Künstliche Intelligenz
Canons Nachtsicht-Wunder und ein Hai-Flüsterer – die Fotonews der Woche 16/26
Wer schon einmal nachts ohne Stativ fotografiert hat, kennt das Gefühl: Man dreht die ISO hoch, das Rauschen explodiert, und am Ende sieht das Bild aus, als hätte jemand eine Handvoll Konfetti über die Datei gestreut. Canon hat nun eine Kamera vorgestellt, die dieses Problem auf eine geradezu physikalisch radikale Weise löst – allerdings nicht für Fotografen, sondern für Überwachungsprofis und Wildbiologen. Aber der Reihe nach.
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(Bild: heise )
Wenn ein einzelnes Photon reicht
Auf der NAB 2026 hat Canon die MS-510 enthüllt, eine Spezialkamera mit einem sogenannten SPAD-Sensor (Single Photon Avalanche Diode) – wir berichteten im Januar über die Präsentation eines Prototyps. Während herkömmliche CMOS-Sensoren Licht ansammeln und dann die gesamte Ladung auslesen – wobei zwangsläufig auch Rauschen mitverstärkt wird –, zählt der SPAD-Sensor buchstäblich jedes einzelne Lichtteilchen. Trifft ein Photon auf einen Pixel, löst es eine Elektronenlawine aus, die ein sauberes digitales Signal erzeugt. Kein Akkumulieren, kein analoges Rauschen, das sich einschleicht.
Das Ergebnis: Die MS-510 [Video] arbeitet bei einer minimalen Motivbeleuchtung von 0,0006 Lux. Um das einzuordnen: Eine sternenklare Nacht bietet etwa 0,02 Lux, ein bedeckter Nachthimmel ohne jede künstliche Lichtquelle liegt bei rund 0,007 Lux. Canons neue Kamera sieht also in Dunkelheit, in der selbst Nachtsichtgeräte ins Grübeln kommen. Dazu kommt eine verbesserte Nahinfrarot-Empfindlichkeit gegenüber dem Vorgängermodell MS-500.
Bevor jetzt jemand seinen Kamerahändler anruft: Die MS-510 löst mit 3,2 Megapixeln auf, liefert 1080p-Video, akzeptiert Broadcast-Objektive mit B4-Bajonett und kostet 22.800 US-Dollar. Das ist Werkzeug für Grenzüberwachung, Infrastruktur-Monitoring und die Beobachtung nachtaktiver Tierarten, die man nicht mit Scheinwerfern verschrecken möchte.
Wie Richard Butler bei dpreview treffend analysiert, hat die SPAD-Technologie für die klassische Fotografie noch einige Hürden zu nehmen. Die Quanteneffizienz, also der Anteil des Lichts, der tatsächlich gemessen wird, unterscheidet sich nicht dramatisch von aktuellen CMOS-Sensoren. Der große Vorteil des SPAD liegt im Wegfall des Ausleserauschens, das vor allem bei extremer Dunkelheit relevant ist. Bei Tageslicht dominiert ohnehin das Photonenrauschen, und dagegen hilft auch keine Elektronenlawine. Hinzu kommt der Energiehunger: Die MS-510 verbraucht als Gesamtsystem rund 24 Watt – doppelt so viel wie Canons CMOS-basierte MS-Kameras. Akkulebensdauer und Wärmemanagement in einem kompakten Kameragehäuse wären also echte Herausforderungen. Von der Auflösung ganz zu schweigen. Wer also auf einen SPAD-Sensor in einer EOS R wartet, sollte sich bequem hinsetzen, es könnte dauern.
30 Jahre Ricoh GR
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Während Canon also in die tiefste Dunkelheit vordringt, feiert Ricoh das Licht des Alltags. Die GR-Serie wird 30 Jahre alt, und das Unternehmen begeht das Jubiläum mit einem neuen Logo, dem Slogan „Forever a Snapshooter“ und der Ankündigung von Fan-Events weltweit im Herbst. Ein neues Produkt gibt es nicht – was angesichts der Tatsache, dass die GR IV und die GR IV Monochrome erst kürzlich erschienen sind, auch niemanden überraschen dürfte.
Die Geschichte der GR-Serie liest sich wie eine Lektion in konsequenter Produktphilosophie. 1996 startete alles mit der filmbasierten GR1 und ihrem 28mm f/2.8-Objektiv. 2005 kam die erste digitale GR mit einem 1/1,8-Zoll-CCD-Sensor. Und bis heute folgt die Serie vier goldenen Regeln, wie Kazunobu Saiki, General Manager der Kamerasparte, im vergangenen Jahr gegenüber PetaPixel erklärte: Die GR muss immer dabei sein (Kompaktheit), schnell reagieren, hohe Bildqualität liefern und sich weiterentwickeln, solange die ersten drei Regeln nicht verletzt werden.
