Künstliche Intelligenz
Sammelklage in den USA gegen Amazon wegen Gesichtserkennung der Ring-Kameras
Amazon sieht sich im US-Bundesstaat Seattle mit einer Sammelklage wegen Datenschutzverstößen konfrontiert. Grund ist die im letzten Jahr eingeführte Funktion „Bekannte Gesichter“ der Ring-Kameras, die für Videoaufnahmen an der Haustür verwendet werden. Nach Ansicht des Klägers würden damit Gesichtsbilder der aufgenommenen Personen ohne deren Einwilligung gespeichert. Der klageführende Charles Sigwalt aus Virginia fordert Schadenersatz in Höhe von insgesamt mindestens 5 Millionen US-Dollar für alle sich der Klage anschließenden Personen.
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Amazon hatte die Funktion „Familiar Faces“ in den USA im September letzten Jahres angekündigt. Ring-Kameras können so Personen erkennen und den Kamerabesitzer darüber informieren, wer vor der Tür steht. Ziel des Features ist, Nutzern personalisierte Benachrichtigungen zu schicken. Anstatt die Meldung „Person an der Haustür“ auf ein Handy zu schicken, kann Ring nun etwa von „Oma an der Haustür“ berichten. Nutzer können die Benachrichtigung für jede einzelne Person individuell an- und ausschalten.
Funktion zwar optional, aber kaum nachvollziehbar
Die Funktion ist allerdings standardmäßig deaktiviert. In Deutschland wurde die optionale Gesichtserkennung für Amazons Ring-Kameras im April dieses Jahres als „Bekannte Gesichter“ eingeführt. Die Funktion legt für jeden Besucher einen Eintrag an, wenn sich eine Person in Sichtweite der Kamera bewegt und ihr Gesicht erkennbar ist. Nutzer haben dann die Gelegenheit, diese Person zu benennen. Besucher, die vom Nutzer nicht als bekannte Person abgespeichert werden, werden nach 30 Tagen automatisch wieder entfernt.
Amazon hatte bei der Einführung der Funktion darauf hingewiesen, dass Nutzer vor der Aktivierung eine ausdrückliche Einwilligung von Besuchern einholen müssen. Zudem unterliege die Einwilligung von Kindern besonderen gesetzlichen Auflagen. Wenn eine Person ihre Einwilligung widerruft, müsse sie unverzüglich aus der Datenbank der bekannten Gesichter entfernt werden. Das lässt sich von Betroffenen aber nur schwerlich kontrollieren und bleibt den Nutzern der Ring-Kameras überlassen.
Klagen wegen Privatsphäreverletzungen Amazons
Gesichter von einfach vorbeilaufenden Personen könnten zudem ebenfalls von den Ring-Kameras erfasst werden, vielleicht sogar ohne deren Kenntnis. Darum dreht sich die Klage gegen Amazon. „Millionen weiterer Amerikaner gingen an einer Ring-Überwachungskamera vorbei, und ihre Gesichtsbiometrie wurde unwissentlich erfasst“, heißt es dort laut Reuters. Die Betroffenen hätten „der Verletzung ihrer Persönlichkeitsrechte am Eingang nicht zugestimmt“. Nach Ansicht des Klägers stellt Amazons „Vorgehen in diesem Fall ein gravierendes Versagen beim Datenschutz für Millionen von Menschen dar, die nun von Amazon getrackt werden“.
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Amazon stand zuvor bereits wegen Privatsphäreverletzungen durch Ring-Überwachungskameras in der Kritik. Anfang 2023 erklärte sich Amazon bereit, 5,8 Millionen Dollar zu zahlen, um eine Klage der US-Wettbewerbsbehörde FTC beizulegen, in der Ring-Mitarbeiter und Hacker beschuldigt wurden, Kunden illegal auszuspionieren. Die Mitarbeiter hatten demnach Zugriff auf alle Videos der Kunden, obwohl es für einen Zugriff keinen Grund gab. Vorgeblich ging es dabei um private Videos weiblicher Nutzer.
