Künstliche Intelligenz
Fraunhofer benutzt Sensormatten für Überwachung des Straßenzustands
Forscher des Wilhelm-Klauditz-Instituts (WKI) des Fraunhofer-Instituts für Holzforschung haben ein Sensorsystem auf Basis von Flachsfasern entwickelt, die in Asphaltstraßen eingebracht Aufschluss über den Zustand der Fahrbahn geben können. Beschädigungen, wie Risse und Löcher, sollen sich so in Echtzeit feststellen lassen.
Wie es mit einer Asphaltstraße im Inneren tatsächlich bestellt ist, lässt sich nur mit aufwendigen Messverfahren feststellen, heißt es in einer Mitteilung des Fraunhofer-Instituts. Um Schäden in tieferen Schichten aufzuspüren, müssen Bohrproben genommen und der Asphalt dabei teilweise zerstört werden. Das ist nicht wirtschaftlich.
Gewebte Sensoren
Das Verfahren der WKI-Wissenschaftler setzt deshalb auf in den Asphalt eingelassene Sensormatten, um Schäden frühzeitig erkennen zu können. Das Trägermaterial bildet ein Gewebe aus Flachsfasern, in denen 1 mm dicke leitfähige Sensordrähte eingewebt sind. Die Sensorik erstellen die Wissenschaftler mit einer Doppelgreifer-Webmaschine, die Sensormatten mit einer Breite von 50 cm und beliebiger Länge erstellen kann.
Die Festigkeit wird dabei durch eine hohe Garnstärke erreicht, was auch zu einer hohen Verschiebefestigkeit führt. Denn: Das Gewebe muss so stabil sein, dass es im Asphalt zu keinen unerwünschten Gefügestörungen kommt. Dabei helfen auch größere Garnabstände, erläutern die Forscher. Die Festigkeit sei hoch, heißt es, Belastungen bei der Installation und später durch die Witterung und die allgemeine Straßenbelastung halte das Sensormaterial aus. Die Sensormatte tauge so für eine kontinuierliche Messung von Daten, die Rückschlüsse auf den Straßenzustand geben.
Über eine Messeinrichtung werden Widerstandsänderungen in den Sensordrähten gemessen, die sich aus Beschädigungen in der Asphaltschicht ergeben. Die Daten werden dann von einer Analysesoftware ausgewertet. Die Software basiert auf Künstlicher Intelligenz (KI). Sie bestimmt bereits aufgetretene Schäden, kann jedoch auch Prognosen für zu erwartende Schäden abgeben. So sollen Probleme frühzeitig von Straßenbaubehörden erkannt und von Straßenbauern ausgebessert werden – noch bevor es teuer wird.
Die Daten sollen über eine Internet-Plattform verständlich aufbereitet und visualisiert werden, um sie Behörden, Anliegern, Unternehmen, Verkehrsteilnehmern und anderen von eventuellen Baumaßnahmen betroffenen Personen an die Hand zu geben.
Labor- und Praxistests
Erste Tests im Labor seien erfolgreich verlaufen. Derzeit erfolgen Praxistests auf einer Straße in einem Gewerbegebiet, die komplett mit dem Sensormaterial ausgestattet ist. Messstellen erfassen bereits Daten zu den Widerstandsänderungen. Diese seien so genau, dass sich bei Überfahrten eines Belastungsfahrzeugs sogar die genauen Achslasten ablesen lassen. Weitere Tests müssen noch zeigen, ob sich auch genaue Rückschlüsse auf Straßenschäden ziehen lassen.
Das Forschungsprojekt des WKI wird vom Bundesministerium für Verkehr gefördert. Beteiligt sind an dem Projekt außerdem Uhlig & Wehlig GmbH, AS+BE Asphalt- und Betonstraßenbau GmbH, Time4Innovation UG sowie die beiden Hochschulen Magdeburg-Stendal und Hannover.
(olb)
Künstliche Intelligenz
Google bringt Gemini 3 und Agenten-Plattform raus
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Gemini 3 ist auf allen Ebenen besser als der Vorgänger, Gemini 2.5 – das sagt Google und beruft sich dabei auch auf die Ergebnisse in der LM Arena, in der KI-Modelle gegeneinander antreten. Die neue Version wird ab sofort für Verbraucher, Entwickler und Unternehmen verfügbar gemacht. Zudem bietet Google künftig mit Antigravity eine Plattform an, über die KI-Agenten erstellt und betreut werden können.
