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Künstliche Intelligenz

KI-Code: Schneller geschrieben, langsamer getestet


Generative KI hat die Produktivität beim Programmieren deutlich erhöht. Eine Studie von GitHub Research zeigt, dass Entwickler Programmieraufgaben in kontrollierten Experimenten mit KI-Assistenz rund 55 Prozent schneller erledigen als ohne Unterstützung. Doch der Geschwindigkeitsgewinn beim Schreiben von Code mittels KI-Systemen bedeutet nicht automatisch, dass Softwareprojekte insgesamt schneller vorankommen. Eine Untersuchung des Forschungsinstituts METR (Model Evaluation and Threat Research) zeigt, dass erfahrene Entwickler bei Arbeiten in vertrauten Code-Umgebungen mit KI-Werkzeugen im Schnitt 19 Prozent länger benötigen – vor allem wegen zusätzlicher Prüf- und Korrekturschritte. Ein Grund: Sie müssen sich bei Fehlern erst in den von der KI erzeugten Code einarbeiten.

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Da Testen, Debugging und Verifikation schon in der herkömmlichen Softwareentwicklung rund die Hälfte des Zeitaufwands ausmachen, schlagen Verzögerungen bei diesen Arbeiten besonders stark auf die Projektlaufzeit durch. Mit KI-Werkzeugen beim Programmieren verschiebt sich der Engpass: Das Erzeugen von Code wird einfacher und schneller – der Nachweis, dass er korrekt funktioniert und freigegeben werden kann, bleibt aufwendig. Das wiegt umso schwerer, weil die Kosten für Fehler mit jeder späteren Projektphase steigen. Eine vielzitierte Analyse des IBM Systems Sciences Institute beziffert den Unterschied: Während der Implementierung ist die Behebung eines Fehlers sechsmal teurer als in der Designphase. Beim Testen steigt der Faktor auf 15, in der Produktion auf bis zu 100. Gerade in komplexen Unternehmenssystemen wird das zum Problem. Moderne Anwendungen bestehen aus vielen Services, Programmierschnittstellen (APIs) und Datenquellen. Eine Änderung an einer Stelle kann unerwartete Nebenwirkungen an vielen anderen auslösen. Je schneller KI-Werkzeuge neuen Code produzieren, desto häufiger entstehen solche Wechselwirkungen – und damit zusätzliche Fehlerquellen.

Um diesen Engpass abzumildern, kommen zunehmend KI-Systeme auf den Markt, die neue oder geänderte Programme schneller testen sollen. Das führt jedoch zu einem grundlegenden Wandel in der Testmethodik. Klassisches Softwaretesten folgt einem deterministischen Modell: gleicher Input, gleiches Programm, identischer Output. Genau darauf beruhen Testläufe, bei denen Funktionen mit definierten Parametern aufgerufen werden und exakt die erwarteten Ergebnisse liefern müssen. Doch bei KI-Systemen gilt dieses Prinzip nur noch eingeschränkt. Große Sprachmodelle und andere generative Verfahren arbeiten auf Basis statistischer Wahrscheinlichkeiten und liefern Ergebnisse innerhalb einer Bandbreite möglicher Antworten. Die Qualität eines Systems lässt sich deshalb nicht mehr allein mit Ja-Nein-Tests überprüfen. Entscheidend ist, ob sich das Verhalten innerhalb akzeptabler Grenzen bewegt. Damit verschiebt sich auch der Fokus der Qualitätssicherung (QA). Statt vollständiger Testabdeckung rückt ein risikobasierter Ansatz in den Vordergrund: Kritische Funktionen und Schnittstellen prüfen Teams intensiver, weniger relevante Teile mit geringerer Tiefe. Ziel ist nicht mathematische Vollständigkeit, sondern eine belastbare Einschätzung des Restrisikos.