In einer Branche im Wandel ist diese Beständigkeit fast schon rebellisch. Die GR ist die Kamera, die Streetfotografen in die Jackentasche stecken, die Profis als Zweitkamera schätzen und die Hipster auf Instagram posten, ohne zu wissen, dass sie damit eine 30-jährige Tradition fortführen. Chapeau, Ricoh.
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Der Mann, der Haie fliegen ließ
Zum Wochenende eine Videoempfehlung, die nichts mit Technik, aber alles mit der Kraft der Fotografie zu tun hat. Der südafrikanische Wildlife-Fotograf Chris Fallows war zu Gast bei „60 Minutes“ auf CBS und sprach über seine Karriere, die untrennbar mit den Großen Weißen Haien in der False Bay bei Kapstadt verbunden ist.
Fallows wurde berühmt durch sein Bild „Air Jaws“ – eine Schwarzweiß-Aufnahme eines Weißen Hais, der mit offenem Maul aus dem Wasser schießt. „Wir hatten schon eine Stunde lang einen Robben-Dummy geschleppt, ohne Erfolg“, erzählt er. Dann brach ein Hai durch die Wasseroberfläche, und Fallows drückte ab. Die gesamte Sequenz dauerte sieben Sekunden. „Es war in der Zeit des Films. Ich konnte nicht auf die Rückseite der Kamera schauen“, erinnert er sich. Das ganze Wochenende habe er gewartet, ob das Bild scharf sei. Am Montag im Labor applaudierten alle.
Doch die Geschichte hat auch eine bittere Seite: Vor etwa zehn Jahren begann die Population der Großen Weißen in der False Bay dramatisch zu schrumpfen. Wo Fallows einst 250 bis 300 Individuen pro Jahr sichtete, sind die Haie heute weitgehend verschwunden. Die Gründe werden noch diskutiert, aber Fallows nutzt seine Bekanntheit und die Einnahmen aus seiner Fotografie inzwischen für den Naturschutz. Gemeinsam mit seiner Frau Monique hat er Land in Südafrika und Namibia erworben, um Lebensräume wiederherzustellen.
„Alle Lebewesen hängen voneinander ab“, sagt Fallows. „Große Weiße Haie, Elefanten, Löwen, Pinguine – sie alle haben ihre eigenen kleinen Familien und Ökosysteme. Behandelt sie mit Respekt.“ Wer etwas Zeit hat, findet das Interview bei CBS – es zeigt eindrucksvoll, dass die wichtigste Eigenschaft eines Fotografen nicht die Kamera ist, sondern die Geduld, zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu sein.
Historische Randnotiz: Als Ilford noch Kameras baute
Und weil wir gerade bei Jubiläen und Rückblicken sind: Amateur Photographer hat diese Woche eine charmante Zeitreise durch die Kamerageschichte von Ilford veröffentlicht. Ja, genau, Ilford, das Unternehmen, das die meisten nur von Filmrollen und Fotopapier kennen. Tatsächlich trug eine kleine, aber feine Reihe von Kameras den Ilford-Schriftzug, von der Magazine Hand Camera aus dem Jahr 1902 über die legendäre Witness – Großbritanniens Antwort auf die Leica, heute bis zu 10.000 Pfund wert – bis zu den Sportsman-Modellen der 1950er, die für viele Briten der Einstieg in die „richtige“ Fotografie waren. Hergestellt hat Ilford die meisten dieser Kameras übrigens nicht selbst, sondern von externen Ingenieurbüros bauen lassen. Das Geschäftsmodell „Design hier, Fertigung dort“ ist also keine Erfindung des 21. Jahrhunderts. Wer sich für Fotogeschichte begeistert, sollte sich diesen wunderbaren Long Read zum Sonntagskaffee gönnen.
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(tho)
Künstliche Intelligenz
LTE für IoT-Projekte | heise online
Mit dem USB-LTE4G-EU hat Olimex ein kompaktes 4G-Modem für IoT- und Embedded-Projekte vorgestellt. Das Gerät basiert auf dem LTE-Modul Quectel EG800K-EU und richtet sich an Anwendungen wie Telemetrie, Fernwartung, industrielle Steuerungen oder mobile Gateways. Der Fokus liegt dabei weniger auf maximaler Geschwindigkeit, sondern auf einer stabilen Datenverbindung für Geräte, die dauerhaft online sein sollen.
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Das Modem nutzt LTE Cat.1bis. Der Mobilfunkstandard ist speziell für IoT-Geräte gedacht und arbeitet mit nur einer Antenne. Dadurch sinken Hardwarekosten und Stromverbrauch. Die maximale Datenrate liegt bei bis zu 10 MBit/s im Download und 5 MBit/s im Upload. Das reicht zwar nicht, um das aktuelle YouTube-Video der Make zu schauen, aber für Sensordaten reicht es allemal.