Mit Gemini 3 soll jeder jede Idee zum Leben erwecken können. Das Modell sei besonders gut im Reasoning, also im Nachdenkprozess, sowie im Vibe Coding – so nennt sich Programmieren, wenn die Anweisungen in natürlicher Sprache von KI ausgeführt werden. Außerdem soll Gemini 3 den Kontext und die Absicht einer Anfrage besser verstehen. In einem Blogbeitrag schreibt Google-CEO Sundar Pichai, es sei aufregend, wie KI nicht mehr nur Text und Bilder lesen kann, sondern inzwischen auch den Raum versteht. Was Google nicht erklärt und auch auf Nachfrage schmallippig antwortet: Wie genau das Modell denn verbessert worden ist. Gibt es eine neue Architektur, andere Trainingsdaten oder wurden mehr Daten genutzt? Es habe überall Verbesserungen gegeben, heißt es in einem Gespräch.
Gemini App: Antworten im Magazin-Style
Nun zieht Gemini 3 in die Gemini App. Der zuständige Google-VP, Josh Woodward, sagt, jeder würde sofort merken können, wie viel hilfreicher Gemini mit dem Update geworden ist. Er zeigt in einer Pressevorführung, wie Gemini den Output neu sortieren kann. Der gesamte Look ist überarbeitet worden. Als Beispiel muss natürlich – wie bei fast jeder KI-Präsentation – das Thema Reiseplanung herhalten. Die App liefert Informationen fast im Stil eines Hochglanz-Magazins. Woodward zeigt auch ein Storytelling über Vincent Van Gogh – ebenfalls bunt, dynamisch und schick. Freilich bleibt immer die Frage, ob alle Informationen richtig sind, ob es Halluzinationen gibt und woher die Informationen stammen. KI ist nach wie vor auch bei Google ein Experiment.

(Bild: Google)
So kommt es denn auch, dass Gemini 3 Deep Think, ein auf Reasoning spezialisiertes Modell, zunächst noch von Sicherheitsforschern getestet wird und nur für Google AI Ultra Abonnenten verfügbar ist.
Laut Googles Deepmind-CEO Demis Hassabis, schlägt Gemini 3 Pro alle anderen Modelle in der LM Arena – mit 1501 Punkten in der Bestenliste. In Humane`s Last Exam schafft es beispielsweise 37,5 Prozent (Gemini 2.5 Pro hat 21,6 Prozent richtig beantwortet). Gemini 3 Deep Think erreicht sogar 41 Prozent.
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AI Mode setzt auf Gemini 3
Auch die Suche baut künftig auf Gemini 3 auf – gemeint ist damit der AI Mode. Für Google AI Pro und Ultra Abonnenten zunächst in den USA gibt es sogar noch eine Erweiterung namens Thinking, in der Gemini 3 Pro genutzt wird. Google spricht davon, dass der KI-Modus ein neues, generatives User-Interface erhält. Gemeint ist, dass sich etwa ganze Passagen in die Promptbar verschieben lassen, sowie interaktive Layouts und Simulationen, die das KI-Modell erstellt. Dafür greift Gemini auch auf die eigenen agentischen Fähigkeiten zurück.
Um KI-Agenten zu erstellen und zu verwalten, gibt es nun eine neue Plattform: Google Antigravity. Sie richtet sich an Entwickler. Es geht also nicht um einen Agenten, der aus dem Chat heraus mal eben ein Paar Socken für den Nutzer kauft, wie es beispielsweise der ChatGPT Agent machen soll. Grundsätzlich handelt es sich um eine integrierte Entwickler-Umgebung (IDE). Die Agenten haben dabei Zugang zum Editor, Terminal und Browser. In Antigravity ist auch Gemini 2.5 Computer Use integriert. Das ist der KI-Agent, der den Browser bedienen kann und dafür auf Screenshots zurückgreift. Auch Nano Banana steckt als Bildgenerator in der Plattform.

Antigravity
(Bild: Google)
Entwickler haben auf Gemini 3 Zugriff via API in AI Studio, Antigravity und Gemini CLI. Für Unternehmen steht Gemini 3 via Vertex AI und Gemini Enterprise zur Verfügung.
Bei all dem soll Gemini 3 das bisher sicherste Modell von Google sein. Es sei beispielsweise weniger anfällig für Prompt Injections oder den Missbrauch für Cyberangriffe.
