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Künstliche Intelligenz

Chinas zweitgrößter Chipfertiger startet angeblich 7-Nanometer-Produktion


China weitet offenbar die Produktionskapazität seiner modernsten Chipfertigungs-Generation aus. Die Chipfertigungssparte der Hua-Hong-Gruppe kann inzwischen angeblich Chips der 7-Nanometer-Klasse herstellen. Bis zum Jahresende soll die Produktion hochfahren, allerdings in einem niedrigen Maßstab: Von mehreren Tausend Wafern pro Monat Ende 2026 ist die Rede.

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Zum Vergleich: Der Weltmarktführer TSMC belichtet rund 1,3 Millionen Wafer pro Monat (inklusive älterer und neuerer Fertigungsprozesse). Aktuell ist TSMC mit 2-nm-Strukturen drei komplette Generationen weiter.

Über die 7-nm-Produktion bei der Hua-Hong-Gruppe berichtet die Nachrichtenagentur Reuters anhand von Quellen, die mit dem Prozess vertraut sein sollen. Viele Details über Hua Hongs Chipfertigung sind nicht bekannt. Es liegt aber nahe, dass die Firma den 7-nm-Fertigungsprozess von SMIC übernimmt.

SMIC ist der größte chinesische Chipauftragsfertiger. Weltweit befindet er sich auf Platz 3; laut dem Marktbeobachter Trendforce setzte SMIC 2025 etwa 9,3 Milliarden US-Dollar um. Das entspricht einem weltweiten Marktanteil von 5,3 Prozent. Chinas Nummer 2 Hua Hong belegt weltweit Platz 6 mit 4,5 Milliarden US-Dollar Jahresumsatz.

Laut Reuters soll Huawei bei Hua Hongs 7-nm-Chipproduktion involviert gewesen sein. Huawei betreibt angeblich auch schon eigene Halbleiterwerke, ebenfalls in Kooperation mit SMIC. Übergeordnet leitet die chinesische Regierung die eigene Halbleiterindustrie an. SMICs Fertigungstechnik soll laut früheren Berichten wiederum von TSMCs erster 7-nm-Generation (N7) kopiert sein.

Diese Generation kommt noch ohne extrem-ultraviolette (EUV-)Belichtungsquelle aus. Der einzige Hersteller von EUV-Lithografie-Systemen, ASML, darf solche aufgrund von Exporteinschränkungen nicht nach China verkaufen. Da sich Chinas eigene Lithografie-Systeme bislang für Fertigungsprozesse bis zur 28-nm-Generation eignen, könnten auch bei der Hua-Hong-Gruppe ältere ASML-Systeme zum Einsatz kommen. Sie reichen für 7-nm-Strukturen, wenn ein Wafer mehrfach belichtet wird (Multi-Patterning).

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Mehrfachbelichtungen schlagen sich allerdings negativ auf die Ausbeute nieder, da sie die Defektrate steigern. Eine hohe Ausrichtungsgenauigkeit hilft, allerdings darf ASML auch in dieser Disziplin seine besten Lithografie-Systeme nicht nach China verkaufen. Die Grenze liegt bei einer Genauigkeit von 1,5 nm; möglich ist schon weniger als 1 nm.

Hua Hongs Kapazität funktionierender 7-nm-Chips zum Jahresende dürfte vor allem für Kleinserien reichen. Laut Reuters will der chinesische GPU-Hersteller Biren die 7-nm-Linie verwenden. Denkbar wäre auch ein Fokus auf chinesische KI-Beschleuniger, bei denen auch die Kosten weniger relevant wären als etwa bei Smartphone-Prozessoren.


(mma)



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Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz soll Bairisch lernen


Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz wollen Sprachpfleger in Bayern den Dialekt stärken und erhalten. Dafür muss die KI die Varianten des Dialekts beherrschen – und folglich erst einmal erlernen. Der Landesverein für Heimatpflege in München hat jetzt ein auf drei Jahre angelegtes Projekt gestartet, um die Künstliche Intelligenz im Bairischen zu trainieren.

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„Die KI muss verstehen, dass es nicht nur ein Bairisch gibt, sondern eine Vielfalt an lokalen und regionalen Bairisch-Varianten“, sagte der Geschäftsführer des Landesvereins, Rudolf Neumaier. Bisher kenne die KI bestenfalls ein Kauderwelsch aus bairischen Mundarten. „Sie differenziert überhaupt nicht.“

Nun hat der Landesverein einen Sprachwissenschaftler als KI-Dialekttrainer angestellt, der von Fachleuten der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) unterstützt wird. Das Projekt beginne kleinteilig mit den lokalen Varianten des Bairischen in Mittenwald (Landkreis Garmisch-Partenkirchen) und im Raum Mühldorf am Inn, so Neumaier. Ab Juli werde dort der Sprachwissenschaftler Interviews mit Einheimischen führen und Sprachaufnahmen sammeln.