Zu den Anbietern KI-gestützter Werkzeuge gehören Keysight Eggplant, SmartBear, OpenText und Tricentis. Letzterer hat kürzlich eine „Agentic Quality Engineering Platform“ vorgestellt – eine Plattform, auf der autonom agierende KI-Agenten Qualitätssicherungsaufgaben übernehmen. Sie unterstützt unter anderem die SAP-GUI und Web-Anwendungen. Hierzu nutzt die Plattform generative KI, um Testfälle zu erzeugen, bestehende Tests zu priorisieren und Ergebnisse großer Testläufe zusammenzufassen. Technisch geht es dabei weniger um „KI testet Software“ als um die Unterstützung typischer QA-Arbeitsschritte: Änderungen im Code analysieren, relevante Tests auswählen, Fehlermeldungen gruppieren oder umfangreiche Logdateien verdichten. Der Ansatz zielt auf einen der zeitaufwendigsten Schritte im Testprozess: die Auswertung großer Mengen von Testergebnissen. In Continuous-Integration-Umgebungen laufen oft mehrere tausend Tests pro Commit, deren Resultate Entwickler anschließend interpretieren müssen. KI-Werkzeuge können helfen, Muster schneller zu erkennen und Fehlerursachen besser einzugrenzen. Der Nutzen verschiebt sich damit vom Generieren einzelner Tests hin zur Organisation und Auswertung ganzer Testlandschaften.

Trotz dieser Entwicklungen bleibt der Einsatz KI-basierter Tests begrenzt. Viele Aspekte der Softwarequalität lassen sich nicht aus Testläufen ableiten. Dazu gehören Sicherheitsprobleme, strukturelle Code-Schwächen oder die Vermeidung technischer Schulden – also aufgeschobener Wartungs- und Modernisierungsarbeiten, die langfristig den Entwicklungsaufwand erhöhen. Solche Fragen betreffen die Architektur einer Anwendung und nicht nur ihr Laufzeitverhalten. Statische Codeanalyse (Static Analysis), die den Quellcode ohne Ausführung auf Fehler und Schwachstellen untersucht, Security Audits und klassische Code Reviews bleiben daher notwendig. Generative KI kann hier allenfalls Hinweise liefern, ersetzt aber keine systematische Analyse. Besonders bei sicherheitskritischen Anwendungen ist automatisches KI-Testing kein ausreichender Qualitätsnachweis.

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Diese Grenzen führen zu einem Grundprinzip moderner Entwicklungsprozesse: Der Mensch bleibt Teil der Entscheidungskette. Automatisierte Tests können Hinweise liefern und große Datenmengen auswerten, doch die Freigabe eines Releases bleibt eine Risikoabwägung. In vielen Unternehmen entscheiden deshalb weiterhin Entwickler- oder QA-Teams darüber, ob eine neue Softwareversion in Produktion gehen darf. KI kann diesen Prozess beschleunigen, indem sie Informationen verdichtet und Routineaufgaben übernimmt. Die Verantwortung für die Freigabe bleibt jedoch beim Menschen. Wie riskant eine unzureichende Kontrolle ist, zeigten jüngst durch KI-Tools verursachte Ausfälle bei Amazon, nach denen der Konzern strengere Prüfmechanismen einführte.

Generative KI beschleunigt das Schreiben von Code erheblich, erhöht aber zugleich den Aufwand für dessen Verifikation. Mehr generierter Code bedeutet mehr Varianten, mehr Integrationspunkte und damit mehr potenzielle Fehlerrisiken. KI kann beim Erzeugen von Testfällen und bei der Analyse großer Testläufe helfen, löst aber nicht alle Qualitätsprobleme. Fragen der Sicherheit, Architektur und technischer Schulden bleiben Aufgaben von Entwicklern und Review-Prozessen. Entscheidend bleibt: Ob eine Softwareversion in Produktion gehen darf, ist eine menschliche Entscheidung.

