Künstliche Intelligenz
Neural Rendering: Nvidia DLSS 5 macht Videospiele fotorealistisch
Für Nvidia-CEO Jensen Huang ist es eine „Neuerfindung der Spielegrafik“: Nvidia hat auf der GTC-Konferenz DLSS 5 (Deep Learning Super Sampling) vorgestellt. Es handelt sich um ein KI-Modell, das aus Farben und Bewegungsvektoren annähernd fotorealistische Grafik baut. Die KI soll tiefer in die Spiele integriert sein als vorherige DLSS-Versionen.
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Das Ergebnis sieht aus wie ein KI-generiertes Video – nur, dass DLSS 5 die Bilder in Echtzeit auf den Bildschirm werfen soll. Das KI-Modell wurde laut Nvidia darauf trainiert, Spielfiguren, Haar, verschiedene Stoffe und Hautmaterial auseinanderzuhalten und realistische Lichtbedingungen abzubilden und zeitlich stabil zu halten. Dafür analysiert das Modell die Frames eines Videospiels.
DLSS 5 auch für bereits veröffentlichte Spiele
Für Entwickler, die DLSS 5 in ihre Spiele integrieren wollen, stellt Nvidia Werkzeuge bereit, um den KI-Output zu steuern. Sie sollen etwa Color Grading einstellen können und verschiedene KI-Verbesserungen an- und ausschalten, damit ein Spiel seine Ästhetik behalten kann. Laut Nvidia wollen unter anderem Bethesda, Capcom, Ubisoft und Warner Bros. Games DLSS 5 in Videospielen einsetzen.
Dabei kann DLSS 5 nicht nur auf künftige Spiele angewendet werden. Auch bereits veröffentlichte Titel können ein Update auf das neue KI-Modell von Nvidia bekommen. Angekündigt ist ein DLSS-5-Update unter anderem für „Starfield“, „Assassin’s Creed Shadows“, „Hogwarts Legacy“ und „The Elder Scrolls Oblivion 4: Remastered“. DLSS 5 soll im Herbst für RTX-50-Grafikkarten erscheinen.
Die ersten Reaktionen in der Gaming-Community fallen weitgehend negativ aus: Viele befürchten, dass DLSS 5 die Vision der Entwickler überschreiben und Videospiele in optischen KI-Slop verwandeln könnte. Gleichzeitig zeigen Vergleichsbilder einen riesigen Sprung in Belichtungsqualität – vor allem Gesichter sehen aber doch noch sehr nach KI-Filter aus.
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Ergänzung für bestehende DLSS-Techniken
Vorherige Versionen von DLSS haben vor allem die Performance von Videospielen verbessert, indem sie Spielegrafik von niedrigen Auflösungen hochskalieren oder zwischen zwei gerenderten Frames KI-generierte Bilder einfügen. DLSS 5 ist ein grundlegend anderes Konzept, das ergänzend zu DLSS Upscaling und Frame Generation gesehen werden sollte. Nvidia bestätigt in einer FAQ, dass die vorhandenen Techniken parallel zu DLSS 5 eingesetzt werden können.
Unklar ist noch, welche Performance-Auswirkungen DLSS 5 mit sich bringt. Laut dem Technikmagazin Digital Foundry, das DLSS 5 bereits ansehen konnte, lief das Modell bei der Nvidia-Demo gleich auf zwei RTX-5090-Grafikkarten: eine für das Rendering des Spiels, die andere für die DLSS-5-Komponente. Eine einzelne RTX 5090 kostet mehr als 3000 Euro. Um DLSS 5 also wirklich für normalsterbliche Spiele-Fans brauchbar zu machen, hat Nvidia also noch etwas Arbeit vor sich.
(dahe)
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz soll Bairisch lernen
Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz wollen Sprachpfleger in Bayern den Dialekt stärken und erhalten. Dafür muss die KI die Varianten des Dialekts beherrschen – und folglich erst einmal erlernen. Der Landesverein für Heimatpflege in München hat jetzt ein auf drei Jahre angelegtes Projekt gestartet, um die Künstliche Intelligenz im Bairischen zu trainieren.
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„Die KI muss verstehen, dass es nicht nur ein Bairisch gibt, sondern eine Vielfalt an lokalen und regionalen Bairisch-Varianten“, sagte der Geschäftsführer des Landesvereins, Rudolf Neumaier. Bisher kenne die KI bestenfalls ein Kauderwelsch aus bairischen Mundarten. „Sie differenziert überhaupt nicht.“
Nun hat der Landesverein einen Sprachwissenschaftler als KI-Dialekttrainer angestellt, der von Fachleuten der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) unterstützt wird. Das Projekt beginne kleinteilig mit den lokalen Varianten des Bairischen in Mittenwald (Landkreis Garmisch-Partenkirchen) und im Raum Mühldorf am Inn, so Neumaier. Ab Juli werde dort der Sprachwissenschaftler Interviews mit Einheimischen führen und Sprachaufnahmen sammeln.
