Forscherinnen und Forscher der University of California San Diego arbeiten an einem Mini-Rechenzentrum aus 2000 gebrauchten Smartphones. Weil sie dabei mit Google kooperieren, verwenden sie dazu Pixel-Smartphones. Allerdings nutzen sie nur die Mainboards der alten Smartphones, lassen also Akkus und Displays weg.

Die Rechenleistung der älteren Smartphone-Prozessoren genügt für viele Aufgaben, die in der Lehre vorkommen, etwa für Jupyter Notebooks. Die CPU-Performance ist sogar besser als bei manchen billigen Cloud-Instanzen, vor allem bei Singlethreadring. Für manchen Anwendungen ist allerdings der Hauptspeicher der Smartphones zu knapp; er liegt zwischen 8 und 12 GByte bei den verwendeten Geräten.

Die Arbeitsgruppe von Prof. Ryan Kastner an der Uni San Diego forscht seit mehreren Jahren an der Nachnutzung alter Smartphones als Server. Dazu wurden bereits mehrere Arbeiten veröffentlicht, etwa „Reducing the Carbon Footprint of EdTech with Repurposed Devices“ und „Junkyard Computing: Repurposing Discarded Smartphones to Minimize Carbon“.

Das aktuelle Projekt gruppiert laut einem Blog-Beitrag von Google Research je 20 Smartphone-Mainboards zu einem Subsystem, dessen Leistung grob der eines typischen Allzweck-Servers entspricht. Die Performance genüge für die Projekte von etwa 75 Studierenden gleichzeitig. Ziel ist es, 100 dieser Subsysteme zentral zu verwalten.

Auf das Mainboard inklusive Prozessor beziehungsweise System-on-Chip sowie RAM und Flash-Speicher entfällt der größte Teil der Ressourcen, die zur Produktion eines Smartphones nötig sind. Denn die Herstellung von Halbleiterchips benötigt viel Energie sowie Tausende von Roh- und Hilfsstoffen.

(ciw)

Apple hat die Tonspur der WWDC-2026-Keynote offenbar gezielt verändert, um massenhafte Aktivierungen der Sprachassistenz Siri auf den Geräten der Zuschauer zu verhindern. Spektrogramm-Analysen des Videostreams zeigen deutliche Lücken in bestimmten Frequenzbändern – und zwar immer genau dann, wenn auf der Bühne das Wort „Siri“ fiel.

Der niederländische Tontechniker Luuk de Leest veröffentlichte auf X eine entsprechende Analyse mit Spektrogramm und kommentierte, Apple schneide „ein Stück bei 3k, 4k, 5k und 6 kHz heraus, wenn sie ‚Siri‘ sagen, damit nicht alle HomePods losquasseln“. Die Frequenzbänder bei 3, 4, 5 und 6 Kilohertz wurden demnach gezielt herausgefiltert beziehungsweise stark abgesenkt.

Technisch beschreiben Beobachter die Maßnahme als dynamischen Notch-Filter: Nur in den Momenten, in denen der Name „Siri“ fällt, werden schmale Frequenzbänder im Bereich zwischen 3 und 6 Kilohertz abgesenkt. Dieser Bereich transportiert einen erheblichen Teil der sogenannten phonetischen Energie – also genau jene Anteile von Konsonanten und Vokalen, auf die Wake-Word-Detektoren trainiert sind. Der Rest der Tonspur bleibt unangetastet.

Für Zuschauer blieb das Wort „Siri“ im Stream dennoch verständlich – Beobachter beschreiben den Klang lediglich als leicht „metallisch“ oder „ausgedünnt“. Wake-Word-Systeme wie Siri nutzen akustische Modelle auf Basis neuronaler Netze, die auf die charakteristische Zeit-Frequenz-Signatur des Triggerwortes trainiert sind. Werden entscheidende Bereiche künstlich geschwächt, sinkt die Erkennungswahrscheinlichkeit deutlich.

Kein perfekter Schutz

Allerdings zeigt sich, dass der Ansatz keineswegs vollständig wirkt: Mehrere Nutzer berichteten in Foren und auf Social Media, ihre iPhones oder HomePods seien während der Keynote trotz der Filterung mehrfach angesprungen. Die Gründe dafür liegen in der Natur der Wake-Word-Erkennung selbst. Die Systeme unterscheiden im Kern nicht zwischen live gesprochenen Worten und Audio, das von Lautsprechern kommt – sie analysieren lediglich das Mikrofonsignal auf bestimmte akustische Muster. Unterschiedliche Mikrofoncharakteristiken, individuelle Raumakustik oder die Lautstärke des Streams machen es unmöglich, Fehlauslösungen einzelner Geräte vollständig zu verhindern. Apple hat die Audio-Veränderung bislang nicht offiziell bestätigt.

Apple steht mit diesem Vorgehen nicht allein da. Bereits 2019 wurde bekannt, dass Amazon in TV-Werbespots für Alexa ähnliche audiotechnische Maßnahmen nutzte, damit Echo-Lautsprecher nicht auf das Wake-Word reagierten. Auch Google hatte in einzelnen Präsentationen Anpassungen vorgenommen, um „OK Google“ nicht massenhaft auszulösen.

Siri AI in der EU weiter eingeschränkt

Die WWDC 2026 stand im Zeichen einer umfassend überarbeiteten Version des Sprachassistenten unter dem Namen „Siri AI“, eingebettet in Apples „Apple Intelligence“. Siri AI soll natürliche Sprache verstehen, Bildschirminhalte lesen und persönliche Kontexte in Antworten einbeziehen können. In der EU wird Siri AI zum Start allerdings nicht auf iPhone und iPad verfügbar sein – Apple verweist auf regulatorische Anforderungen. Apples Datenschutzstrategie rund um Siri AI setzt dabei weiterhin auf lokale Verarbeitung und Private Cloud Compute, um möglichst wenige Nutzerdaten nach außen zu geben.

(mki)

Ohne Registrierung nutzbare Analogfunkgeräte helfen bereits sehr dabei, sich in gemeinsam handwerklich arbeitenden Gruppen besser zu koordinieren. Doch insbesondere dort, wo es häufig lauter wird, können Digitalfunkgeräte Sprache filtern, dadurch verständlicher übertragen und aufgrund ihrer hohen Empfangsempfindlichkeit größere Reichweite bieten.

Der preisliche Unterschied zwischen Analog- und Digitalfunkgeräten im 446-MHz-Band (PMR446) ist heute eher gering – zumindest in den Einsteiger- und Mittelklassen. Sobald der erste Versuch mit günstigen Geräten im Arbeitsalltag ergeben hat, dass Sprechfunk einen Mehrwert bietet, lohnt sich der Blick auf die wenig teureren Digitalfunkgeräte.

Anknüpfend an den Artikel zum Konfigurieren der Analogparameter, erklären wir auf den folgenden drei Seiten, wie Sie lizenzfreie Digitalfunkgeräte unterschiedlicher Hersteller so konfigurieren, dass Sie sich gegenseitig hören. Als Beispiele nehmen wir wie zuvor das Midland D10 (165 Euro/Gerät) und das Retevis P64 (55 Euro/Paar); beide sind DMR-Geräte (Digital Mobile Radio), die auch analog funken können. DMR- und dPMR-Geräte (Digital Private Mobile Radio) sind im Digitalmodus indes nicht interoperabel.

Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Funk am Bau: PMR446-Digitalfunkgeräte programmieren“.
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