Das seien die allerersten Schritte, um die KI gezielt zu trainieren, unterstrich Neumaier. Ziel sei es, nach und nach andere Regionen und Bairisch-Varianten hinzuzufügen. „So schaffen wir eine Basis dafür, dass Dialekte in ihrer Vielfalt erhalten bleiben. Diese dialektale Vielfalt ist schließlich eines der wichtigsten Grundelemente bayerischer Kultur.“

Auch aus Sicht der an dem Projekt beteiligten LMU-Professoren eröffnet die KI der Dialektforschung völlig neue Möglichkeiten. „Mithilfe von KI können wir die Vielfalt der Dialekte systematisch erschließen und für unterschiedliche Anwendungskontexte nutzbar machen – etwa für die automatische Erkennung, Verarbeitung und Übersetzung regionaler Sprachformen“, teilten Barbara Plank, Inhaberin des Lehrstuhls für Künstliche Intelligenz und Computerlinguistik, und Lars Bülow, Inhaber des Lehrstuhls für Germanistische Linguistik, mit.

Wenn KI künftig Dialekte besser erkennen, unterscheiden und verarbeiten könne, stärke das die Sichtbarkeit und Wertschätzung regionaler Sprachformen. Für digitale Technologien seien Dialekte dann kein Hindernis mehr, sondern ein sprachlicher Schatz, der mit ihrer Hilfe auch im digitalen Zeitalter bewahrt werden könne, sagen die beiden Professoren.

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Im Vergleich zu vielen Dialekten in Norddeutschland seien die Dialekte in Bayern noch sehr lebendig. Deshalb sei das neu gestartete Projekt ein wichtiger Schritt. „Das ist nicht nur wissenschaftlich hoch spannend, sondern auch kulturpolitisch bedeutsam. Diese Art der Forschung eröffnet neue Perspektiven dafür, dass die dialektale Vielfalt Bayerns lebendig bleibt“, so Plank und Bülow.

Als Initiator des Projektes sieht sich der Bund Bairische Sprache. Dieser hatte 2025 das Heimatministerium aufgefordert, die Entwicklung von KI-Programmen in die Wege zu leiten, mittels derer Zeichentrickfilme oder Hörspiele für Kinder in süddeutscher Hochsprache und bayerischen Dialekten generiert werden können. Das nun begonnene Projekt setze den Gedanken der Dialektförderung durch Künstliche Intelligenz um, sagte Niklas Hilber, Vorsitzender beim Bund Bairische Sprache. „Wir sehen in der modernen Technik große Möglichkeiten der Förderung und Revitalisierung regionaltypischer Sprache.“

Unterstützt und getragen wird dieses Projekt vom Heimatministerium und von der Regierung von Oberbayern sowie von der Otto-und-Therese-Stumpf-Stiftung und der Rosner-und-Seidl-Stiftung.


(mho)



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Künstliche Intelligenz

Eclipse IDE 2026-06: Java 26, Statement-Level-Stepping und Auto-Fetch


Die Open-Source-Entwicklungsumgebung Eclipse ist in der Version 2026-06 erschienen. Sie ist in zehn verschiedenen, erweiterbaren IDE-Basispaketen für Java, C/C++ und anderen Programmiersprachen verfügbar, jeweils für die Betriebssysteme Windows, macOS und Linux. Einige der Neuerungen – etwa die Unterstützung für Java 26 sowie die neuen Funktionen zum Reparieren, Refactoring und Debuggen von Java-Code – lassen sich auch in der auf den Eclipse-Java-Entwicklungstools basierenden Java-Sprachunterstützung für Visual Studio Code und dessen Forks nutzen. Die allgemeinen Plattform-Verbesserungen bei der Suche, beim Vergleichen und bei der Versionierung mit Git sind dagegen Eclipse-IDE-exklusiv.

