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Künstliche Intelligenz

Kameraklassiker Polaroid SX-70 im Test: So definierte sie Technik und Design neu


Als Polaroid die SX-70 im Jahr 1972 vorstellte, war diese mehr als nur eine neue Sofortbildkamera: Sie markierte einen technologischen und gewissermaßen auch fotokulturellen Wendepunkt.

Denn mit dieser Sofortbildkamera konnten Fotografen das Motiv einerseits exakt durch ein Spiegelreflexsystem sehen und komponieren und nicht wie bisher durch ein simples Okular. Andererseits konnten sie mit dem neuen Integralfilm SX-70 ein fertig entwickeltes Foto binnen weniger Minuten betrachten – ohne Dunkelkammer, ohne Abziehen, ohne Abfall.

Die SX-70 und der neue Integralfilm machten die Fotografie nicht nur unmittelbarer, sondern auch präziser als je zuvor. Bis heute gilt diese Polaroidkamera als Ikone für Technik, Design und Fotokultur.


Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Kameraklassiker Polaroid SX-70 im Test: So definierte sie Technik und Design neu“.
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Künstliche Intelligenz

Thunderbird will Schluss mit Einstellungschaos machen


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Thunderbird will die Einstellungen des E-Mail-Clients grundlegend überarbeiten. Anlass sind ausführliche Interviews – mit zehn Nutzern. Sie sollten den Entwicklern zeigen, wie sie als Anwender ihre Konfiguration verwalten und an welchen Stellen sie auf Hürden stoßen. Im Mittelpunkt der geplanten Änderungen stehen eine verständlichere Sprache, eine neue Struktur der Einstellungsmenüs, mehr Kontext für Datenschutz- und Sicherheitsoptionen sowie Verbesserungen bei Barrierefreiheit und Bedienoberfläche. Langfristig sollen sich die Einstellungen auf Desktop und Mobilgeräten zudem stärker angleichen.

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Nach Angaben des Thunderbird-Teams schätzen Nutzer zwar den großen Funktionsumfang und die weitreichenden Anpassungsmöglichkeiten. Die meisten richten Thunderbird jedoch einmalig ein und ändern anschließend nur noch ausgewählte Optionen. Entsprechend wünschen sie sich eine moderne, übersichtliche Oberfläche, in der sich Einstellungen schnell finden und ohne unnötigen Fachjargon verstehen lassen.

Aus den Gesprächen leitete das Entwicklerteam mehrere Schwerpunkte für die weitere Entwicklung ab. So wollen sie technische Begriffe durch allgemein verständliche Bezeichnungen ersetzen. Außerdem will Thunderbird die Einstellungen künftig stärker nach Aufgaben statt nach technischen Kategorien gliedern. Das soll die Navigation vereinfachen und die Abhängigkeit von tief verschachtelten Menüs verringern.

Die Entwickler beobachteten außerdem, dass viele Anwender die integrierte Suche bereits heute als bevorzugten Weg nutzen, um bestimmte Optionen aufzurufen. Gleichzeitig empfinden viele die bisherigen Konfigurationsdialoge als überladen. Ziel der Überarbeitung ist daher, die Informationsdichte zu reduzieren und Einstellungen leichter auffindbar zu machen.

Auch Datenschutz- und Sicherheitseinstellungen sollen verständlicher werden. Statt einer langen Liste einzelner Kontrollkästchen plant Thunderbird zusätzliche Erläuterungen zu den jeweiligen Funktionen sowie zu Voreinstellungen. Anwender sollen dadurch sicher und informiert entscheiden können, welche Auswirkungen eine Änderung hat. Zudem soll die Oberfläche moderner wirken, damit der Funktionsumfang von Thunderbird auch neue Nutzer nicht abschreckt.

Auch beim alltäglichen Umgang mit dem E-Mail-Client lieferten die Interviews ein interessantes Ergebnis. Viele Anwender nutzen ihren Posteingang nicht nur zum Lesen von E-Mails, sondern zugleich als persönliche Aufgabenliste – ungelesene Nachrichten markieren dabei noch zu erledigende Aufgaben. Aus dieser Arbeitsweise leitet Thunderbird zwar aktuell keine konkreten Änderungen ab, die Entwickler bezeichnen sie jedoch als relevantes Muster für künftige Untersuchungen.

