Rennradfahrer bekommen ein neues Must-have. Die Meta Oakley Vanguard ist eine smarte Brille für Sportler. Mit 549 Euro ist sie kein Schnäppchen, garantiert steht es um die Haltbarkeit aber besser als bei so mancher Radlerhose, die schnell mal durchgescheuert ist – und die auch ein Sümmchen kostet. Den Funktionsumfang bezeichnet Meta als Athletic Intelligence.

Die Vanguard kommt als KI-Brille und wird mit Meta AI verbunden, wie auch die bisherigen Brillenmodelle von Meta. Sie ist mit einer mittigen 12-Megapixel-Kamera (122 Grad Weitwinkel) im Steg für eine verbesserte Ich-Perspektive ausgestattet und kann Videos in 3K aufnehmen. Auch Slow-Motion-Videos und Hyperlapse sind möglich.

Außerdem ist die Vanguard wasserfest. Meta sagt, Tiefseetauchen wär zu viel des Guten, im kleinen Pool ist alles möglich (entspricht IP67). Auch Schweiß soll der Brille nichts anhaben können. Die Nasenflügel bekommen bei zunehmender Feuchtigkeit sogar noch mehr Grip. Sie werden in drei Größen mitgeliefert.

Das klassische, sportive Visier gibt es in verschiedenen Farben, ebenso das Gestell. Die rot getönten Gläser können helfen, Objekte besser zu erkennen. Wer nicht Rennrad fährt, sondern etwa Ski oder Snowboard, tut gut an dem weißen Gestell mit goldenem Glas für Kontraste im Schnee.

Vanguard lässt sich mit Garmin und Strava verknüpfen

Die Vanguard lässt sich mit anderen Geräten und Systemen verknüpfen, konkret Garmin und Strava. Diese lassen sich dann auch via Meta AI per Sprache steuern. Man kann also beispielsweise Meta AI fragen, wie es aktuell um den eigenen Puls steht. Wer seine Brille mit Garmin Connect, Apple Health oder Health Connect von Android verbindet, bekommt Aktivitätszusammenfassungen direkt in die Meta-AI-App geschickt.

Sobald die Brille eine Besonderheit feststellt, reagiert sie mit der Aktivierung der Kamera. So bleiben die Hände frei. Sollte man die Knöpfe doch selbst drücken wollen, befinden sich diese nun am unteren Rand der Bügel. Oben stört bisher nämlich der Helm.

Die Vanguard ist deutlich geräuschempfindlicher als ihre Vorgänger und kann zugleich viel mehr Umgebungsgeräusche wegfiltern. Auch bei mehr als 30 Kilometern pro Stunde und Verkehr daneben kann man so noch Musik hören oder mit Mutti telefonieren. Es sind sechs Dezibel mehr Lautstärke als bei der Meta Oakley HSTN möglich.

Insgesamt sind bis zu neun Stunden Batterielaufzeit möglich, sechs Stunden, wenn man durchgängig Musik hört. Das Ladecase reicht für weitere 36 Stunden Akkulaufzeit. 20 Minuten darin reichen für eine zur Hälfte aufgeladene Brille.

Auch wenn sich die Vanguard ganz deutlich an Hobby- und Profisportler richtet, ist das Aussehen potenziell auch was für den Streetstyle.

Transparenzhinweis: Die Autorin wurde von Meta zu einer Preview der Meta Oakley Vanguard eingeladen. Meta hat die Reisekosten übernommen. Vorgaben zur Art und zum Umfang unserer Berichterstattung gab es nicht.

(emw)

Es ist inzwischen der Klassiker unter den KI-Brillen: Metas Ray-Ban erscheint nun in einer verbesserten, klar, zweiten Generation. 27 Fassungen stehen inzwischen zur Auswahl, allesamt relativ unauffällig im typischen Ray-Ban-Stil. Hinzukommen die verschiedenen Optionen für Gläser – von klar bis Transitions. Das sind Gläser, die bei Sonneneinstrahlung dunkel werden.