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(fo)



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Snap Specs: Erste echte AR-Brille für Konsumenten kostet 2195 Dollar


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

Snap bringt eine Augmented-Reality-Brille namens Specs auf den Markt. Snap-CEO Evan Spiegel hat sie am Dienstag im Rahmen der Augmented World Expo 2026 vorgestellt. Specs soll ohne externe Recheneinheit auskommen und sich direkt an Endkunden richten. Das Unternehmen verspricht leistungsfähige Augmented Reality (AR) in einem alltagstauglichen Brillenformat.

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Die Specs funktionieren eigenständig, ohne Kabel oder Zusatzmodule. Zusätzlich können sie für bestimmte Einsatzzwecke wie Videostreaming per USB-C-Kabel mit Zuspielgeräten wie Laptops oder Smartphones verbunden werden. Zwei nicht spezifizierte integrierte Snapdragon-Prozessoren übernehmen Umgebungsanalyse und Darstellung der Inhalte. Dadurch soll die Verzögerung zwischen Bewegung und Bildaufbau beim Handtracking auf rund sieben Millisekunden sinken.

Die Brille nutzt Waveguides und projiziert Inhalte über ein LCoS-System mit einem Sichtfeld von 51 Grad und bis zu 16 Millionen Farben. Zum Vergleich: Vollwertige Mixed-Reality-Headsets wie die Apple Vision Pro oder Meta Quest 3 haben Sichtfelder von bis zu 110 Grad, Display-Brillen von Xreal oder Viture erreichen bis zu 57 Grad. Snap vergleicht die Darstellung beim Arbeiten mit einem 24-Zoll-Monitor und beim Medienkonsum mit einer virtuellen Leinwand von etwa 115 Zoll (ca. 3 m) in drei Metern Entfernung.

Die elektrochromatischen Gläser sollen sich automatisch an die Lichtverhältnisse anpassen und binnen zehn Sekunden von vollständig getönt zu transparent wechseln. Sehstärkelinsen hat Snap ebenfalls angekündigt. Diese sollen auf Bestellung von Vertragspartnern gefertigt werden und einfach zu wechseln sein. Details zu den Preisen oder dem Bestellvorgang gibt es bislang nicht.

Das Software-Ökosystem setzt weiterhin auf interaktive AR-Anwendungen, die Snap „Lenses“ nennt. Entwickler haben mit den Spectacles 5 bereits Hunderte Lenses erstellt, etwa für Navigation, geführtes Spielen von Instrumenten oder Bildung. Neue KI-Werkzeuge sollen die Entwicklung künftig beschleunigen, unter anderem durch automatisierte Unterstützung beim Testen und Optimieren. Auch bestehende Projekte aus Unity sollen sich künftig leichter übertragen lassen.

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Snap Keynote at AWE USA 2026: Making Computing More Human with Evan Spiegel, Snap Co-Founder and CEO

Beim Datenschutz verspricht Snap, dass viele Daten direkt auf dem Gerät verarbeitet werden. Eine LED signalisiert Aufnahmen und Nutzer sollen kontrollieren können, welche Informationen gespeichert oder geteilt werden. Ob das ausreicht, um Vertrauen zu schaffen, bleibt abzuwarten – schließlich verdient Snap sein Geld hauptsächlich mit Werbung. Zudem geraten Smart Glasses aktuell immer mehr in die Kritik, da unbemerktes Filmen viel zu leicht ist.

Im Vergleich zu vielen aktuellen Smart Glasses sind die Specs noch immer deutlich als Tech-Brille zu erkennen. Dafür sorgen vor allem die breiten Bügel. Die Hardware ist aber sichtbar kompakter geworden als bei der Entwicklerbrille Spectacles 5, die stolze 226 Gramm wiegt und Ohren verlässlich binnen kürzester Zeit nach unten drückt. Die neuen Specs kommen in zwei Rahmengrößen (47mm und 52mm) und bringen je nach Größe etwa 132 bis 136 Gramm auf die Waage.