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Parallel zur Überarbeitung der Einstellungen soll auch die Barrierefreiheit verbessert werden. Anlass ist unter anderem ein Audit eines Community-Mitglieds, dessen Ergebnisse in die Neugestaltung einfließen sollen.

Derzeit arbeitet das Thunderbird-Team nach eigenen Angaben daran, den Umfang des Projekts festzulegen, eine neue Informationsarchitektur für die Einstellungen auszuarbeiten und die Gestaltung von Desktop- und Mobilversion aufeinander abzustimmen.

Teile der Community sehen jedoch die Aussagekraft der Untersuchung kritisch. Das Thunderbird-Team betonte daraufhin, dass die zehn einstündigen Interviews ausdrücklich keine repräsentative Umfrage unter Millionen Nutzern ersetzen sollten. Sie dienten vielmehr als qualitative Vorstudie, um typische Probleme und Nutzungsmuster zu identifizieren. Künftige Untersuchungen sollen auch Nutzer erreichen, die weniger technikaffin sind.

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(fo)



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Künstliche Intelligenz

Open-Source-Hardware: DIY-Saugroboter mit LiDAR und ROS 2


Bisherige DIY-Saugroboter navigieren primitiv: Sie fahren blind durch den Raum und prallen dabei wie Betrunkene von Wand zu Wand. Das Open-Source-Projekt Oomwoo will das ändern, indem die gleichen Navigations-Frameworks zum Einsatz kommen, die auch teure kommerzielle Saugroboter verwenden: Mit 2D-LiDAR und dem Nav2-Stack des Open-Source-Frameworks ROS 2 (Robot Operating System) soll der Roboter geplante Pfade abfahren.

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Statt alle Komponenten selbst zu entwickeln, setzt das Projekt auf den florierenden Ersatzteilmarkt für chinesische Saugroboter: Motoren, Sensoren und Saugmodule werden etwa über AliExpress bezogen, lediglich Gehäuse, Bumper, Halterungen und Ladestation kommen aus dem eigenen 3D-Drucker.

Sämtliche Projektbestandteile – von den CAD-Dateien über die Firmware bis zur Steuerungssoftware – sind unter der Apache-2.0-Lizenz frei verfügbar. Cloud-Anbindung soll es nicht geben. Der Roboter soll komplett lokal arbeiten und über Home Assistant gesteuert werden.

Hinter Oomwoo steht Entwickler Ilia O., der unter anderem einfache Roboterbausätze für Unterricht und DIY verkauft. Bislang gibt es ein Chassis-Design und einige Simulationen der Steuerungssoftware, dazu viel Zuspruch in den Kommentaren auf der Projektseite. Fertige Nachbauanleitungen fehlen noch, und auch grundlegende Entscheidungen stehen noch aus – etwa welcher Rechner die Navigation übernehmen soll. Sowohl ein Raspberry Pi 5 als auch ein ESP32 mit micro-ROS als auch eine Kombination werden erwogen.

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Eine Teileliste ist für Mitte Juli angekündigt. Das Materialbudget soll bei 100 bis 200 US-Dollar plus Raspberry Pi liegen – für einen Roboter, der laut Entwickler mit kommerziellen Geräten der 500- bis 600-Dollar-Klasse mithalten soll.

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Der modulare Aufbau soll es Mitwirkenden ermöglichen, unabhängig voneinander an einzelnen Baugruppen zu arbeiten. Ein Bausatz ist angedacht, zwingend nötig soll er aber nicht sein.