Mit den neuen Modellen der RBM verlängert sich die Batterielaufzeit der Brille auf bis zu acht Stunden. Wenn man durchgängig Musik hört oder telefoniert, sind es fünf Stunden. Weitere 48 Stunden können aus dem Ladecase herausgeholt werden.

Die Brille ist freilich weiterhin über Meta AI zu steuern und hat den vollen Funktionsumfang der älteren Generation. Man kann etwa per Tippen auf den Bügel oder mittels Sprachbefehl Videos oder Fotos aufnehmen. Die neuen Modelle haben eine 12-Megapixel-Weitwinkelkamera eingebaut – mit verbesserter 3K-UltraHD-Auflösung. Portraits werden standardmäßig mit 3024 x 4032 Pixeln aufgenommen. Videos können bei einer Länge von bis zu drei Minuten in verschiedenen Größen aufgenommen werden.

Echtzeit-Übersetzer per KI-Brille

Fünf Mikrofone sind eingebaut, damit Meta genau zuhören kann. Zwei Ausgänge sorgen dafür, dass man selbst Musik und Gesprächspartner gut versteht.

Meta AI kann zudem nun die Umgebung via Kameras sehen und, sofern Informationen vorhanden sind, diese auch geben. „Hey Meta, was für ein Schild ist das da hinten?“ Meta kennt in der Regel die Antwort. Und auch fremde Sprachen sind kein Problem. Mit der Brille ist eine Echtzeit-Übersetzung möglich. Die gibt es allerdings bisher nicht in allen Sprachen. Französisch und Englisch konnten wir bereits testen. Gespräche sind mit sehr kurzer Latenz gut zu führen. Meta AI übersetzt sehr nah am gesprochenen Wort, leistet also keinen Dolmetscherdienst wie etwa der Übersetzer in Google Meet, der auch den Sinn verstehen will und Sätze entsprechend anpasst.

Den Echtzeit-Übersetzer hatte Mark Zuckerberg bereits vergangenes Jahr auf der hauseigenen Messe Connect vorgestellt, jetzt ist er auch tatsächlich verfügbar. Diese Funktion wird auch für die alte MRB verfügbar gemacht.

Gen 2 der RBM verträgt Spritzwasser. Anders als mit der neuen Oakley Vanguard sollte man sie jedoch nicht komplett unter Wasser tauchen.

Transparenzhinweis: Die Autorin wurde vorab eingeladen, um die neue Generation der Ray-Ban-Meta-Glasses zu testen. Vorgaben für die Berichterstattung hat es nicht gegeben.

(emw)

Ein Team von Forschern aus England, Dänemark und der Universität Heidelberg hat ein KI-Modell entwickelt, das Erkrankungsrisiken für mehr als 1000 Krankheiten vorhersagen können soll – und das nicht nur für Einzelpersonen, sondern auch für ganze Bevölkerungsgruppen. Das System namens Delphi-2M (mit zwei Millionen Parametern) basiert auf einer Transformer-Architektur, wie sie auch in großen Sprachmodellen zum Einsatz kommt.

Bisherige Systeme beschränkten sich meist auf einzelne Krankheiten. Delphi-2M dagegen soll simultan Muster über viele Diagnosen hinweg erkennen und sogenannte „health trajectories“ – also individuelle Krankheitsverläufe – prognostizieren. Die Modellierung reicht laut den Forschenden bis zu 20 Jahre in die Zukunft. Veröffentlicht wurden die Ergebnisse in der Fachzeitschrift Nature.

Trainiert wurde Delphi-2M mit klinischen Daten von 400.000 Patientinnen und Patienten aus der britischen UK Biobank, darunter auch Faktoren wie Body-Mass-Index oder Konsumgewohnheiten. Für die Validierung griff das Team auf ein dänisches Register mit 1,9 Millionen Personen zurück. Erste Tests zeigen: Beim Risiko für Herzinfarkte, bestimmte Tumoren oder Mortalität lieferte das System ähnlich verlässliche Vorhersagen wie spezialisierte Modelle. Delphie‑2M erreicht im Schnitt einen C-Index – mit der Vorhersagemodelle bewertet werden – von ungefähr 0,85 im 5‑Jahres-Zeitraum.

