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Künstliche Intelligenz

Komoot mit ChatGPT ausprobiert: Wie KI bei der Wanderplanung unterstützt


Der Winter verabschiedet sich, es wird wieder wärmer. Perfektes Wetter, um endlich die Wanderschuhe aus dem Schrank zu holen und die nächste Tour zu planen! Aber das ist nicht einfach: Der Berg an analogem und digitalem Infomaterial ist so erschlagend, dass man den Pfad vor lauter Karten nicht sieht. Kann da nicht genau ein KI-Modell aushelfen?

Das ist zumindest das Versprechen von Komoot, deren Plattform bei Wanderern, Joggern und Radfahrern für die Routenplanung beliebt ist. Im Februar 2026 führte die Firma eine offizielle ChatGPT-App ein. Diese soll Nutzern viele Klicks ersparen und die Frage nach der Traumwanderung mit dem perfekten Routenvorschlag beantworten. Wir haben ausprobiert, wie gut oder schlecht das funktioniert.

  • Millionen Deutsche gehen in ihrer Freizeit gerne wandern, viele nutzen zur Planung Apps wie Komoot anstelle von Papierkarten.
  • Trotz dieser Digitalisierung ist der Einsatz von KI zur Routenplanung riskant, wie Schlagzeilen über Bergrettungen nach dem ChatGPT-Einsatz unterstreichen.
  • Unser Test zeigt, was die ChatGPT-Apps von Komoot und AllTrails können und wie gut verschiedene Sprachmodelle mit GPX-Dateien hantieren.

In diesem Artikel haben wir getestet, ob KI bei der Wanderplanung wirklich hilfreich ist – und wo sie scheitert. Dafür haben wir neben ChatGPT auch Gemini und Claude mit der Planung von Wanderungen beauftragt und Ergebnisse mit menschlicher Erfahrung verglichen. Außerdem erklärt ein Sprecher des Deutschen Alpenvereins, welche Risiken es bei der automatisierten Routenplanung gibt und wie Sie diese vermeiden.


Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Komoot mit ChatGPT ausprobiert: Wie KI bei der Wanderplanung unterstützt“.
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Vision Pro als Monitor für X-Plane 12 – mit einem Umweg


X-Plane 12, der nach Herstellerangaben „fortschrittlichste Flugsimulator der Welt“, kommt auf Apples Mixed-Reality-Headset. Ab visionOS 26.4, das in den kommenden Wochen erwartet wird, soll die Vision Pro zum externen Display für die Software werden. Dabei verwendet der Hersteller Laminar Research einen besonderen Trick, der mit dem Update auf die Brille kommt.

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Dabei handelt es sich um das sogenannte Foveated Streaming, das Nvidias CloudXR-Technik nutzt. Dabei werden nur die Bereiche besonders schnell auf die Vision Pro übertragen, die der Nutzer gerade sieht. Das soll Bandbreite sparen und dennoch einen besonders guten Bildeindruck ermöglichen. Außerdem ist es möglich, gestreamte Inhalte mit lokal gerenderten zu kombinieren. Für X-Plane bedeutet das laut Ankündigung, dass man die Version 12 des Simulators entweder von einem ausreichend schnellen PC oder einem Cloud-System mit Nvidia-RTX-Grafik auf die Vision Pro bringen kann.

Diese dient dann als hochauflösendes immersives Display für X-Plane 12. Damit das funktioniert, ist eine „Companion App“ für die Vision Pro notwendig, die Laminar Research über den App Store vertreiben wird. Auf PC- oder Cloud-Seite wird das Headset dann erkannt und als Streaming-Output-Möglichkeit dargestellt. Der Prozess geht in beide Richtungen: Mit Apples ARKit kann X-Plane 12 dann die Cockpit-Position tracken. Der Simulator soll zudem „physische und digitale Welten“ miteinander verbinden.

In seiner Entwicklerdokumentation hatte Apple zuvor eine Reihe weiterer Anwendungsfälle für das neue Foveated Streaming genannt: neben der Übertragung hochwertiger Spiele von einem leistungsstarken Rechner ist dies auch CAD-Software. Auch Remote-Desktop-Anwendungen über längere Strecken (also außerhalb des eigenen WLAN-Netzwerks) sind denkbar.

X-Plane 12 kostet im Download aktuell 60 US-Dollar, als DVD-Set zum Offline-Einspielen 100 Dollar. Die Anwendung ist für Windows, Linux und den Mac erhältlich, wobei für die CloudXR-Lösung ein PC notwendig ist. Laminar Research kündigte für die kommenden Monate auch ein „VR-Update“ an, bei dem zusätzliche Mixed-Reality- und VR-Features in den Simulator kommen sollen.

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(bsc)



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Windows Server 2025: Die neue Relevanz von dMSA und Geräteidentitäten


Windows Server 2025 bringt delegierte verwaltete Dienstkonten (delegated Managed Service Accounts, dMSA) als neuen Kontotyp mit – mit ihm ändert sich, wie sich Dienste in Active Directory authentifizieren.

