Künstliche Intelligenz
Nach dem Cloudflare-Ausfall: Digital völlig unsouverän
Mal ein kleines Gedankenspiel: Wie viel vom Internet, wie wir es kennen, bliebe übrig, wenn Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) und Cloudflare gleichzeitig Schluckauf hätten? Nach den vergangenen Wochen muss man nur des Addierens mächtig sein und eine gewisse Schnittmenge abziehen, um eine Antwort darauf zu bekommen.
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Malte Kirchner ist seit 2022 Redakteur bei heise online. Neben der Technik selbst beschäftigt ihn die Frage, wie diese die Gesellschaft verändert. Sein besonderes Augenmerk gilt Neuigkeiten aus dem Hause Apple. Daneben befasst er sich mit Entwicklung und Podcasten.
Zwar waren es nur zeitlich begrenzte Ausfälle, die die drei großen Cloud- und Netzwerkdienste plagten. Aber sie genügten, um zweierlei sichtbar zu machen: Erstens, in welchem Umfang das Netz inzwischen von einigen wenigen großen Playern abhängig ist. Und zweitens, dass all das Geschwätz, dass es bei diesen großen Playern keinen Single Point of Failure gibt, dem Reich der Fabeln und Mythen entspringt.
Dezentralität? War da was?
Die Ausfälle haben gezeigt, dass E-Commerce, Banking- und Finanz-Apps, Nachrichtenportale, Unternehmenstools, kritische Infrastrukturdienste und teilweise auch Social-Media-Plattformen von den großen Drei abhängig sind. Gewiss: Kosten, Flexibilität, Schutz vor DDoS-Angriffen, Bots und anderen Bedrohungen sind starke Argumente, warum jeder einzelne sich für diese Abhängigkeit entschieden hat. Aber der Preis, den die Netzgemeinschaft dafür zahlen muss, ist, dass ein gewichtiger Teil der Dezentralität des Netzes dafür geopfert wurde.
Das Versprechen der Plattformen, durch globale Verteilung auf verschiedene Rechenzentren geschützt zu sein, ist nun mehr als einmal Lügen gestraft worden. Einmal ist keinmal – das kann man vielleicht im Falle des Ausfalls eines einzelnen kleinen Servers sagen, aber nicht, wenn geraume Teile des öffentlichen Netzes unerreichbar sind. Von möglichen politischen Machtspielchen, weil all diese Technik von den USA aus gesteuert wird, wollen wir gar nicht erst reden. Welche Ironie, dass sich der jüngste Ausfall just in dem Moment zutrug, in dem in der EU über digitale Souveränität gesprochen wird.
Kill-Switch für die AGI
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Die Titanic war entgegen aller Beteuerungen eben doch nicht unsinkbar. Die großen Cloud-Dienstleister haben sehr wohl Single Points of Failure. Und der Countdown zum Internet-GAU läuft, wenn nicht nur in Sonntagsreden darüber fabuliert wird, dass aus Warnschüssen wie dem aktuellen endlich mal Konsequenzen gezogen werden müssen.
Aber es scheint, als rede man gegen die Wand: Nach einer Serie von Kommentaren, warum wir es blöd finden, sich auf die Cloud zu verlassen, sind wir inzwischen an den Punkt gelangt, wo wir es blöd finden, jede Woche einen Kommentar darüber schreiben zu müssen.
Immerhin kennen wir jetzt einen probaten Weg, der KI das Netz abzudrehen, wenn eines Tages doch mal die Allgemeine Künstliche Intelligenz kommt und der Menschheit an den Kragen will. Allerdings: Sie würde, wenn sie wirklich schlau wäre, als Erstes rasch veranlassen, dass sie diesen Abhängigkeiten entkommt und sich dezentral aufstellen.