Grenzen hat die Technik dort, wo Krankheitsbilder komplex, unregelmäßig oder selten sind, etwa bei psychischen Störungen oder Schwangerschaftskomplikationen. Das liegt beispielsweise daran, dass es zu seltenen Erkrankungen weniger Trainingsdaten gibt. Hinzu kommt, dass die Trainingsdaten bisher nicht repräsentativ für die Gesamtbevölkerung sind, da die UK Biobank vor allem Daten älterer und britischer Teilnehmender enthält.

„Wir reden hier noch von Zukunftsmusik. Der Weg in die konkrete medizinische Anwendung ist meist länger, als man denkt. Bei allen Potenzialen dürfen wir uns nicht in eine KI-gestützte Glaskugelschau verrennen – auch die besten Modelle erkennen Muster, aber sie sagen keine Zukunft voraus. Für Patienten muss klar sein: solche Prognosen sind keine Schicksalsurteile. Sie können aber Anhaltspunkte für Präventions- oder Therapieentscheidungen geben“, schätzt dazu Prof. Robert Ranisch ein, Juniorprofessor für Medizinische Ethik mit Schwerpunkt auf Digitalisierung von der Universität Potsdam. Wichtig sei zudem, „dass der Einsatz solcher Modelle den Entscheidungsspielraum der Patienten nicht einengt. Ihre Autonomie im Jetzt darf nicht einem Behandlungsregime untergeordnet werden, das allein auf zukünftige Gesundheit ausgerichtet ist. Selbst wo dies nicht geschieht, bliebe doch eine gewisse Nötigung, sich zu prognostizierten Zukünften zu verhalten. Entscheidend bleibt deshalb auch ein Recht auf Nichtwissen.“

Begehrlichkeiten bei Versicherungen oder Arbeitgebern

„Gleichzeitig ist zu befürchten, dass solche KI-Modelle falsche Begehrlichkeiten wecken – etwa bei Versicherungen oder Arbeitgebern, besonders über Deutschland hinaus. Dann geht es weniger darum, ob die Vorhersagen tatsächlich belastbar sind, sondern um die Illusion einer exakten Berechenbarkeit. Diese kann dazu führen, dass Menschen ungerechtfertigt benachteiligt werden. Deshalb müssen wir sehr genau überlegen, wo wir solche Modelle im Gesundheitssystem einsetzen wollen“, gibt Ranisch zu bedenken. Ethik und Recht würden sich „bisher oft an binären Kategorien von gesund oder krank“ orientieren, oft seien in der „digitalen und präventiven Medizin […] Graustufen entscheidend“. Zudem wirft Ranisch weitere Fragen auf, was es bedeute, wenn gesunde Menschen in ein Muster „bald Kranker“ passen, oder wie Gesundheitsinformationen geschützt werden sollen, „wenn plötzlich eine Vielzahl persönlicher Daten für KI-Prognosen relevant“ werden.

„Bei der Frage, wer und wie die Technologie zum Einsatz kommen sollte, ist zwischen zwei Fällen zu unterscheiden: Dem Einsatz, um Entwicklungen im gesamten Gesundheitssystem abzuschätzen, und der Einsatz, um Aussagen über Individuen zu treffen“, erklärt dazu PD Dr. Markus Herrmann, Leiter des Bereichs KI-Ethik am Institut für Medizin- und Datenethik an der Universität Heidelberg. Ersteres wäre vergleichsweise unproblematisch, bei letzterem müsse bedacht werden, dass der Menschen auch ein Recht auf „Nicht-Wissen“ habe – also ein Recht darauf, „sein Leben nicht in Sorge oder gar Angst vor drohender Krankheit zu führen“.

(mack)