Die neue Mac & i ist da! Heute bekommen Sie die Ausgabe 2/2026 vorab im heise shop (sowohl im Print-Format, als auch als PDF), ab Freitag gibt es sie im gut sortierten Kiosk und im Bahnhofsbuchhandel. Das Heft enthält unter anderem folgende Themen:

MacBook Neo, Air M5 und Pro M5 Max im Test

So spannend waren Mac-Tests schon lange nicht mehr: Apple hat mit dem MacBook Neo eine neue Produktreihe eingeführt – überraschend günstig, äußerlich hochwertig, im Inneren mit einem iPhone-Chip. Geht das Konzept auf? Das haben wir ebenso geprüft wie das neue MacBook Air und das Pro, das noch mehr als bisher auf Leistung statt Effizienz setzt.

Apple Creator Studio im Test

Die einen freuen sich, dass sie Final Cut & Co. für einen Monat lang günstig buchen können. Die anderen ärgern sich über unterschiedliche App-Versionen und nervige Abo-Aufforderungen. Wir haben ausgerechnet, für wen sich das Abo lohnt und was es zu beachten gibt. Außerdem haben wir die aktualisierten Apps des Bundles getestet, von Pages über Final Cut bis hin zu Pixelmator Pro.

Zeit für Sport!

In Gang kommen, dranbleiben, sich verbessern: Die Apple Watch unterstützt dabei, Fitnessziele zu erreichen. Wir liefern Tipps für die Training-App und empfehlen weitere Apps für den Sport. Zudem stellen wir eine wissenschaftliche Studie vor, die die Qualität der Herzfrequenzmessung der Watch unter die Lupe nimmt.

Weitere Themen der Mac & i 2/2026

• Wie gut wir den AirTag 2 finden
• Einstieg in Kurzbefehle
• KI-Kurzbefehle selbst bauen
• Smart-Home mit Ikea: günstig und gut?
• Was Ihnen Smart Gardening bringt
• iPhone ohne iCloud: Was geht, was nicht?
• Tschüss USA – gute Apps aus Europa
• Apple Studio Display mit Thunderbolt 5 im Test
• Wetterstationen mit iPhone-Anbindung
• 5G-Router für mobiles WLAN
• Höhen und Tiefen: 50 Jahre Apple

…und vieles mehr.

Die Mac & i können Sie im heise Shop erwerben (in den ersten Tagen nach der Veröffentlichung versandkostenfrei), im Browser lesen oder in der Mac & i-App für iPhone und iPad, Android-Geräten und Kindle Fire laden.

Kennen Sie schon unsere Webinare?

Unter dem Dach von heise conferences bieten wir Online-Live-Webinare an. Eine ständig aktualisierte Übersicht finden Sie auf der Mac & i Webinarseite. Die nächsten Termine:

(tre)

Viele Unternehmen verfügen über einen immensen Datenschatz zu eigenen Produkten, Userinnen und Usern, internen Arbeitsabläufen und mehr. Lange Zeit galt als Maxime, so viele Daten wie möglich zu sammeln, irgendwann könnten sie schließlich hilfreich werden. Diese Datensammlungen sind aber derart umfangreich, dass eine händische Analyse außerordentlich zeitintensiv wäre. Künstliche Intelligenz kann hier helfen, Muster erkennen und Rohdaten vorstrukturieren, um daraus Strategien abzuleiten. Unser Classroom KI und Data Science im Unternehmen – von Rohdaten zu verwertbaren Erkenntnissen, vermittelt praxisnah Datenquellen zu erschließen und von den ersten Analysen bis zur überzeugenden Datenstory zu gelangen.

In fünf aufeinander aufbauenden Sessions lernen Teilnehmende die Fähigkeiten, um Daten strategisch zu nutzen und datengetriebene Entscheidungen im Unternehmen zu etablieren. Unser Experte etabliert dafür zunächst die notwendigen KI-Grundlagen. Darauf aufbauend widmet er sich etablierten Frameworks, etwa dem ACHIEVE-Framework und der Impact-vs-Effort-Matrix, um Use Cases systematisch zu bewerten und priorisieren. Im Folgenden lernen Teilnehmende alles Notwendige über Datenerfassung und -aufbereitung. Damit identifizieren sie strukturierte und unstrukturierte Datenquellen, führen explorative Datenanalysen (EDA) durch und wenden Techniken zur Datenbereinigung an. Dabei behandelt unser Experte auch ethische Aspekte der Datenanalyse und zeigt auf, wie man darin Bias erkennt und vermeidet.

Mit traditionellen Analysemethoden und KI zur überzeugenden Datenstory

Im weiteren Verlauf des Classrooms lernen Teilnehmende die praktische Anwendung von Python und Jupyter Notebooks, um traditionelle Analysemethoden und modernen KI-Tools zu kombinieren und so Arbeitsprozesse erheblich zu beschleunigen. Unser Experte widmet sich zudem der Visualisierung von Analyseergebnissen. Dabei erklärt er, wann statische oder interaktive Darstellungen sinnvoll sind und wie man komplexe Daten verständlich präsentiert.

