeblich wartet OpenAI bis Januar mit einer entsprechenden Reaktion, berichtet TechCrunch. Dann soll ein neues KI-Modell mit besseren Bildern, höherer Geschwindigkeit und verbesserter Persönlichkeit erscheinen. Dies wollte OpenAI gestern aber noch nicht bestätigen.

Zunächst hat sich OpenAI auf sein neues Sprachmodell konzentriert. GPT-5.2 steht ab sofort in allen drei Varianten (Instant, Thinking und Pro) für ChatGPT zur Verfügung, zunächst in den Bezahlabos (Plus, Pro, Go, Business und Enterprise). Der Rollout erfolgt allerdings schrittweise, betont das Unternehmen. Sollte GPT-5.2 innerhalb von ChatGPT noch nicht verfügbar sein, sollte man es später erneut versuchen.

GPT-5.1 wird zahlenden ChatGPT-Nutzern noch drei Monate zur Verfügung stehen, bevor das bisherige KI-Modell eingestellt wird. Das gilt allerdings nicht für die Programmierschnittstellen für Entwickler. Die entsprechenden APIs werden selbst für GPT-5 und GPT-4.1 weiterhin verfügbar bleiben, und es gibt bislang keine Pläne, die Unterstützung dieser Versionen zu beenden.

Siehe auch:


(fds)



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KI-Geräte: OpenAI und Jony Ive planen ein „Always-on“-Device


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Die Geheimniskrämerei und die wohldosierte, aber sehr prominente Öffentlichkeitsarbeit im Vorfeld erinnern einen verdächtig an den gescheiterten AI Pin: Ein Apple-Designer, Künstliche Intelligenz und ein speziell zugeschnittenes Gerät dafür – das war genau auch die Rezeptur, mit der die früheren Apple-Mitarbeiter Imran Chaudhri und Bethany Bongiorno vor zwei Jahren Großes verhießen. Der Rest der Geschichte ist bekannt: Das Start-up Humane wurde von HP aufgekauft, der AI Pin abgewickelt.

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Für die kommenden Jahre steht eine ähnliche Konstellation in den Startlöchern, aber mit ChatGPT-Schmiede OpenAI und Apples früherem Chefdesigner Jony Ive spielt das Vorhaben in einer ganz anderen Liga. Auch monetär: Schon jetzt hat Altmans Unternehmen 6,4 Milliarden US-Dollar in Optionsscheinen eingebracht und Ives Firma „io“ übernommen. Manch einer argwöhnt schon: Wenn Ive und Altman es nicht schaffen, wäre das womöglich der Todesstoß für die Idee, dedizierte Consumer-Geräte für KI zu schaffen. Zwar forschen auch Google und Meta in diesem Feld: Google entwickelt mit Warby Parker KI-Brillen für 2026, Meta übernahm das Start-up Limitless, das „AI-Memory“-Wearables baut. Aber der prominenten Konstellation wird viel Wert beigemessen. Der Fokus könnte sich dann endgültig dahin verlegen, vorhandene Geräte mit KI aufzuwerten, nicht aber eigens welche für sie zu erschaffen.

Doch bei aller Skepsis: Noch schaut die Fachwelt gespannt auf das, was in Kalifornien vielleicht schon nächstes Jahr veröffentlicht werden soll. Reuters berichtete jetzt von einem Prototyp, der intern zirkuliere. Und von den Rahmenbedingungen, die für so ein Gerät nötig sind. Vor allem ist dem Bericht etwas Ernüchterndes zu entnehmen: Denn die ganz große Vision von Ive und Altman soll 2026 noch nicht Gestalt annehmen. Stattdessen ist von einer wachsenden Gerätefamilie die Rede, in deren Verlauf dann erst der große Wurf folgen soll.

Als eine Grundvoraussetzung wird beschrieben, dass das Gerät von OpenAI immer präsent sein soll. Anders als das Smartphone, das auch allgegenwärtig scheint, soll es sich keine Pausen gönnen. Nur so könne es den nötigen Kontext haben, als Alltagsbegleiter nützlich zu sein. Welche Anwendungen das genau sein sollen, bleibt indes noch offen. Vorstellbar, dass das Gerät seinen Besitzer proaktiv an Dinge erinnern soll, weil es mitbekommt, wenn jemand einem etwas zuruft oder der Nutzer eine Tätigkeit erledigt, die Folgeaufgaben nach sich zieht. Es könnte auch eine Art digitales Gedächtnis sein, das es einem ermöglicht, irgendwann am Tag Gehörtes wieder hervorzuholen und abzufragen.