Ilia O. nennt die wiederkehrenden Sicherheitsprobleme kommerzieller Saugroboter als Motivation und verweist auf den amerikanischen Sicherheitsforscher Dennis Giese, der seit Jahren die Hardware proprietärer Saugroboter in seinem Projekt robotinfo.dev dokumentiert und dabei regelmäßig Schwachstellen aufdeckt. Bereits auf dem 37C3 Ende 2023 zeigte er unter dem Titel „Sucking Dust and Cutting Grass“, wie sich Saugroboter und Mähroboter übernehmen lassen. Oomwoo umgeht das Problem, indem es weder Kamera noch Internetverbindung mitbringt.

An Maker-Saugrobotern herrscht kein Mangel: Der 3D-gedruckte Robot Vacuum Cleaner MARK II auf Arduino-Nano-Basis oder diverse Raspberry-Pi-Zero-Bauten auf GitHub zeigen, dass die Szene das Thema seit Jahren bearbeitet. Das schwedische Projekt Wolley verfolgte einen ähnlich ambitionierten Ansatz, scheint aber seit 2024 eingeschlafen zu sein.



(Bild: www.wolley.se)

Oomwoo ist damit nach aktuellem Stand das erste Projekt, das einen komplett selbst gebauten Saugroboter mit professioneller SLAM-Navigation verbindet. SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) bedeutet, dass der Roboter während der Fahrt gleichzeitig eine Karte seiner Umgebung erstellt und seine eigene Position darin bestimmt. Genau so navigieren auch die meisten kommerziellen Saugroboter.


(mch)



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TUM: Drohne und Laser messen verräterische Gase über Vulkanen


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Vulkanausbrüche vorherzusagen, ist schwierig. Ein Team der Technischen Universität München (TUM) will mithilfe von einem Laser und einer Drohne verräterische Gaskonzentrationen erfassen, die auf einen bevorstehenden Ausbruch hinweisen können.

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Das Messsystem besteht aus einem Laser und einem Quadrocopter, unter dem ein halbkugelförmiger Reflektor montiert ist. Während die Drohne eine vorgegebene Route durch den Krater abfliegt, schickt der Laser Lichtpulse im Infrarot-Bereich in Richtung der Drohne.

Das Licht trifft auf den Reflektor und wird zum Lasergerät zurückgeworfen. Auf seinem Weg wird das Licht durch das Kohlendioxid, das der Lichtstrahl durchquert, abgeschwächt. Aus der Intensität des zurückgeworfenen Laserlichts lässt sich die Kohlendioxidkonzentration bestimmen.

Das Team um den TUM-Forscher Marius Schaab hat das System in der Praxis erstmals auf der Insel Vulcano getestet, die zu den Liparischen Inseln vor der Nordküste Siziliens gehört. Die Drohne flog in einer knappen Viertelstunde eine Route in einer Entfernung von bis zu 60 Metern zum Laser ab. In der Zeit führte das System etwa 3.000 Messungen durch. Ein Algorithmus erzeugte aus den Messdaten dann eine Karte, auf der die Kohlendioxidkonzentration in einer bestimmten Höhe dargestellt ist.

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Vulkanausbrüche besser vorhersagen: Wie die TUM Gase präzise misst

Dabei wird auch der aktuell herrschende Wind berücksichtigt. Die Abweichung bei dieser Methode beträgt etwa fünf Prozent. Das testete das Team zuvor in einem Windkanal.

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Wenn Lava aus dem Untergrund an die Oberfläche drückt, treten Gase aus, vor allem Kohlenstoff- und Schwefelverbindungen. Je stärker die Lava drückt, desto größer wird die Konzentration der Gase. Sie ist also ein guter Indikator für die Aktivität in einem Vulkanfeld.

Bisher wurden die Werte am Boden erfasst. Allerdings emittieren auch Pflanzen Kohlendioxid, weshalb die Messungen ungenau ausfielen. Der Drohneneinsatz mache die Messungen „präziser und sicherer“, sagte Achim Lilienthal, stellvertretender Direktor des Robotikinstituts TUM MIRMI und Leiter des Lehrstuhls für Perzeption für intelligente Systeme der TUM School of Computation, Information and Technology. „Unser Ziel ist, das Messen und Kartieren zu automatisieren und einer künstlichen Intelligenz die Interpretation der Daten zu übergeben.“


(wpl)



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