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(fds)
Künstliche Intelligenz
Airbus A350-1000ULR: Ultra-Langstreckenjet absolviert Erstflug
Das Luftfahrtunternehmen Airbus hat die erste von insgesamt zwölf speziell für die australische Fluggesellschaft Qantas Airways ausgerüstete Airbus A350-1000ULR Ultra-Langstrecken-Passagierjets (Werknummer 707) in einem Erstflug im französischen Toulouse erprobt. Das Flugzeug, das eine Reichweite von rund 10.000 Seemeilen (etwa 18.520 km) erreichen kann und auf der A350-Familie basiert, ist unter anderem mit einem speziell für die Maschine entworfenen Mitteltank und Treibstoffsystem ausgerüstet. Das soll zum ersten Mal Nonstop-Flüge etwa zwischen den Städten Sydney und London ermöglichen.
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Den Testflug absolvierte die A350-1000ULR von Toulouse aus. Die Maschine wurde von einer speziell für diesen Zweck zusammengestellten Crew getestet. Dazu gehören die beiden Testpiloten Thomas Wilhelm und Anthony Flynn. Mit an Bord war auch der Testflugingenieur Lauren Rossignol und die leitenden Testflugingenieure Tuan Do und Alexia Plumet sowie der Bodentestingenieur Vincent Frayssinet.
Das zweistrahlige Flugzeug blieb auf dem Testflug drei Stunden und 43 Minuten in der Luft. Dabei erreichte es eine Flughöhe von bis zu 41.000 Fuß (etwa 12.500 m). Zur zurückgelegten Strecke und zu den geflogenen Geschwindigkeiten machte Airbus keine Angaben. Die Maschine soll insgesamt bis zu 22 Stunden in der Luft bleiben können.
Das Flugteam führte während des Flugs verschiedene Tests durch, um die Flugleistung und Architektur des neu und speziell für den Airbus A350-1000ULR entwickelten Treibstoffsystems zu erproben. Dazu ist das Flugzeug mit Flugerprobungsinstrumenten ausgestattet. Das Kraftstoffsystem wurde im Rahmen des Projekts Sunrise entwickelt. Dabei handelt es sich im Wesentlichen um einen zusätzlichen hinteren Mitteltank (Rear Center Tank – RCT), der in die Flugzelle eingebracht wurde. Der Tankinhalt sorgt für eine Reichweitenverlängerung von 1852 km im Vergleich zur Standardversion A350-1000. Zusätzlich hat Airbus ein neues Luftkühlsystem für die Bordküche integriert. Das System ist leichter und soll effizienter arbeiten und sei speziell für die Anforderungen auf Langstreckenflügen entwickelt worden. Ebenfalls wurden die Belüftung und Temperaturregelung der Kabine angepasst.
Weitere Flugtests
Alle Systeme sollen in einer zweimonatigen Flugerprobungskampagne getestet werden, die mit dem Erstflug begonnen hat. Danach werden die neuen Systeme zertifiziert. Im Anschluss daran erfolgt die Endausrüstung gemäß den Vorgaben von Qantas Airways. Die Auslieferung der A350-1000ULR soll im April 2027 erfolgen, heißt es von Airbus.
Eine zweite Maschine des Typs befinde sich bereits im Bau und werde in wenigen Tagen aus der Lackierhalle rollen. Im Anschluss werde die Premium-Kabinenkonfiguration mit vier Service-Klassen fertiggestellt und die Triebwerke installiert. Qantas Airways hat unter dem Projekt Sunrise insgesamt zwölf A350-1000ULR bestellt. Es soll Langstreckenflüge zwischen Australien und Europa ohne einen sonst üblichen Zwischenstopp ermöglichen.