Für OpenAI ist das Device in seiner geplanten maximalen Ausstattung laut Reuters eine besondere Herausforderung, da es anders als die energieintensive Cloud Hardware benötigt, die stark miniaturisiert werden muss – eigentlich Apples Spezialität. Energiesparend und schnell soll es sein. Und leistungsstark, da wohl der lokalen Verarbeitung von Daten große Bedeutung eingeräumt wird. Nur so würden Menschen es in ihrem Alltag akzeptieren – alles in die Cloud zu schicken, sei undenkbar. OpenAI untersuche derzeit die Entwicklung eines maßgeschneiderten Chips. Und das ist nur die eine Komponente: Das Unternehmen müsse auch KI-Modelle vorhalten, die leistungsstark sind und zugleich auf einem kleinen Gerät betrieben werden können. Bislang hatte sich OpenAI eher auf die Cloud konzentriert.

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Schon kürzlich war von einer ganzen Gerätefamilie die Rede. Bevor das beschriebene KI-Gerät mit lokalem Modell erscheint, soll es erstmal auf bestimmte Aufgaben zugeschnittene Varianten geben, die dann doch auf die Cloud zurückgreifen. Unklar bleibt, wie lange dieser Übergang dauert, bis OpenAI tatsächlich in der Lage ist, ständig aktive Geräte auf den Markt zu bringen, die den Datenschutz besonders beherzigen.


(mki)



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Wendelstein 7-X: Vor zehn Jahren begann die Fusionsforschung in Greifswald


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Im Kontrollraum herrschte gespannte Stille am 10. Dezember 2015. Alle Augen waren auf einen großen Monitor im Kontrollzentrum gerichtet. Thomas Klinger, Leiter des Wendelstein 7-X, forderte die anwesenden Wissenschaftler, Gäste und Journalisten zu einem zehn Sekunden langen Countdown auf – dann blitzte es kurz auf dem Monitor auf: das First Plasma in der Fusionsforschungsanlage in Greifswald.

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Der Wendelstein 7-X ist ein Versuchsreaktor, in dem Gas auf mehrere Millionen Grad aufgeheizt wird, damit es in den Plasmazustand übergeht. Nur in diesem Zustand ist es möglich, positiv geladene Atomkerne miteinander zu verschmelzen. Der Wendelstein 7-X, den heise online im vergangenen Jahr besuchte, dient jedoch nur der Plasmaforschung, Fusionen werden hier nicht durchgeführt.

Empfohlener redaktioneller Inhalt

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Wie Kernfusion funktioniert: Wir besuchen Wendelstein 7-X

An jenem Tag im Dezember vor zehn Jahren gelang es erstmals, ein Milligramm Heliumgas in das Plasmagefäß, in dem ein Vakuum herrscht, einzuspeisen und mit der Mikrowellenheizung mit einer Leistung von 1,3 Megawatt auf eine Temperatur von einer Million Grad Celsius aufzuheizen. Eine Zehntelsekunde lang ging das Helium in den Plasmazustand über.

Zwei Monate später, im Februar 2016, leitete die damalige Bundeskanzlerin und promovierte Physikerin Angela Merkel die Erzeugung des ersten Wasserstoff-Plasmas ein, das heißer ist als ein Heliumplasma. Damit konnte der wissenschaftliche Betrieb an der Forschungsanlage des Max-Planck-Instituts für Plasmaphysik (IPP) starten.

Dem ersten Plasma war eine Bauzeit von neun Jahren vorangegangen: Im April 2005 begann die Arbeiten an dem Plasmagefäß, im Mai 2014 wurde die äußere Hülle der Anlage geschlossen und die Betriebsvorbereitungen begannen.

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Kern des Wendelstein 7-X ist ein Torus, ein wulstartiger Ring, mit einem Durchmesser von 16 Metern, der von 50 supraleitenden Magnetspulen umgeben ist. In dieser Kammer mit der Bezeichnung Stellarator werden die Bedingungen erzeugt, die die Wasserstoffisotopen Deuterium (D) und Tritium (T) dazu bringen, zu einem Heliumkern zu verschmelzen. Dabei werden Neutronen und Energie freigesetzt, die dazu genutzt werden soll, um Strom zu erzeugen.

Die Kernfusion bildet den Prozess nach, der im Inneren von Sternen abläuft, auch in der Sonne. Diese setzt immerhin so viel Energie frei, dass wir in einer Entfernung von etwa 150 Millionen Kilometern mit ausreichend Licht und Wärme versorgt werden. Allerdings lassen sich die Bedingungen in der Sonne – ein Druck von 200 Milliarden Bar und eine Temperatur von 15 Millionen Grad Celsius – auf der Erde so nicht nachbilden. Weil sich hier kein so hoher Druck erzeugen lässt, muss die Zündtemperatur höher sein: 100 Millionen Grad und mehr.

Allerdings hält kein Material solchen Temperaturen stand. Das Plasma muss deshalb in der Schwebe gehalten werden. Dafür sorgen 50 Magnetspulen, deren Feld das Plasma einschließt. Das Feld hat eine komplexe Form: Es ist ringförmig und gleichzeitig in sich verdreht. Um ein solches zu erzeugen, haben die Magnetspulen besondere Formen: Sie ähneln zerquetschten Ringen. Um diese Form zu errechnen, bedurfte es jedoch eines Supercomputers.



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