(mki)
Künstliche Intelligenz
Bastel-Projekt: Wie man Bewegungen mit einem 24-GHz-Radarsensor erkennt
Unser Haus steht etwa 40 Meter von der Straße entfernt. Entlang der Einfahrt befinden sich Laternen, die natürlich nicht ununterbrochen leuchten sollen, sondern nur, wenn jemand in die Einfahrt einfährt. Das könnte man mit einem handelsüblichen Infrarot-Bewegungsmelder lösen, der den Strom ein- und wieder ausschaltet.
Das Problem dabei ist jedoch, dass dieser technisch nur auf Bewegungen innerhalb seines begrenzten Erfassungswinkels und -bereichs (typisch 110° bis 180°, Reichweite bis ca. 10–15 Meter) reagiert und meist autark arbeitet, ohne Netzwerk- oder Smarthome-Integration. Dadurch kann man etwa nicht programmieren, dass sich das Licht ebenfalls über einen separaten Türkontakt beim Öffnen der Haustür einschalten soll.
- Radarsensor mit ESPHome konfigurieren
- Bewegung, Geschwindigkeit und Position abfragen
- Unterschied zwischen Bewegungssensor und Radarsensor erklärt
Die Lampen lassen sich erst einmal unproblematisch ins Smarthome integrieren: In meinem Fall hängt in der Gartenhütte ein kleiner Sicherungskasten, in dem ein Shelly Pro den Strom auf der Leitung für die Lampen schalten kann. Der Shelly Pro ist direkt in Home Assistant integriert und kann von dort gesteuert werden. Jetzt stellt sich die Frage: Welche Sensorlösung kann alle oben angesprochenen Voraussetzungen erfüllen?
Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Bastel-Projekt: Wie man Bewegungen mit einem 24-GHz-Radarsensor erkennt“.
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Künstliche Intelligenz
Alps Alpine: Fahrzeugcockpit mit haptischen Rückmeldungen
Der japanische Elektronikhersteller Alps Alpine hat auf der CES 2026 in Las Vegas Komponenten für Fahrzeugcockpits vorgestellt. Insgesamt sollen Kameras, Sensoren, Audioausgabe und haptisches Feedback als integriertes System zusammenwirken und situationsabhängig reagieren.
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Multimodale Innenraumsensoren
Zentrales Element ist ein Kameramodul, das den Fahrzeuginnenraum mit RGB- und Infrarotsensoren sowie Time-of-Flight-Tiefenmessung (ToF) erfasst, einem Verfahren, das dreidimensionale Tiefeninformationen mithilfe von Lichtlaufzeiten ermittelt.
Die Sensordaten nutzt Alps Alpine, um Position, Haltung und Bewegungen von Fahrer und Mitfahrenden zu bestimmen. Laut Hersteller funktioniert das auch bei schwierigen Lichtverhältnissen, etwa bei direkter Sonneneinstrahlung oder Nachtfahrten.
Kameras hinter Displays
Um Fahrer und Insassen zu überwachen, nutzt Alps Alpine Kameras, die hinter Displays verbaut sind. Störende Linsen, Kameragehäuse oder ähnliche Bauteile sind im Cockpit also nicht zu sehen.
Haptische Bedien- und Rückmeldeflächen
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Weiche Innenraumoberflächen mit integrierten Aktuatoren vibrieren und vermitteln auf diese Weise Informationen über den Tastsinn. So kann beispielsweise das Lenkrad Gefahren taktil vermitteln. Drehregler können unterschiedlich leicht oder schwer reagieren. Die haptischen Signale lassen sich in Intensität sowie Dauer anpassen und sollen visuelle oder akustische Hinweise ergänzen oder ersetzen.
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Audioausgabe, Anzeigeinhalte und Haptik sind softwareseitig synchronisiert. Je nach Fahrsituation verändert das System die Gewichtung der Rückmeldungen, etwa durch reduzierte visuelle Hinweise und verstärkte haptische Signale, wenn das Fahren höhere Konzentration verlangt. Die Logik dafür basiert auf kontextabhängigen Szenarien wie Abbiegevorgängen oder Fahrmoduswechseln.
