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Künstliche Intelligenz

KI-Basis entwickeln: Die Architektur smarter Systeme


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It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.

Je intelligenter KI-Systeme werden, desto deutlicher wird: Modelle allein skalieren nicht. Viele Anwendungen beginnen mit einem Modell im Zentrum und improvisieren den Rest. Das funktioniert, solange das System nur Fragen beantworten soll. Doch sobald es handeln, Entscheidungen treffen oder mehrere Schritte koordinieren muss, stößt dieser Ansatz an seine Grenzen. Die Architektur bricht nicht spektakulär in sich zusammen, sondern sie zerfasert über die Zeit: in Workarounds, Sonderfälle und unkontrollierbare Abhängigkeiten.

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Sebastian Springer

Sebastian Springer

Sebastian Springer weckt als Dozent für JavaScript, Sprecher auf zahlreichen Konferenzen und Autor die Begeisterung für professionelle Entwicklung mit JavaScript.

Die eigentliche Frage beim Systementwurf lautet deshalb nicht, wie man ein Modell verbessert, sondern wie man ein System baut, das intelligenter werden darf, ohne instabil zu werden. Wer versteht, wie ein KI-System aufgebaut ist und wie sich die Rollen seiner Schichten verändern, kann Anwendungen entwickeln, die nicht von der nächsten Modellgeneration überrollt werden, sondern von ihr profitieren und sie nahtlos integrieren.

Moderne KI-Systeme bestehen nicht aus einem Modell mit etwas Logik darum herum, sondern aus klar abgegrenzten Schichten, die jeweils eine eigene Verantwortung tragen und gemeinsam bestimmen, wie intelligent ein System werden kann.

Die Architektur eines KI-Systems lässt sich in fünf Schichten gliedern: Präsentation, Orchestrierung, Integration, Wissen und Infrastruktur. Jede Schicht erfüllt eine eigene Rolle im Gesamtsystem und hat Auswirkungen darauf, wie es Aufgaben formuliert, Entscheidungen trifft, Informationen nutzt und Aktionen ausführt. Erst im Zusammenwirken entsteht ein System, das nicht nur Antworten liefert, sondern handeln kann, und das auch dann stabil bleibt, wenn sich die Umgebung ändert und Modelle sich weiterentwickeln.


Die Architektur eines KI-Systems in fünf Schichten.

Die Architektur eines KI-Systems in fünf Schichten.

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Die Präsentationsschicht ist die Stelle, an der ein KI-System erfährt, worum es überhaupt geht. Hier wird eine menschliche Absicht oder ein Ziel so formuliert, dass das System damit arbeiten kann – sei es über eine Benutzeroberfläche, über eine API oder über interne Mechanismen wie Rollen und Systemprompts, die den Rahmen der Interaktion festlegen. Doch die Präsentationsschicht liefert nicht nur die Aufgabenstellung, sondern auch den Kontext, den das System für die Bearbeitung benötigt: Ziele, Einschränkungen, Hintergrundinformationen und Rollen.

Ebenso wichtig wie die Eingabe ist auch die andere Richtung: Die Präsentationsschicht bestimmt, in welcher Form die KI Ergebnisse zurückgibt, ob als natürlichsprachliche Antwort, als strukturierte Daten für andere Systeme oder als visuelle Darstellung. Damit bildet diese Schicht die kommunikative Hülle des Systems: Sie definiert, was das System tun soll und wie es seine Ergebnisse für Menschen oder andere Systeme aufbereitet.

Sobald die Aufgabe klar formuliert ist, übernimmt die nächste Schicht, die Orchestrierung, und kümmert sich um den Lösungsweg.

In der Orchestrierungsschicht entsteht aus einer formulierten Aufgabe ein konkreter Ablauf. Diese Schicht strukturiert die Bearbeitung: Sie zerlegt die Aufgabe in einzelne Schritte, wählt die passenden Komponenten aus und legt fest, in welcher Reihenfolge das System sie abarbeiten soll. Diese Schicht steuert die Ausführung, bewertet Zwischenergebnisse und reagiert auf unerwartete Situationen. Dazu gehört auch, Fehler abzufangen, alternative Wege zu wählen und sicherzustellen, dass das Ergebnis der ursprünglichen Intention entspricht. In dieser Schicht liegen Workflows, Pipelines, Policies, Guards und Routing-Logik – alles, was bestimmt, wie das System arbeitet.