Abschließend steht das Storytelling mit Daten im Fokus, um eine überzeugende Datenstory für verschiedene Zielgruppen zu entwickeln, einen strukturierten Kommunikationsplan zu erstellen und eine fokussierte Mini-Datenstrategie für einen konkreten Use Case zu entwerfen. Mit diesem Wissen sind Teilnehmende dazu in der Lage, nachhaltige und datengetriebene Initiativen im Unternehmen zu etablieren. Die Termine der Sessions sind:

• 03.06.26: Künstliche Intelligenz strategisch nutzen – vom Buzzword zum konkreten Use Case
• 10.06.26: Explorative Datenanalyse (EDA) – Datenquellen identifizieren und Datenqualität sichern
• 17.06.26: Datenanalyse mit Python – Jupyter Notebooks, Pandas und ChatGPT als Analyse-Werkzeuge
• 24.06.26: Datenvisualisierung mit Python und Tableau – von der Analyse zum aussagekräftigen Dashboard
• 01.07.26: Datenanalyse erfolgreich kommunizieren – zielgruppenorientierte Präsentation und Strategieplanung

Praxis- und Expertenwissen – live und für später

Die Sessions haben eine Laufzeit von jeweils vier Stunden und finden von 9 bis 13 Uhr statt. Alle Teilnehmenden können sich nicht nur auf viel Praxis und Interaktion freuen, sondern haben auch die Möglichkeit, das Gelernte mit allen Aufzeichnungen und Materialien im Nachgang zu wiederholen und zu vertiefen. Fragen werden direkt im Live-Chat beantwortet und Teilnehmer können sich ebenfalls untereinander zum Thema austauschen. Der nachträgliche Zugang zu den Videos und Übungsmaterialien ist inklusive. Weitere Informationen und Tickets finden Interessierte auf der Website des Classrooms.

(cbo)

Wissenschaftler des Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben ein Steuerungsgerät entwickelt, das am Handgelenk getragen die natürlichen Bewegungen einer menschlichen Hand auf eine Roboterhand überträgt. Die Forscher nutzen dazu kleine Ultraschallsensoren, um die Handbewegungen zu erfassen. Bisherige Techniken über Kameras, Datenhandschuhe und Muskelsignalerfassung hatten sich als zu kompliziert oder ungenau erwiesen.

Die Bewegungen einer menschlichen Hand ergeben sich aus dem Zusammenspiel von etwa 34 Muskeln, 27 Gelenken und mehr als 100 Sehnen und Bändern. Um diese Bewegungen präzise erfassen und auf eine Roboterhand übertragen zu können, wurden bisher verschiedene Techniken entwickelt, die allerdings einige Nachteile aufweisen. So ist die Bewegungserfassung über Kameras komplex und anfällig für visuelle Störungen. Datenhandschuhe stören die Empfindungen und schränken außerdem die natürlichen Handbewegungen ein. Eine dritte Technik, die Handbewegungen über elektrische Muskelsignale erfasst, hat sich als störanfällig gegenüber Fremdsignalen und zu unempfindlich erwiesen, um auch subtile Bewegungen zu erfassen.

Bewegungserfassung über Ultraschall-Aufnahmen

Das Steuergerät des MIT hat etwa die Größe eines Smartphones und wird mit einem Band an der Innenseite des Unterarms oberhalb des Handgelenks befestigt. Es nutzt miniaturisierte Ultraschall-Sensoren, um die Bewegungen von Muskeln, Sehnen und Bändern des Handgelenks zu erfassen, wie die Forscher in der Studie „Hand tracking using wearable wrist imaging“ schreiben, die in Nature Electronics erschienen ist. Die Forscher machen über die Sensoren kontinuierlich Ultraschall-Aufnahmen des Zustands des Bewegungsapparates des Handgelenks. Mit den so erfassten unterschiedlichen Positionen von Muskeln, Gelenken, Sehnen und Bändern trainierten die Forscher eine Künstliche Intelligenz (KI), um daraus die tatsächlichen Bewegungen der Hand, etwa in Form von Gesten, in Echtzeit ableiten und auf eine Roboterhand übertragen zu können.

Die Forscher testeten das System an acht Probanden. Dabei konnten Handbewegungen meist präzise erkannt werden. Die Gebärden der 26 Buchstaben der US-amerikanischen Gebärdensprache erkannte das System problemlos. Auch andere subtile Bewegungsabläufe, wie etwa das Halten eines Stiftes, das Greifen eines Tennisballs, Pinch- und Zoom-Gesten, konnte das System erfassen, um damit eine Roboterhand und Aktionen in virtuellen Umgebungen steuern zu können. Das System erwies sich auch als präzise genug, um das Spielen eines Klaviers zu erfassen.

Die MIT-Wissenschaftler sehen als Anwendungen für ihre Technik, neben der Steuerung von Prozessen in virtuellen Umgebungen, vor allem das feinmotorische Training humanoider Roboter. Mittels der mit dem Ultraschallarmband erfassten Bewegungsdaten einer menschlichen Hand können Roboterhände präzise auf die Ausführung schwieriger Aufgaben trainiert werden. Darunter fallen etwa medizinische Operationen oder komplexe Fertigungsprozesse, zu denen herkömmlicherweise eine hohe Feinmotorik benötigt wird.

(olb)