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Der Support für die aktuelle Java-Version 26, der beim vorherigen Release noch zum Nachinstallieren angeboten wurde, ist nun fest integriert. Im Java-Editor gibt es neue Codehelfer, die man sich an entsprechender Stelle im Code mit dem Tastaturkürzel Strg+1 anzeigen lassen kann, um beispielsweise einen String mit Zeilenumbrüchen in einen Textblock umzuwandeln. Die im vorigen Release eingeführte Refactoring-Funktion Convert Class to Record lässt sich nun auch auf Klassen mit mehr als einem Konstruktor sowie auf Klassen mit zusätzlichen Methoden neben den Getter-Methoden anwenden. Beim Debugging gibt es eine neue Option, um bei der schrittweisen Ausführung nicht innerhalb, sondern erst nach einer Anweisung anzuhalten und die dazwischenliegenden Bytecode-Anweisungen zu überspringen. Hält der Debugger in einer Klasse ohne vorhandenen Quelltext an, wird im Class File-Editor die nächste Bytecode-Anweisung hervorgehoben.

Zu den allgemeinen, nicht Java-spezifischen IDE-Verbesserungen gehören die neuen globalen Tastaturkürzel „Alt“+“.“ und „Alt“+„,“, um zum nächsten beziehungsweise vorigen Suchergebnis zu springen, unabhängig davon, welcher Editor oder welche Ansicht gerade fokussiert ist. Beim Vergleichen von Textdateien folgt Eclipse nun der verbreiteten Konvention, auf der rechten Hälfte standardmäßig das anzuzeigen, was verglichen wird, und links das, mit dem verglichen wird.

Neu bei der Versionierung mit Git ist die Funktion Auto Fetch. Sie kann in den Einstellungen aktiviert werden, um in frei konfigurierbaren Zeitabständen entfernte Git-Repositories im Hintergrund auf neue zwischenzeitliche Änderungen von anderen Personen zu prüfen und diese als eingehende Änderungen anzuzeigen. In der History-Ansicht ist jetzt voreingestellt, dass alle Änderungen angezeigt werden, nicht nur die der aktuell ausgewählten Datei oder des aktuell ausgewählten Ordners. Außerdem werden standardmäßig Änderungen aus allen Zweigen angezeigt und nicht nur aus dem aktuellen Zweig. Die in der History-Ansicht zu einem Commit angezeigten geänderten Dateien lassen sich zudem in den Editorbereich ziehen, um die lokale Variante davon zu öffnen. Im Rechtsklickmenü der Repositories-Ansicht wurde der Menüpunkt „Import Projects…“ in das Untermenü „Projects“ verschoben, zu den Funktionen zum Öffnen beziehungsweise Schließen aller Projekte aus dem ausgewählten Git-Repository.

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Die Eclipse-IDE-Pakete enthalten alles, was zum Ausführen von Eclipse und zum Entwickeln benötigt wird: Java 21 und Git, sowie in den Java-IDE-Paketen zusätzlich Maven und Gradle. Sie können über den Eclipse Installer installiert oder als ZIP-Dateien heruntergeladen werden.

Eine bestehende Eclipse IDE lässt sich über „Help“ – „Check for Updates“ aktualisieren. Weitere Informationen und die Neuerungen von den an diesem Release beteiligten Eclipse-Projekten finden sich auf der Eclipse-IDE-Webseite.

Siehe auch:


(map)



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Künstliche Intelligenz

So bauen Sie eine Teams-Ampel zur Aktivitätsanzeige


Folgenden Standardspruch kennt jeder im Büro: „Psst, gerade nicht! Ich bin in einem Meeting.“ Während man gerade den Deal des Jahrhunderts über ein Teams-Telefonat einfädelt, will der Kollege das Mittagessen in der Kantine besprechen.

Damit man diese unprofessionell wirkende Situation vor den Großinvestoren vermeidet, braucht man ganz klar die Teams-Ampel aus diesem Artikel. Diese schaltet passend zum Teams-Status zwischen Grün (online und verfügbar) und Rot (online, aber in einer Besprechung) um und lässt so alle ankommenden Bürogäste wissen, ob sie gerade stören oder nicht.

  • Mehrere WLAN-Zugänge im Code speichern
  • JSON-Text auseinandernehmen
  • MQTT über TLS

Zeitaufwand: 2 Stunden

Kosten: 100 Euro

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Material

  • ESP32 Node MCU
  • LED-Streifen Typ WS2812
  • USB-Netzteil 5V/2A
  • Ampel

Werkzeug

Die Teams-Ampel wird mittels eines ESP32 realisiert, den man via MQTT ansteuert und in einem alten Ampelgehäuse verbaut. Dort schaltet der ESP dann einen WS2812-LED-Streifen.


Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „So bauen Sie eine Teams-Ampel zur Aktivitätsanzeige „.
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