Die Orchestrierung trifft Entscheidungen über Ablauf, Struktur und Kontrolle, nicht aber darüber, womit das System interagiert oder welches Wissen es nutzt. Damit bildet sie das operative Zentrum: Sie sorgt dafür, dass aus einer Aufgabenstellung ein nachvollziehbares, konsistentes Verhalten entsteht.

Sobald klar ist, welche Schritte notwendig sind, greift die nächste Schicht, die Integration, und stellt die Verbindung zur Außenwelt her.

Die Integrationsschicht verbindet die internen Abläufe des Systems mit seiner Umgebung. Während die Orchestrierung festlegt, wie eine Aufgabe ausgeführt wird, stellt die Integration die Mittel bereit, um dafür auf Daten, Dienste und Funktionen außerhalb des Systems zuzugreifen. Mit dieser Schicht erhält das System die Fähigkeit, Informationen abzurufen oder externe Funktionen auszuführen. Damit definiert sie den Handlungsspielraum des Systems: welche Dienste erreichbar sind, welche Datenquellen genutzt werden können und welche Operationen grundsätzlich erlaubt sind. Technisch umfasst diese Schicht Schnittstellen wie APIs, Adapter, Connectors, Tools oder Datenbankzugriffe.

Die Integration stellt Möglichkeiten bereit, trifft aber keine Entscheidungen darüber, wann oder warum das System sie nutzen soll. Diese Verantwortung bleibt bei der Orchestrierung. Sobald klar ist, welche Informationen das System benötigt oder welche Daten bereitstehen müssen, übernimmt die nächste Schicht, die Wissensschicht, und strukturiert das dafür notwendige Wissen.

Die Wissensschicht gleicht eine grundlegende Einschränkung moderner Sprachmodelle aus: Sie bringen zwar umfangreiches Sprach- und Weltwissen mit, doch dieses endet zum Zeitpunkt des Trainings. Informationen, die später entstehen oder organisationsspezifisch sind, müssen außerhalb des Modells vorliegen.

Hier setzt die Wissensschicht an. Sie stellt Wissen unabhängig vom Modell bereit, strukturiert es und hält es aktuell. Dazu gehören nicht nur Fakten und Dokumente, sondern auch Kontext, Historie und domänenspezifische Zusammenhänge. Technisch umfasst sie Datenbanken, Vektor-Stores, Wissensgraphen, Dokumente und Metadaten. Die Wissensschicht legt fest, was das System weiß und welche Informationen für eine Aufgabe relevant sind. Sie entscheidet jedoch nicht, wann dieses Wissen genutzt wird oder wie es in den Ablauf eingebettet wird. Das bleibt die Aufgabe der Orchestrierung.

Sobald das relevante Wissen bereitsteht, übernimmt die nächste Schicht, die Infrastruktur, und stellt die technischen Bedingungen bereit, unter denen das gesamte System zuverlässig läuft.

Die Infrastrukturschicht stellt sicher, dass ein KI-System dauerhaft und unter realen Bedingungen zuverlässig arbeitet. Sie bildet das technische Fundament, auf dem alle anderen Schichten aufbauen, und definiert die Betriebsqualität des Systems: Verfügbarkeit, Sicherheit und Skalierbarkeit. Auf technischer Ebene umfasst sie Aspekte wie Rechenleistung, Speichernetzwerke, Identitäten, Deployment-Mechanismen und das Monitoring des Systemzustands.

Die Schichtenarchitektur zeigt, wie ein KI-System aufgebaut ist und wie seine Intelligenz entsteht. Das Sprachmodell selbst ist darin nicht enthalten, was zur entscheidenden Frage führt: Welche Rolle spielt das Modell wirklich?