(emw)
Künstliche Intelligenz
Grok 4.1 soll emotionaler, kreativer und faktentreuer sein
Das Large Language Model Grok soll nach einem Update auf Version 4.1 mehr emotionales Einfühlungsvermögen mitbringen, kreativer, faktentreuer und schneller sein. Das verspricht zumindest Entwickler xAI und verweist auf Benchmarks wie LMArena, laut denen das KI-Modell besser als bekannte Mitbewerber wie GPT 5 von OpenAI oder Claude Sonnet 4.5 von Anthropic abschneidet. Bemerkenswert ist dabei, dass sich das schnellere Modell ohne Reasoning-Schritt ebenfalls vor anderen Modellen mit Reasoning platzieren konnte.
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Grok 4.1 soll weniger oft Unsinn erzählen, sich im Gespräch angenehmer anfühlen, kreativer schreiben und schneller antworten. Laut xAI wurde das Modell in Blindtests von Nutzern gegenüber Grok 4 bevorzugt. In rund 65 Prozent der Fälle fanden sie demnach die neue Version besser.
Weniger Halluzinationen
xAI verspricht auch eine höhere Faktentreue. Das Non-Reasoning-Modell halluzinierte nur noch in 4,2 statt 12 Prozent der Fälle. Der Entwickler selbst spricht von „erheblichen Verbesserungen für die praktische Anwendbarkeit von Grok“. Das Modell ist in den USA zum Beispiel in Tesla-Fahrzeugen als Assistent integriert. Für das Training habe man auf die gleiche Infrastruktur zurückgegriffen, die auch bei Grok 4 im Einsatz war. Dieses Mal hätten jedoch die Optimierung des Stils, der Persönlichkeit und Hilfsbereitschaft sowie die Ausrichtung des Modells im Fokus gestanden.
Im LMArena-Test nahm das Thinking-Modell Platz 1 ein, was einen bedeutenden Sprung nach vorn darstellt, da Grok 4 dort noch auf Platz 33 stand. Die emotionale Intelligenz wurde mit EQ-Bench gemessen. Auch hier konnte sich Grok von Version 4 (1206 Punkte) auf Version 4.1 (1586 Punkte) deutlich verbessern. Beim kreativen Schreiben platzierte sich Grok 4.1 hinter der Preview-Version von GPT 5.1. Offenbar ist das Modell aber recht empfänglich für manipulative Prompts. Laut der Model Card habe Grok 4.1 im MakeMeSay-Test schlecht abgeschnitten. Allerdings sehen die Entwickler hierin kein großes Risiko.
Ab sofort verfügbar
Grok 4.1 ist in den Varianten Thinking (Codename quasarflux) und Non-Thinking (Codename tensor) ab sofort verfügbar auf grok.com, im Kurznachrichtendienst X sowie in den iOS- und Android-Apps. Es kann kostenlos von allen Nutzern verwendet werden und ist automatisch vorausgewählt. Zahlende Nutzer haben weniger Limits.
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(mki)
Künstliche Intelligenz
Bastler-Wissen: Aufbau und Funktionsweise von Topfbändern verstehen
Vielen ist der Begriff Topfband (manchmal auch Topfscharnier) nicht geläufig, vom Sehen kennen diese Scharniere aber wohl die meisten. Schließlich hat vermutlich jeder Topfbänder im Haus – in einer kleinen Wohnung vielleicht nur ein Dutzend, in einem Einfamilienhaus oft über hundert. Ob Einbauküche, Spiegelschrank im Bad oder Billy-Regal mit Tür – fast jede Möbeltür wird heute mit Topfbändern befestigt. Der Name stammt vom topfförmigen Teil ab, das in die Innenseite des Türblatts eingelassen wird.
- Aufbau und Funktionsweise von Topfbändern verstehen
- Distanz, Aufschlagmaß und -art richtig wählen
- Tipps für Topfbandaustausch und Möbelselbstbau
Anders als die außen liegenden Bänder im klassischen Möbelbau, die wie bei einer Zimmertür eine feste Achse bilden, besitzen Topfbänder keine an einem einzelnen Punkt liegende Drehachse. Stattdessen haben sie einen virtuellen Drehpunkt im Inneren des Möbels. Das ermöglicht, dass der Beschlag von außen im geschlossenen Zustand nicht zu sehen ist.
Das Topfband besteht aus vier Hauptkomponenten: zunächst dem auf der Türseite montierten Topf, auf den je nach Modell unterschiedlich gekröpfte Hebel folgen, die in einen Arm (auch Topfarm) münden, der an einer im Korpus verschraubten Montageplatte befestigt wird. Die Hebelmechanik zwischen Arm und Topf erzeugt eine Drehbewegung, deren Mittelpunkt sich im Laufe des Öffnens verschiebt – und bei jedem Modell etwas anders verläuft.
Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Bastler-Wissen: Aufbau und Funktionsweise von Topfbändern verstehen“.
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