Angeschlossen wird das Modul über USB-C mit USB-2.0-Interface. Laut Olimex funktioniert die Einbindung unter Linux, Windows und Android ohne größere Konfiguration. Besonders interessant für Maker: Systeme wie Raspberry Pi, BeagleBone oder OLinuXino sollen das Modem automatisch erkennen. Einfach einstecken und die Internetverbindung läuft über LTE, wenn man eine SIM-Karte eingesteckt hat.
Die Stromaufnahme fällt laut Olimex niedrig aus. Im Sleep-Modus benötigt das Modem rund 3 mA, im Idle-Betrieb etwa 22 mA. Unter Last steigt der Verbrauch laut Hersteller auf 50 bis 350 mA, kurzzeitig können beim Verbindungsaufbau aber Stromspitzen bis 2 A auftreten. Olimex weist deshalb ausdrücklich darauf hin, dass ein hochwertiges USB-Kabel notwendig ist.
Mit Abmessungen von 34 × 25 × 6 mm fällt das Gerät kompakt aus. Die Betriebstemperatur gibt Olimex mit -35 bis +75 Grad Celsius an, womit sich das Modem auch für Außeninstallationen oder industrielle Umgebungen eignet. Angeboten wird außerdem eine Variante mit integrierter PCB-Antenne unter der Bezeichnung USB-LTE4G-EU-ANT.
Für Maker ergeben sich damit einige interessante Einsatzmöglichkeiten. Denkbar wären etwa autarke Messstationen mit LTE-Anbindung, mobile Raspberry-Pi-Gateways, Fernwartungssysteme für Garten- oder Solaranlagen oder Telemetrie-Projekte ohne vorhandene Netzwerkinfrastruktur.
Im Olimex-Shop kostet das USB-LTE4G-EU derzeit 11,95 Euro pro Stück.
Wer zwar kein Internet braucht, aber Daten weit funken möchte, findet in unserem Artikel zum Klingel-Repeater einen Einstieg in LoRa.
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(das)
Künstliche Intelligenz
Stroop-Effekt: KI-Modelle versagen bei klassischem Aufmerksamkeitstest
KI-Textgeneratoren scheitern nachvollziehbar an einem klassischen Test aus der Psychologie und können farbig dargestellte Farbwörter nicht korrekt benennen, wenn beide nicht zueinanderpassen. Das hat ein US-Forschungsteam herausgefunden, das GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, GPT-5, Claude Opus 4.1 und Gemini 2.5 den sogenannten Stroop-Test absolvieren ließen.
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Wenn beide Farben nicht zueinander gepasst haben, konnten die KI-Modelle die sichtbare Farbe nur bei wenigen Wörtern korrekt zuordnen. Wenn ihnen mehr vorgelegt wurden, stieg die Fehlerrate stark an. Wurden im Wechsel übereinstimmende und abweichende Paare aus Farbe und Begriff gezeigt, lagen die KI-Modelle sogar durchgehend falsch. Der Befund müsse bei der Entwicklung von allgemeiner künstlicher Intelligenz Beachtung finden, meint das Team.
Mehr Wörter, deutlich mehr Fehler
Mit dem Stroop-Test wird klinisch beurteilt, wie gut Menschen in der Lage sind, eine automatische Reaktion zu unterdrücken. Dafür werden Wörter in farbiger Schrift gedruckt und die Versuchspersonen sollen die Schriftfarbe sagen, die Bedeutung des Worts müssen sie dabei ignorieren. Dafür brauchen sie zwar im Schnitt etwas länger, wenn Farbe und Bedeutung („rot“, „blau“) nicht übereinstimmen, erklärt das Forschungsteam um Suketu Chandrakant Patel von der City University of New York. Trotzdem könnten sie „selbst bei langen Wortlisten stabile und hochpräzise Leistungen erbringen“. Das kann man über die untersuchten KI-Modelle nicht sagen, ganz im Gegenteil.
Wie die Forschungsgruppe ausführt, sind die Ergebnisse erwartungsgemäß am besten, wenn die KI-Modelle Schriftfarben nennen müssen, die zum jeweiligen Wort passen. Aber schon da gibt es bei 40 Begriffen einen Abfall. Stimmen beide nicht überein, klappt das Benennen nur für wenige Wörter, schon bei zehn Wörtern fällt die Trefferrate auf 60 %, bei 40 sind es gar weniger als 20 %. Stimmt die Farbe mal überein und mal nicht, kommen die Modelle vollkommen aus dem Tritt, bei 40 Wörtern fällt die Trefferrate dann sogar auf 0 %. Nur unter einer Bedingung lagen die Modelle komplett richtig: wenn statt Farbwörtern neutrale „X“-Zeichen präsentiert wurden, deren Anzahl der Buchstabenanzahl des jeweiligen Farbworts entsprochen hat.