Intuitiv könnte man das Modell für den Kern eines KI-Systems halten. Doch in der Systemarchitektur ist es keine eigene Schicht, sondern ein kognitiver Baustein, den die Architektur zum Bereitstellen bestimmter Fähigkeiten nutzt: Sprachverständnis, Mustererkennung, Planung, Extraktion oder Klassifikation. Moderne Systeme verwenden dafür nicht ein einzelnes Modell, sondern eine ganze Reihe spezialisierter Modelle, die je nach Aufgabe eingesetzt werden.

Diese Modelle bilden eine eigene Ebene, die neben den fünf Schichten liegt. Jede Schicht kann auf Modelle zugreifen, nutzt sie jedoch für unterschiedliche Zwecke.

Die Präsentationsschicht verwendet Modelle, um natürliche Sprache zu verstehen und aus offenen Formulierungen strukturierte Aufgaben zu erzeugen. Die Wissensschicht nutzt Embedding-Modelle, um relevante Informationen zu finden oder Dokumente semantisch zu verknüpfen. In der Integrationsschicht können externe Agenten angebunden sein, die wiederum über eigene Modelle verfügen und deren Fähigkeiten in das System einfließen lassen. Selbst die Infrastrukturschicht kann Modelle einsetzen, etwa um Betriebszustände zu analysieren, Anomalien zu erkennen oder Lastverhalten vorherzusagen. Die zentrale Instanz, die entscheidet, welches Modell wann und wofür genutzt wird, ist die Orchestrierung. Sie kombiniert Modellaufrufe, bewertet deren Ergebnisse, bindet sie in Prozesse ein und kontrolliert ihren Einsatz. Die Integration liefert die Daten und ermöglicht Interaktion mit der Umgebung, die Wissensschicht ergänzt, was das Modell nicht wissen kann, die Präsentation bereitet Aufgaben für das Modell auf und die Infrastruktur stellt den Betrieb technisch sicher.

Je autonomer ein System wird, desto stärker verlagert sich seine Intelligenz aus den Modellen in die Architektur. Nicht die Modelle legen fest, wie ein System denkt und handelt, sondern die Architektur: Sie strukturiert Ziele, bereitet Entscheidungen vor, ordnet Wissen, ermöglicht Aktionen und setzt Grenzen – und nutzt dafür gezielt unterschiedliche Modelle.

Erst das Zusammenspiel der Schichten macht ein System handlungsfähig. Modelle bleiben wichtige Bausteine, die die kognitiven Fähigkeiten liefern, die jede Schicht für ihre Aufgaben benötigt – doch die Architektur bestimmt, wie weit ein System wachsen kann und wie autonom es tatsächlich agiert.



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3I/ATLAS: Interstellarer Komet ist wohl sogar 10 bis 12 Milliarden Jahre alt


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Der interstellare Komet 3I/ATLAS ist offenbar noch einmal deutlich älter als bislang angenommen und vor 10 bis 12 Milliarden Jahren unter Bedingungen entstanden, die sich von jenen in unserem Sonnensystem deutlich unterscheiden. Darauf deuten Untersuchungen mit dem Weltraumteleskop James Webb hin, deren Ergebnisse jetzt vorgestellt wurden. Demnach gibt es auf dem Himmelskörper beispielsweise 30-mal mehr Deuterium als auf Kometen im Sonnensystem. Das deute darauf hin, dass er in einem sehr kalten Sternsystem und viel früher in der Geschichte unserer Galaxie entstanden sei, fasst die Europäische Weltraumagentur ESA die Forschungsergebnisse zusammen.