Die Fluggesellschaft hat darüber hinaus zwölf weitere Maschinen des Standardmodells A350-1000 bestellt, auf der die Ultra-Langstreckenversion basiert. Die für Langstreckenflüge taugliche A350-Familie besteht aus dem A350-900, A350-900ULR, A350-1000 und nun dem A350-1000ULR. Die Maschinen verfügen über verbrauchsoptimierte Triebwerke und sollen weniger CO₂ ausstoßen. Sie nehmen bis zu 480 Passagiere auf.
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Im Bau befindet sich derzeit eine Frachtmaschine des Typs A350F. Airbus plant, einen Testflug noch im Jahr 2026 durchzuführen.
(olb)
Künstliche Intelligenz
Der Bitcoin rutscht wieder ab: Kryptowährung unter 67.000 US-Dollar gefallen
Der Preis für einen Bitcoin ist am Montag deutlich unter die Marke von 70.000 US-Dollar gefallen und hat damit eine zwischenzeitliche Rallye beendet, die ihn im Mai sogar wieder über die Marke von 80.000 US-Dollar gehievt hat. Mitverantwortlich für den jüngsten Kursverfall ist offenbar der US-Softwarehersteller Strategy, der seit Jahren in großem Umfang Bitcoin erworben und jetzt zum ersten Mal seit 2022 einige wenige davon verkauft hat. Zwar geht es nur um 32 von insgesamt mehr als 840.000 Bitcoin, die Strategy besitzt, trotzdem markiert der Verkauf eine Trendwende: Seit 2020 hat das US-Unternehmen Bitcoin fast ausnahmslos erworben, insgesamt hält es inzwischen mehr als 4 Prozent des Gesamtbestands.
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Laut Bloomberg hat sich der Wind für die mit Abstand wichtigste Kryptowährung aber schon vor dem Verkauf durch Strategy gedreht, vor allem ETFs hätten sich zuletzt abgewendet. Hinzu käme die anhaltende Unsicherheit über die Entwicklung im Nahen Osten und die Schließung der Straße von Hormus, für die kein Ende absehbar sei. Laut der Finanznachrichtenagentur wurden in den vergangenen zwei Wochen fast 3,5 Milliarden US-Dollar aus dem Bitcoinmarkt abgezogen. Nachdem der Preis für einen Bitcoin am Wochenende noch über 73.000 US-Dollar gelegen hat, ist er bis zum heutigen Mittwoch nun auf etwas mehr als 66.000 US-Dollar gefallen. Allein in den vergangenen 24 Stunden ging es um mehr als 6 Prozent nach unten.
Der Preisrutsch beim Bitcoin hat auch die anderen großen Kryptowährungen nach unten gezogen, Ethereum steht aktuell bei gut 1800 US-Dollar. Das sind deutlich weniger als die Hälfte, die noch im Herbst zu Buche standen. Für die meisten großen Kryptowährungen ging es in den vergangenen 24 Stunden um mehrere Prozentpunkte nach unten, aber im Vergleich zu Bitcoin ist ihr Gesamtwert deutlich kleiner. Der hat sein Allzeithoch im Oktober erreicht, damals kostete ein Bitcoin mehr als 125.000 US-Dollar. Danach hat sich der Markt aber gedreht und nach der zwischenzeitlichen Kurserholung setzt sich die Talfahrt jetzt offenbar fort.
(mho)
Künstliche Intelligenz
6G im OP: Wie intelligente Netze die Medizin revolutionieren könnten
In vielen modernen Krankenhäusern läuft Digitalisierung trotz knapper Kassen auf Hochtouren: Hochauflösendes Patienten-Monitoring in Echtzeit, videobasierte Visiten aus der Ferne oder gar komplexe, ferngesteuerte chirurgische Eingriffe mithilfe von OP-Robotern machen die Medizin immer vernetzter. Diese datenintensiven Dienste im klinischen Alltag verlässlich und zeitgleich abzuwickeln, kann herkömmliche Telekommunikationsnetze überfordern. Das Problem liegt meist nicht bei mangelnder Bandbreite insgesamt, sondern bei der Verteilung der Rechenleistung.