Die Akkulaufzeit soll deutlich gestiegen sein. Snap gibt sie bei gemischter Nutzung mit bis zu vier Stunden an. Das mitgelieferte Ladeetui kann die Brille bis zu vier mal voll aufladen und soll die Laufzeit unterwegs so auf insgesamt 20 Stunden bringen.

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Die Specs können ab sofort vorbestellt werden und sollen im Herbst in den USA, Großbritannien und Frankreich erscheinen. Der Preis: stolze 2.195 US-Dollar. Damit dürften es die Specs schwer haben, eine breite Käuferschicht anzusprechen. Immerhin ist Snap bislang konkurrenzlos. Lediglich Meta hat mit der Orion ein ähnliches Produkt in Entwicklung, dessen Veröffentlichung aber noch in den Sternen steht.

Wirtschaftlich steht Snap unter Druck. Das Unternehmen hat kürzlich rund 1000 Stellen gestrichen, um Kosten zu senken, und die Hardware-Division extra für die Specs ausgegliedert. CEO Evan Spiegel bezeichnete die kommende AR-Brille als Belastungsprobe für die Zukunft des Konzerns. Seit über zehn Jahren investiert Snap in AR-Hardware. Laut Spiegel sind bereits drei Milliarden US-Dollar in die Entwicklung geflossen.


(joe)



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Android XR: Xreal Aura erscheint im Herbst


Google und Xreal haben gemeinsam angekündigt, dass Xreal Aura (ehemals Project Aura) diesen Herbst auf den Markt kommt. Das Auslieferungsdatum der Extended-Reality-Brille, schreibt Xreal, kann jedoch nach Region variieren. Geplant ist die Markteinführung in den USA, Großbritannien, Japan, Südkorea und einer Reihe von ausgewählten EU-Ländern, darunter Deutschland und Österreich.

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Den Preis hält Xreal noch geheim. Nach Angaben des Unternehmens wird die Computerbrille jedoch weniger als 1.500 US-Dollar kosten. Interessenten können ab sofort gegen Anzahlung Exemplare reservieren. Die Brille wird Korrekturgläser unterstützen.

Xreal Aura ist nach dem VR-Headset Samsung Galaxy XR das zweite Produkt, das auf Googles „räumlichem“ Betriebssystem Android XR basiert. Es entstand in enger Zusammenarbeit zwischen Google zwischen Xreal und geht technisch über die Display-Brillen hinaus, mit denen sich Xreal bislang einen Namen machte.

Das diagonale Sichtfeld fällt mit 70 Grad deutlich größer aus. Mit Android XR als Basis und voller Gemini-Integration bietet die Xreal Aura vergleichbare Funktionen wie das vollwertige VR-Headset Samsung Galaxy XR, jedoch mit transparenter Optik sowie einer deutlich leichteren und schlankeren Bauform. Diese Kombination macht das Gerät technisch einzigartig. Hinzu kommen Funktionen, die bislang eher vollwertigen VR-Headsets vorbehalten waren wie räumliches Tracking, Objektverankerung und Handtracking. Beim Display orientiert sich Xreal an früheren Geräten: Zum Einsatz kommen Micro-OLEDs mit 1920 × 1200 Pixeln pro Auge und einer Bildwiederholrate von bis zu 120  Hz.

Möglich wird der schmale Formfaktor durch die Auslagerung von Hauptrecheneinheit und Akku in einen kabelgebundenen Taschencomputer. Dadurch wiegt die Brille selbst weniger als ein Fünftel des Samsung-Headsets. Gleichzeitig übertrifft sie dieses bei der Leistung: Xreal Aura wird die erste Computerbrille, in der Qualcomms am Dienstag angekündigter Premium-XR-Chip Snapdragon Reality Elite zum Einsatz kommt. In der Samsung Galaxy XR arbeitet dessen Vorgänger, der besonders bei KI-Aufgaben deutlich langsamer ist. Der von Xreal entwickelte X1S-Koprozessor in der Brille ist für die Sensorverarbeitung und latenzarme Darstellung verantwortlich.