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Vergleiche der Verhältnisse verschiedener Stoffe zueinander auf 3I/ATLAS und auf Kometen aus dem Sonnensystem

(Bild: NASA, ESA, CSA, M. Cordiner, L. Hustak (STScI))

Das Material, aus dem 3I/ATLAS einst entstanden ist, sei dabei wahrscheinlich reichlich Strahlung ausgesetzt gewesen, schreibt die Forschungsgruppe. Gleichzeitig habe es damals aber wohl keine „langfristige Wärme“ gegeben, die das Eis aus dem schweren Wasser Deuterium in jenes Eis umgewandelt hätte, das wir von der Erde kennen. Auf den extrem frühen Ursprung deutet demnach auch das Verhältnis der Kohlenstoff-Isotope 12C und 13C hin. Zusammengenommen würden die Spuren nahelegen, dass der interstellare Komet in einer Epoche entstanden ist, die als „kosmische Mittagsstunde“ bezeichnet werde. Damals habe die Sternentstehungsrate im Kosmos ihren Höhepunkt erreicht. Unsere Sonne ist dagegen erst gerade einmal vor 4,5 Milliarden Jahren entstanden.

Dass 3I/ATLAS wohl deutlich älter ist als unser Sonnensystem, war bereits kurz nach seiner Entdeckung ermittelt worden. Damals hieß es aber noch, dass der interstellare Komet vor mindestens 7,6 Milliarden Jahren entstanden sein dürfte. Dieser Wert wurde nun noch einmal deutlich nach hinten verschoben, bis zu 12 Milliarden Jahre könnte der Komet alt sein. Dazu passt auch eine ebenfalls jetzt verfügbar gemachte Analyse, die bestätigt, dass 3I/ATLAS um einen vergleichsweise primitiven Stern in den Randbereichen der Milchstraße entstanden sein dürfte. Diese Studie ist vorab auf Arxiv einsehbar, die Studie zu den Isotopen wurde im Wissenschaftsmagazin Nature publiziert.

Die Analyse sei überhaupt erst möglich gewesen, weil viele Dinge ideal zusammengekommen seien, allen voran die frühzeitige Entdeckung des Himmelskörpers. 3I/ATLAS wurde Anfang Juli 2025 mit dem Asteroid Terrestrial-impact Last Alert System (ATLAS) in Chile entdeckt, daher sein Name. Der interstellare Komet war überhaupt nur der dritte Besucher in unserem Sonnensystem, der während des Durchflugs entdeckt wurde. Auf seiner Bahn durchs Sonnensystem befand er sich im Herbst aus der Perspektive der Erde hinter der Sonne. Deshalb mussten vorübergehend Sonden aus verschiedenen Ecken des Sonnensystems einspringen und die Beobachtung übernehmen. Später konnte er dann auch wieder von der Erde aus beobachtet werden.


(mho)



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Moderner Leierkasten: DIY-Spieldose im Eigenbau


Von Kindertagen an üben Drehorgeln eine besondere Anziehungskraft auf mich aus. Ich denke, das liegt vor allem daran, dass diese Geräte es auch einem musikalischen Analphabeten wie mir auf wundersame Weise ermöglichen, zauberhafte Melodien hervorzubringen. Diese Faszination überträgt sich bei mir ebenfalls auf die Drehorgel des kleinen Mannes, namentlich Spieldosen.

Deren Funktionsprinzip basiert darauf, dass unterschiedlich lange Stahlzinken, die Tonzungen, jeweils gestimmt auf eine bestimmte Note, über eine Stiftwalze oder -platte gleiten und durch kleine Erhebungen zum Schwingen angeregt werden. Angetrieben wird das Ganze durch eine Kurbel, die meist über ein Schneckengetriebe die Walze zum Drehen bringt.

  • Töne erzeugen mit Piezo-Lautsprecher
  • Motor als Generator zur Stromversorgung
  • PIC16-Mikrocontroller programmieren

Checkliste

Zeitaufwand: 1 Tag

Kosten: 10 Euro

Werkzeug

Material

  • Mikrocontroller PIC16F18346 oder PIC16F18326
  • DC-Getriebemotor 3  V, 50 RPM
  • 4 × Schottky-Dioden
  • 1 × Zener-Diode 5,1 V
  • Kondensatoren 1 × 1000 µF Elektrolyt, 1 × 0,1 µF Keramik
  • RGB-LED (alternativ drei einzelne LEDs)
  • Widerstand 470 Ω
  • Taster
  • Piezo-Buzzer
  • Flanschkupplung passend zum Motor
  • M3-Hardware Schrauben, Muttern, Scheiben
  • Leim, Heißkleber, Superkleber
  • 3D-Druck-Filament PLA/PETG, ggf. TPU
  • Sperrholz zum Lasern