Das seien die allerersten Schritte, um die KI gezielt zu trainieren, unterstrich Neumaier. Ziel sei es, nach und nach andere Regionen und Bairisch-Varianten hinzuzufügen. „So schaffen wir eine Basis dafür, dass Dialekte in ihrer Vielfalt erhalten bleiben. Diese dialektale Vielfalt ist schließlich eines der wichtigsten Grundelemente bayerischer Kultur.“
Dialekt im digitalen Zeitalter
Auch aus Sicht der an dem Projekt beteiligten LMU-Professoren eröffnet die KI der Dialektforschung völlig neue Möglichkeiten. „Mithilfe von KI können wir die Vielfalt der Dialekte systematisch erschließen und für unterschiedliche Anwendungskontexte nutzbar machen – etwa für die automatische Erkennung, Verarbeitung und Übersetzung regionaler Sprachformen“, teilten Barbara Plank, Inhaberin des Lehrstuhls für Künstliche Intelligenz und Computerlinguistik, und Lars Bülow, Inhaber des Lehrstuhls für Germanistische Linguistik, mit.
Wenn KI künftig Dialekte besser erkennen, unterscheiden und verarbeiten könne, stärke das die Sichtbarkeit und Wertschätzung regionaler Sprachformen. Für digitale Technologien seien Dialekte dann kein Hindernis mehr, sondern ein sprachlicher Schatz, der mit ihrer Hilfe auch im digitalen Zeitalter bewahrt werden könne, sagen die beiden Professoren.
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Lebendige Sprachvielfalt in Bayern
Im Vergleich zu vielen Dialekten in Norddeutschland seien die Dialekte in Bayern noch sehr lebendig. Deshalb sei das neu gestartete Projekt ein wichtiger Schritt. „Das ist nicht nur wissenschaftlich hoch spannend, sondern auch kulturpolitisch bedeutsam. Diese Art der Forschung eröffnet neue Perspektiven dafür, dass die dialektale Vielfalt Bayerns lebendig bleibt“, so Plank und Bülow.
Als Initiator des Projektes sieht sich der Bund Bairische Sprache. Dieser hatte 2025 das Heimatministerium aufgefordert, die Entwicklung von KI-Programmen in die Wege zu leiten, mittels derer Zeichentrickfilme oder Hörspiele für Kinder in süddeutscher Hochsprache und bayerischen Dialekten generiert werden können. Das nun begonnene Projekt setze den Gedanken der Dialektförderung durch Künstliche Intelligenz um, sagte Niklas Hilber, Vorsitzender beim Bund Bairische Sprache. „Wir sehen in der modernen Technik große Möglichkeiten der Förderung und Revitalisierung regionaltypischer Sprache.“
Unterstützt und getragen wird dieses Projekt vom Heimatministerium und von der Regierung von Oberbayern sowie von der Otto-und-Therese-Stumpf-Stiftung und der Rosner-und-Seidl-Stiftung.
(mho)
Künstliche Intelligenz
Eclipse IDE 2026-06: Java 26, Statement-Level-Stepping und Auto-Fetch
Die Open-Source-Entwicklungsumgebung Eclipse ist in der Version 2026-06 erschienen. Sie ist in zehn verschiedenen, erweiterbaren IDE-Basispaketen für Java, C/C++ und anderen Programmiersprachen verfügbar, jeweils für die Betriebssysteme Windows, macOS und Linux. Einige der Neuerungen – etwa die Unterstützung für Java 26 sowie die neuen Funktionen zum Reparieren, Refactoring und Debuggen von Java-Code – lassen sich auch in der auf den Eclipse-Java-Entwicklungstools basierenden Java-Sprachunterstützung für Visual Studio Code und dessen Forks nutzen. Die allgemeinen Plattform-Verbesserungen bei der Suche, beim Vergleichen und bei der Versionierung mit Git sind dagegen Eclipse-IDE-exklusiv.