Modulares und flexibles Konzept
Die Sensordaten werden laut Hersteller in Echtzeit im Fahrzeug verarbeitet. Alps Alpine setzt dabei auf eine modulare Architektur, die sich in bestehende Fahrzeugplattformen integrieren lässt. Die Komponenten sind für den Einsatz unter automobilen Temperatur-, Vibrations- und Sicherheitsanforderungen ausgelegt. Ein Cockpit als Gesamtkonzept gab es auf der Messe allerdings nicht zu sehen, sondern lediglich Einzelteile wie Reglerkomponenten und das Display mit rückseitig integrierter Kamera.
heise online ist Medienpartner der CES 2026
(akr)
Künstliche Intelligenz
Richtech Dex: mobiler humanoider Roboter für die Industrie
Der US-amerikanische Hersteller von Robotersystemen Richtech Robotics führt auf der CES 2026 seinen mobilen humanoiden Roboter Dex als zentrale Komponente seiner Robotikplattform für industrielle und gewerbliche Anwendungen vor.
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Der weiße Roboter misst 137 cm in der mobilen und 109 cm in der stationären Variante. Er kann maximal 5 Kilogramm tragen. Dex ist allerdings eher für Industrie- und Montageaufgaben konzipiert und nicht als Lastenträger. Er ähnelt eher einem Küchengerät, also klassischer Weißware, als einem Industrieroboter. Richtig „humanoid“ wirkt er nicht.
Der Hersteller zeigt ihn im Zusammenspiel mit anderen Robotern, etwa mit dem Serviceroboter für die Kaffeezubereitung Adam, dem Bar‑Roboter Scorpion, der Getränke zubereitet, und dem autonomen Transportroboter Titan, der je nach Ausführung 200 Kilogramm oder 590 Kilogramm tragen kann.

Die Aufgabe des Serviceroboters Adam ist die Zubereitung von Kaffee. Den Großteil der Arbeit machen dabei die Kaffeemaschinen. Adam reicht Gefäße an.
(Bild: heise medien / André Kramer)
Kopf, Arme und Räder
Die mobile Variante von Dex bewegt sich auf Rädern statt auf Beinen. Richtech verspricht dadurch höhere Energieeffizienz, geringeren Wartungsaufwand und stabile Fortbewegung in gemeinsam mit Menschen genutzten Arbeitsumgebungen. Das Fahrwerk hat laut Hersteller einen engen Wendekreis und kann schnell abbremsen.
Der Roboter hat zwei Produktionsarme, an deren Enden sich unterschiedliche Greifer oder Werkzeuge anbringen lassen. Vier Kameras helfen beim Navigieren, Erkennen von Objekten und Überwachen der Tätigkeiten in wechselnden Umgebungen.
Als Recheneinheit dient ein System aus der Jetson-Thor-Reihe von Nvidia. Weil es Sensordaten lokal verarbeitet, soll der Roboter schnell Entscheidungen treffen können. Im mobilen Betrieb erreiche Dex eine Laufzeit von rund vier Stunden pro Akkuladung.
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Software und KI-Training
Richtech trainiert Dex mit einer Kombination aus Simulation und realen Einsatzdaten. Dafür nutzt das Unternehmen offene Simulationsumgebungen wie Isaac Sim und Isaac Lab von Nvidia. In diesen virtuellen Umgebungen lernt der Roboter Arbeitsabläufe, die der Hersteller anschließend in reale Produktionsumgebungen überträgt. So soll sich der Roboter zügig und sicher in sein Arbeitsumfeld integrieren lassen.
Die Steuerungssoftware ist darauf ausgelegt, neue Aufgaben über zusätzliche Trainingsdaten anzulernen. Richtech greife dabei auf Erfahrungen aus mehr als 450 bereits installierten Robotersystemen zurück. Parallel baut das Unternehmen eine eigene Datenbasis aus realen industriellen Anwendungen in den USA auf, die es langfristig auch Dritten zur Verfügung stellen will.
heise online ist offizieller Medienpartner der CES 2026
(akr)
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