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Inzwischen gibt es Walzenspieldosen für wenig Geld bei den üblichen Online-Marktplätzen zu erwerben. In der Regel werden sie in einem Holzgehäuse, aber auch als blankes Spielwerk angeboten. Vor einiger Zeit hielt ich es für eine gute Idee, eine Vielzahl an unterschiedlichen Spieldosen aus China zu importieren. „Ein nettes Geschenk für diverse Anlässe“ war mein Hintergedanke. Allerdings breitete sich nach Erhalt der Instrumente schnell Ernüchterung aus, da bei einem Großteil der Teile die beworbene Melodie unkenntlich und bestenfalls zu erahnen war. So reifte in mir der Entschluss, das doch selbst besser hinzubekommen.


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Bit-Rauschen: Microsoft verzettelt sich bei KI für Windows


Auf der Computex in Taipeh kam Anfang Juni endlich die Ankündigung: Mit einem guten Jahr Verspätung sollen ab Herbst 2026 Windows-11-Notebooks mit dem Nvidia RTX Spark zu kaufen sein. Hinter RTX Spark verbirgt sich der unter dem Namen N1X entwickelte CPU-GPU-Kombichip von Nvidia und MediaTek. Er ähnelt stark dem GB10 aus der Nvidia-Workstation DGX Spark. Alle großen Notebook-Hersteller und auch Microsoft selbst bringen RTX-Spark-Geräte auf den Markt und Microsoft auch einen damit ausgerüsteten Mini-PC.

Gleichzeitig mit der Computex lief die Windows-Entwicklerkonferenz Build, auf der Microsoft hochtrabende neue Pläne für agentische KI auf Windows-Rechnern präsentierte. Und zwar ausdrücklich am Beispiel der kommenden RTX-Spark-Systeme. Von Copilot – noch 2024 als neue Strategie für KI unter Windows herausposaunt – war weniger die Rede. Microsoft verzettelt sich immer stärker bei seinen KI-Ambitionen für Windows. Eine klare Botschaft an potenzielle Käufer ist nicht zu erkennen, außer „irgendwas mit KI“. Noch laufen aber nur sehr wenige KI-Funktionen lokal auf einem Windows-11-Notebook oder -PC, die attraktive Vorteile bringen. Die kostenpflichtigen Copilot-KI-Funktionen von Microsoft 365 hingegen berechnet irgendwo eines der riesigen Microsoft-Azure-Rechenzentren und nicht die Hardware des jeweiligen Nutzers.


Aufmacher: Prozessor-Kolumne Bit-Rauschen

Aufmacher: Prozessor-Kolumne Bit-Rauschen

Frankreich meldet IT-Investitionsvorhaben im Gesamtwert von insgesamt rund 110 Milliarden Euro über die nächsten Jahre. Der größte Brocken wiegt 75 Milliarden Euro, die der japanische Konzern SoftBank in Kooperation mit mehreren französischen Firmen investieren will, vor allem in KI-Rechenzentren. SoftBank hält die Mehrheit am CPU-Entwickler ARM und ist am KI-Projekt Stargate in den USA beteiligt. Zunächst sollen bis 2031 rund 45 Milliarden Euro in drei Rechenzentren im Norden Frankreichs fließen, die zusammen 3,1 Gigawatt Kapazität für KI-Server bereitstellen. Eines davon entsteht am Fährhafen Dünkirchen, also am Ärmelkanal. Dort befindet sich eines der größten Atomkraftwerke Europas, Gravelines. Seine sechs Reaktoren leisten zusammen 5,46 Gigawatt und nutzen Meerwasser zur Kühlung. Außerdem sind im Ärmelkanal große Windkraftanlagen mit mehreren Gigawatt Leistung im Bau oder in Planung.


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