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Java-Tooling
Der Support für die aktuelle Java-Version 26, der beim vorherigen Release noch zum Nachinstallieren angeboten wurde, ist nun fest integriert. Im Java-Editor gibt es neue Codehelfer, die man sich an entsprechender Stelle im Code mit dem Tastaturkürzel Strg+1 anzeigen lassen kann, um beispielsweise einen String mit Zeilenumbrüchen in einen Textblock umzuwandeln. Die im vorigen Release eingeführte Refactoring-Funktion Convert Class to Record lässt sich nun auch auf Klassen mit mehr als einem Konstruktor sowie auf Klassen mit zusätzlichen Methoden neben den Getter-Methoden anwenden. Beim Debugging gibt es eine neue Option, um bei der schrittweisen Ausführung nicht innerhalb, sondern erst nach einer Anweisung anzuhalten und die dazwischenliegenden Bytecode-Anweisungen zu überspringen. Hält der Debugger in einer Klasse ohne vorhandenen Quelltext an, wird im Class File-Editor die nächste Bytecode-Anweisung hervorgehoben.
Plattform- und Git-Verbesserungen
Zu den allgemeinen, nicht Java-spezifischen IDE-Verbesserungen gehören die neuen globalen Tastaturkürzel „Alt“+“.“ und „Alt“+„,“, um zum nächsten beziehungsweise vorigen Suchergebnis zu springen, unabhängig davon, welcher Editor oder welche Ansicht gerade fokussiert ist. Beim Vergleichen von Textdateien folgt Eclipse nun der verbreiteten Konvention, auf der rechten Hälfte standardmäßig das anzuzeigen, was verglichen wird, und links das, mit dem verglichen wird.
Neu bei der Versionierung mit Git ist die Funktion Auto Fetch. Sie kann in den Einstellungen aktiviert werden, um in frei konfigurierbaren Zeitabständen entfernte Git-Repositories im Hintergrund auf neue zwischenzeitliche Änderungen von anderen Personen zu prüfen und diese als eingehende Änderungen anzuzeigen. In der History-Ansicht ist jetzt voreingestellt, dass alle Änderungen angezeigt werden, nicht nur die der aktuell ausgewählten Datei oder des aktuell ausgewählten Ordners. Außerdem werden standardmäßig Änderungen aus allen Zweigen angezeigt und nicht nur aus dem aktuellen Zweig. Die in der History-Ansicht zu einem Commit angezeigten geänderten Dateien lassen sich zudem in den Editorbereich ziehen, um die lokale Variante davon zu öffnen. Im Rechtsklickmenü der Repositories-Ansicht wurde der Menüpunkt „Import Projects…“ in das Untermenü „Projects“ verschoben, zu den Funktionen zum Öffnen beziehungsweise Schließen aller Projekte aus dem ausgewählten Git-Repository.
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Upgrade oder Download
Die Eclipse-IDE-Pakete enthalten alles, was zum Ausführen von Eclipse und zum Entwickeln benötigt wird: Java 21 und Git, sowie in den Java-IDE-Paketen zusätzlich Maven und Gradle. Sie können über den Eclipse Installer installiert oder als ZIP-Dateien heruntergeladen werden.
Eine bestehende Eclipse IDE lässt sich über „Help“ – „Check for Updates“ aktualisieren. Weitere Informationen und die Neuerungen von den an diesem Release beteiligten Eclipse-Projekten finden sich auf der Eclipse-IDE-Webseite.
Siehe auch:
(map)
Künstliche Intelligenz
So bauen Sie eine Teams-Ampel zur Aktivitätsanzeige
Folgenden Standardspruch kennt jeder im Büro: „Psst, gerade nicht! Ich bin in einem Meeting.“ Während man gerade den Deal des Jahrhunderts über ein Teams-Telefonat einfädelt, will der Kollege das Mittagessen in der Kantine besprechen.
Damit man diese unprofessionell wirkende Situation vor den Großinvestoren vermeidet, braucht man ganz klar die Teams-Ampel aus diesem Artikel. Diese schaltet passend zum Teams-Status zwischen Grün (online und verfügbar) und Rot (online, aber in einer Besprechung) um und lässt so alle ankommenden Bürogäste wissen, ob sie gerade stören oder nicht.
- Mehrere WLAN-Zugänge im Code speichern
- JSON-Text auseinandernehmen
- MQTT über TLS
Zeitaufwand: 2 Stunden
Kosten: 100 Euro
Material
- ESP32 Node MCU
- LED-Streifen Typ WS2812
- USB-Netzteil 5V/2A
- Ampel
Werkzeug
Konzept und Voraussetzungen
Die Teams-Ampel wird mittels eines ESP32 realisiert, den man via MQTT ansteuert und in einem alten Ampelgehäuse verbaut. Dort schaltet der ESP dann einen WS2812-LED-Streifen.
Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „So bauen Sie eine Teams-Ampel zur Aktivitätsanzeige „.
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