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Bislang steht diese im Krankenhaus nicht immer dort zur Verfügung, wo sie im jeweiligen Moment am dringendsten gebraucht wird. Bei einer kritischen Teleoperation können verzögerte Datenströme oder minimale Unterbrechungen fatale, lebensbedrohliche Konsequenzen haben. Ein interdisziplinäres Forschungsteam der Technischen Universität München (TUM) hat nun in einer Studie untersucht, wie die kommenden Mobilfunknetze der sechsten Generation (6G) dieses Dilemma lösen könnten: Durch dynamische, intelligente Verteilung von Rechenkapazitäten im laufenden Betrieb gelingt es laut der Untersuchung, die Effizienz deutlich zu steigern und bis zu 40 Prozent mehr medizinische Anwendungen gleichzeitig ausfallsicher zu betreiben.
Mathematisches Optimierungsmodell
Im Kern beruht der neue Ansatz auf dem Konzept des sogenannten In-Network Computing in Kombination mit flexibler Migration von Softwarefunktionen. Medizinische Anwendungen werden dabei in modulare Bausteine zerlegt, die flexibel im gesamten Netzwerk platziert werden können. Die zentrale Frage, die das System in Sekundenbruchteilen beantworten muss, lautet dabei: Wo wird eine bestimmte Anwendung am besten ausgeführt? Zur Auswahl stehen dafür verschiedene Ebenen: direkt an den Medizingeräten am Krankenbett, auf einem lokalen Server im Operationssaal, an einem nahegelegenen regionalen Netzknoten oder in einem entfernten Rechenzentrum.
Rein physikalisch gilt: Je näher die Datenverarbeitung am Behandlungsort stattfindet, desto geringer sind die Latenzzeiten und desto zuverlässiger lässt sich hohe Übertragungsgeschwindigkeit erreichen. Doch würde jede Applikation pauschal direkt im OP verarbeitet, wäre dessen Hardware im Nu überlastet.
Genau hier setzt das mathematische Optimierungsmodell der TUM-Wissenschaftler an. Es berechnet kontinuierlich im Hintergrund, welche Anwendungen gerade aktiv sind, welche Priorität sie besitzen und welche Ressourcen im Gesamtnetz verfügbar sind. Daraufhin verlagert es Softwareprozesse dynamisch dorthin, wo sie in aktuell den größten Nutzen stiften und die geringsten Migrationskosten verursachen.
Vorausschauende Algorithmen
Für die Praxis würde das Verfahren eine neue Form der Flexibilität im Mobilfunknetz bedeuten. Bisherige Netze transportieren Daten vor allem starr von einem Punkt zum anderen. Künftige 6G-Netze müssen jedoch mitdenken und eigenständig Prioritäten setzen. Wenn etwa ein chirurgischer Eingriff Priorität verlangt, schaufelt das Netz automatisch Ressourcen frei, indem es weniger zeitkritische Prozesse wie die digitale Dokumentation oder logistische Verwaltungsaufgaben auf weiter entfernte Server im Hintergrund verschiebt.
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Um diese Aufgabe in Echtzeit bewältigen zu können, haben die Wissenschaftler neben einem exakten mathematischen Modell auch einen maßgeschneiderten Algorithmus entwickelt. Dieser soll vorausschauend arbeiten und die Qualitätsstufen der einzelnen Dienste im Millisekundentakt anpassen.
In umfangreichen Computersimulationen, die auf realen klinischen Szenarien basieren, hat das Team die Effizienz dieser Methode bestätigt: Selbst bei stark begrenzten Hardware- und Netzkapazitäten stieg die Zahl der erfolgreich bereitgestellten medizinischen Dienste um knapp 40 Prozent. Die Beteiligten wollen nun in weiteren Tests unter realen klinischen Bedingungen ausloten, ob ihr Mechanismus tatsächlich als Fundament für flächendeckende digitale Gesundheitsversorgung taugt.
(ds)
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