Im Unterschied zu den bisherigen gruppenverwalteten Dienstkonten (gMSA) setzt dMSA auf die Authentifizierung durch Geräteidentitäten und liefert automatisch rotierende, kryptografisch erzeugte Schlüssel. Damit muss man Passwörter nicht mehr manuell pflegen, viele Risiken klassischer Dienstkonten werden eliminiert. Organisationen können damit Dienste migrieren, ohne umfangreiche Anwendungsänderungen vorzunehmen, und erhalten zugleich eine bessere Protokollierbarkeit der Dienstkontoaktivität.

  • Delegierte verwaltete Dienstkonten (dMSA) binden die Authentifizierung direkt an Geräteidentitäten und liefern kryptografisch erzeugte Schlüssel, die nicht lokal installierbar sind.
  • Nötig sind Windows Server 2025 als Domänencontroller, ein KDS-Stammschlüssel und spezifische Registry-Konfigurationen auf Clientsystemen ab Windows 11 24H2.
  • Die Migration bestehender Dienstkonten erfolgt über PowerShell-Cmdlets, wobei sowohl Einzelhost- als auch Massenmigrationsszenarien unterstützt werden.
  • Schwachstellen wie Golden dMSA und BadSuccessor erfordern strikte Governance durch enge Rechtedelegation, kontinuierliches Monitoring von Kerberos-Events und vordefinierte Wiederherstellungsprozesse.


Thomas Joos

Thomas Joos

Thomas Joos ist freiberuflicher Autor, Trainer und IT-Consultant. Er berät Unternehmen in den Bereichen Microsoft-Netzwerke, Security, KI und Cloud.

Die Verfügbarkeit von dMSA bleibt aber an Voraussetzungen gebunden: Domänencontroller müssen auf Windows Server 2025 laufen und Clients brauchen Windows 11 24H2. Für eine domänenübergreifende Nutzung verlangt die Topologie zudem bidirektionale Vertrauensstellungen in der Gesamtstruktur. Ohne solche Grundlagen bleibt dMSA in seiner Wirksamkeit eingeschränkt.


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x86-Steckmodul für Embedded Systems mit wechselbarem LPDDR5X-RAM


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

Bisher wurden LPDDR-SDRAM-Chips meistens auf das Rechner-Mainboard aufgelötet und waren deshalb nicht nachträglich wechselbar. Der Modulstandard LPCAMM2 ändert das. Damit ausgerüstete Rechner lassen sich flexibler mit Arbeitsspeicher bestücken und nachträglich aufrüsten.

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Auf der Fachmesse embedded world 2026 in Nürnberg waren nun auch Rechenmodule für Embedded Systems mit LPCAMM2-Fassungen zu sehen, etwa das Congatec conga-HPC/cPTL mit Intel Core Ultra 3 alias Panther Lake.

Low-Power-(LP-)DDR-Speicher wurde einst als sparsame DRAM-Variante für akkubetriebene Mobilgeräte entwickelt. Doch durch hohe Taktfrequenzen sowie viele kurze Datensignalleitungen erreichen jüngere LPDDR-Generationen wie LPDDR4X und vor allem LPDDR5X auch besonders hohe Datentransferraten. Daher kommt LPDDR5X nicht mehr nur bei sehr sparsamen Rechnern zum Einsatz, sondern auch bei vielen SoCs mit integrierter GPU, die von hohen RAM-Transferraten profitieren.

Ein Beispiel für ein Embdded-System-Rechenmodul mit LPCAMM2 ist das Congatec conga-HPC/cPTL in der Bauform COM-HPC Client Size A. Es ist mit einem Intel-Prozessor der neuen Baureihe Core Ultra 3 alias Panther Lake bestückt. Der enthält außer zahlreichen x86-Prozessorkernen auch eine NPU für KI-Inferenz mit bis zu 50 Tops sowie eine relativ starke GPU, die sich ebenfalls als KI-Beschleuniger einspannen lässt.

Das conga-HPC/cPTL lässt sich mit einem LPCAMM2 bis zu 32 Gigabyte Kapazität bestücken. Außerdem bindet der Prozessor sowohl PCI Express 5.0 als auch Thunderbolt 4/USB4 an.


Samsung SOCAMM2 mit LPDDR5X-RAM

Samsung SOCAMM2 mit LPDDR5X-RAM

Samsung SOCAMM2 mit LPDDR5X-RAM

(Bild: Samsung)

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Außer LPCAMM2-Speichermodule für Notebooks beziehungsweise Mobile Workstations und nun auch Embedded Systems gibt es auch SOCAMM- beziehungsweise SOCAMM2-Module mit LPDDR5X für Server. Diese wurden von Micron und Samsung avisiert. Ein SOCAMM2 kann mit derzeit bis zu 256 GByte eine wesentlich höhere Kapazität erreichen als ein LPCAMM2.

Die bereits seit Längerem angekündigte KI-Workstation Nvidia DGX Station GB300 könnte eines der ersten Systeme mit wechselbarem SOCAMM2-Speicher sein. Möglicherweise setzt Nvidia auch beim kommenden ARM-Prozessor Vera auf SOCAMM2.


(ciw)



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