Xreal und Taschencomputer im Profil vor weißem Hintergrund

Xreal und Taschencomputer im Profil vor weißem Hintergrund

Xreal Aura mit kabelgebundenem Taschencomputer

(Bild: Xreal)

Die Anwendungsfälle entsprechen weitgehend denen des Samsung-Headsets: Google und Xreal nennen kreatives Arbeiten im Raum, immersive Karten- und Ortsansichten mit Google Maps und Gemini-Unterstützung, einen privaten räumlichen Arbeitsplatz mit virtuellen Fenstern und Multitasking, sowie einen mobilen Kinomodus für Videos, Spiele und immersive Medien.

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Neben der Computerbrille Xreal Aura, die noch klar als solche zu erkennen ist, arbeitet Google mit weiteren Partnern an alltagstauglichen KI-Brillen. Sie ähneln in Aussehen und Funktion den Ray-Ban Meta-Brillen und sollen ebenfalls im Herbst auf den Markt kommen. Damit hätte Google dann drei Geräteklassen auf Basis von Android XR im Angebot. Im nächsten Jahr soll eine vierte folgen: KI-Brillen mit Mini-Anzeige ähnlich Meta Ray-Ban Display.


(tobe)



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Norwegische Reederei ordert zwei elektrische Containerfrachter


Die norwegische Reederei Eitzen Group hat den Bau zweier elektrischer Containerfrachtern in Auftrag gegeben. Die beiden Schiffe werden zu den größten elektrisch angetriebenen Schiffen gehören und sollen zum Aufbau eines elektrischen Frachtkorridors in Nordeuropa eingesetzt werden.

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Beide Schiffe sollen jeweils 990 Standardcontainer (Twenty-foot Equivalent Unit, TEU) laden können. Gebaut werden sie auf der Werft von Zhejiang Dongpeng Shipbuilding & Repairing Co. Das erste Schiff solle in 24 Monaten ausgeliefert werden, das zweite drei Monate später, berichtet das Onlinenachrichtenangebot The Maritime Executive.

Den Antriebsstrang liefert die Eitzen-Tochter Zen. Über die Leistung ist nichts bekannt. Die Akkus sollen eine Kapazität von 100 Megawattstunden haben. Damit sollen die Elektroschiffe 500 bis 600 Seemeilen (926 bis 1111 Kilometer) weit kommen. Die Akkus werden in Norwegen, in einer Fabrik in Tønsberg, gebaut.

Der Eitzen Group geht es nicht nur darum, elektrische Schiffe zu bauen und einzusetzen: Die Schiffe sollen künftig zwischen Oslo, Göteborg und Hamburg verkehren. Dort soll ein grüner Schifffahrtskorridor entstehen. Hamburg investiert bereits in den Aufbau von Landstrominfrastruktur – zur Versorgung von Schiffen am Kai sowie zum Laden der Hybridhafenfähren.

„Wir bauen nicht nur elektrische Schiffe“, betont Fridtjof Eitzen, Chef und einer der Gründer von Zen. „Wir schaffen die Infrastruktur, die die Elektromobilität in der Schifffahrt unumgänglich macht.“

Dazu gehöre die Einrichtung von Ladeinfrastruktur auf den Routen der E-Schiffe, Energiemanagementsystem und Software für das Flottenmanagement. Langfristig sollen die Schiffe ferngesteuert oder gar autonom agieren – wie es das Konzept für den 2021 vom Stapel gelaufenen Frachter Yara Birkeland vorsieht.

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Die Eitzen Group hat das Projekt im Juni vergangenen Jahres angekündigt. Der norwegische Staat fördert das Projekt mit 200 Millionen norwegischen Kronen, umgerechnet etwa 18,1 Millionen Euro.

„Elektrische Schifffahrt ist erst der Anfang der Geschichte“, sagte Eitzen. „Die langfristige Chance besteht darin, den Seehandel auf der Grundlage eines einfacheren, saubereren und intelligenteren Betriebssystems neu zu gestalten.“


(wpl)



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