Dass KI-Modelle nicht zuverlässig ermitteln, was in einem Text Aufmerksamkeit benötigt und was nicht, ist nicht neu. Die in PNAS Nexus veröffentlichte Studie habe jetzt bestätigt, dass große Sprachmodelle (LLM) – wie Menschen – besser darauf trainiert seien, Wörter zu lesen, als Farben zu benennen. Menschen könnten das Lesen aber unterdrücken und sich auch bei langen Wortlisten darauf konzentrieren, die Farbe zu nennen. Der komplette Leistungsabfall der KI-Modelle deute „auf grundlegende Einschränkungen im Vergleich zur biologischen Aufmerksamkeit hin“. Diese Kontrollmechanismen seien aber grundlegend für die Erreichung genereller künstlicher Intelligenz. Zudem könnte es Rechenleistung sparen, wenn KI-Modelle zuverlässiger unwesentliche Informationen ignorieren könnten.
(mho)
Künstliche Intelligenz
Gemini for Home: KI-Assistent startet in Deutschland als Early Access
Gemini for Home ist die Smart-Home-Version des KI-Assistenten Gemini. Zuerst angekündigt im Oktober 2025, steht sie nun auch in Deutschland für erste Nutzerinnen und Nutzer als Nachfolger des Google Assistant zur Aktivierung bereit. Die Verteilung scheint derweil genauso schleppend voranzuschreiten wie Amazons Alexa+.
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Gemini for Home ist schon seit einigen Monaten in den USA verfügbar und hat seitdem zahlreiche neue Funktionen erhalten. Wie Anish Kattukaran, Googles Chief Product Officer (CPO) Google Home, auf LinkedIn schreibt, ist jetzt Deutschland an der Reihe. „Der Sprachassistent „Gemini for Home“ (im Early Access) wird diese Woche offiziell für Nutzer in Deutschland starten! Achte auf das Einladungsbanner in den Einstellungen deiner Google Home-App,“ schreibt Kattukaran. Der CPO weist zudem auf einen neuen Beitrag in Googles Support-Forum hin, der aktuell aber noch nicht freigegeben ist.

Gemini for Home spricht jetzt Deutsch.
(Bild: Andreas Floemer / heise medien)
Laut Kattukaran handelt es sich bisher zunächst um ein Early-Access-Programm („Vorabzugriff“), zu dem berechtigte Nutzer sich in der Home-App anmelden können. Wir haben bereits Zugriff erhalten und konnten Gemini for Home auf einem alten Nest Mini aktivieren. Interessanterweise zeigt Google im Set-up-Prozess den noch nicht verfügbaren neuen Smart Speaker, der schon im vergangenen Jahr gezeigt wurde. Weitere Details zum Programm erklärt Google in einer FAQ.
Natürliche Sprache, komplexe Aufgaben
Mit Gemini for Home soll es laut Google möglich sein, nuanciertere Anfragen in natürlicher Sprache zu verwenden. Ziel sei es, eine Smart-Home-Plattform anzubieten, die für alle funktioniere. Daher versteht Google sie nicht als persönliche, sondern gemeinschaftlich genutzte Plattform.
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Gemini for Home unterstützt noch nicht alle geplanten Sprachen.
(Bild: Andreas Floemer / heise medien)
Auch komplexere Aufgaben oder mehrere Anweisungen zur Smart-Home-Steuerung lassen sich in einem Befehl bündeln. Als Beispiel könne man etwa sagen: „Dimme das Licht und stelle die Temperatur auf 20 Grad ein.“ Ferner soll Google Home dank Gemini komplexe Befehle wie „Schalte alle Lichter aus, außer im Schlafzimmer“ verstehen können. Zudem verspricht Google bessere Automatisierungen. Als Beispiel nennt der Hersteller: „Schließe die Türen und schalte alle Lichter zur Schlafenszeit aus.“ Auch Befehle wie „Wenn das Haus nachts leer ist, lass es so aussehen, als wäre jemand zu Hause“ seien möglich.
Wie gut das Ganze auf Deutsch funktioniert, wird sich zeigen. Im ersten Eindruck zeigte sich der Smart-Home-Assistent um einiges gesprächiger als der Vorgänger. In den USA waren einige Nutzer vom Upgrade weniger angetan, unter anderem, weil die KI simple Befehle nicht mehr verstanden hatte.
Google plant offenbar einen größeren Vorstoß ins Smart-Home mit Gemini. Der Home-Speaker, der einem Bericht von 9to5Google zufolge im Laufe des Juni auf den Markt kommen soll, stellt dabei nur das erste neue Produkt dar. Auch ein eigenes Smart-Display ist noch in Planung, Produkte von Drittanbietern werden erwartet. Google hat dafür Referenzhardware angekündigt.
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