Künstliche Intelligenz
Umami v3: Google-Analytics-Alternative mit neuen Tracking-Features
Die Entwickler der datenschutzkonformen Webanalyse-Software Umami haben Version 3.0 veröffentlicht. Das Major-Release bietet eine grundlegend überarbeitete Benutzeroberfläche, neue Analyse-Funktionen wie Segmente und Kohorten sowie zusätzliche Tracking-Optionen über Links und Pixel. Allerdings müssen bestehende Nutzer eine wichtige Änderung beachten: Die Open-Source-Software unterstützt ab sofort ausschließlich PostgreSQL als Datenbank, der MySQL-Support wurde komplett entfernt.
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Umami positioniert sich als cookiefreie Alternative zu Google Analytics und richtet sich vor allem an Unternehmen, die DSGVO-konforme Webanalysen durchführen möchten. Bereits seit Version 2.0 bietet die unter MIT-Lizenz stehende Software erweiterte geografische Auswertungen und Team-Funktionen.
Die neue Navigationsleiste ermöglicht einen schnelleren Zugriff auf alle überwachten Websites. Über ein eingebettetes Dropdown-Menü können Anwender direkt zwischen verschiedenen Projekten wechseln. Alle Reports sind nun auf separate Seiten ausgelagert, was die Übersichtlichkeit verbessern soll. Eine zentrale Neuerung betrifft das Filter-System: Umami v3 speichert alle angewendeten Filter direkt in der URL als Query-Parameter. Nutzer können so gefilterte Ansichten per Link mit Dritten teilen, ohne die Filtereinstellungen manuell nachbauen zu müssen. Zudem erlaubt das überarbeitete Filterformular das gleichzeitige Hinzufügen und Bearbeiten mehrerer Filter.
Segmente und Kohortenanalyse für Nutzergruppen
Mit Segmenten können Anwender vordefinierte Filterkombinationen speichern und wiederverwenden. Ein Segment wie „Windows-Nutzer aus Deutschland“ lässt sich dann mit einem Klick auf beliebige Auswertungen anwenden. Ergänzend führt Umami v3 Kohorten ein – eine aus konkurrierender Webanalyse-Software bekannte Funktion. Eine Kohorte gruppiert Nutzer, basierend auf einem bestimmten Zeitraum sowie einem gemeinsamen Ereignis. Ein Beispiel wäre „Registrierungen im November 2025“. Über die Zeit lässt sich dann analysieren, wie sich das Verhalten dieser Gruppe entwickelt, etwa bei Retention-Analysen. Sowohl Segmente als auch Kohorten können als Filterparameter verwendet werden.
Neu in Umami v3 sind zwei zusätzliche Tracking-Elemente: Links und Pixels. Links funktionieren als Kurz-URLs mit Weiterleitung – ähnlich wie bei Bit.ly. Sie eignen sich, um Klicks auf externe Ressourcen oder Download-Zahlen zu messen, ohne dass auf der Zielseite Tracking-Code installiert sein muss. Pixels sind unsichtbare Bilder, die sich in E-Mails oder auf externen Websites einbetten lassen. Typische Anwendungsfälle sind die Messung von Newsletter-Öffnungsraten oder Traffic-Analysen auf Plattformen, wo kein JavaScript-Tracker installiert werden kann. Beide Elemente verfügen über eigene Statistikseiten, analog zu den Website-Auswertungen.
Außerdem erhalten Administratoren eine neue zentrale Admin-Seite, über die sie alle Nutzer, Websites und Teams im System verwalten können. Das Feature Boards – mit dem sich individuelle Dashboards zusammenstellen lassen – hat es hingegen nicht mehr in die Version 3.0 geschafft. Die Entwickler arbeiten noch daran und planen die Veröffentlichung für ein kommendes Release.
PostgreSQL wird Pflicht – Migration notwendig
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Der bedeutendste Breaking Change betrifft die Datenbankunterstützung: Umami v3 funktioniert ausschließlich mit PostgreSQL. Bestehende Nutzer mit MySQL-Datenbanken müssen ihre Daten migrieren, wofür die Entwickler eine Migrationsanleitung bereitstellen. Alle Informationen zum neuen Release finden sich im Umami-Blog. Neben der freien Version für den Eigenbetrieb bietet Umami seine Software als Cloud-Dienst an.
Im Markt der freien Google-Analytics-Alternativen positioniert sich Umami neben Projekten wie Plausible und Rybbit. Während Plausible auf extreme Schlankheit setzt und Rybbit geografische Visualisierungen betont, fokussiert sich Umami mit Version 3 verstärkt auf professionelle Analyse-Features wie Kohortenanalyse und flexible Segmentierung.
(fo)
Künstliche Intelligenz
Mac-Tool macht MagSafe-Kabel zum Sicherheitsschalter
Ein Mac ist – ähnlich wie ein iPhone – immer dann am besten geschützt, wenn die Maschine vollständig heruntergefahren wurde. Beim Mac bietet zusätzlich die SSD-Verschlüsselung FileVault Schutz – eine Funktion, die das iPhone nicht hat. Wenn ein MacBook gestohlen wird, sollte es sich also am besten in diesem Zustand befinden, damit Diebe auch mit (möglicherweise erst später verfügbar gemachten) Hacking-Werkzeugen nicht an die Daten gelangen. Doch wie stellt man sicher, dass die Maschine auch heruntergefahren wird? Ein Entwickler hat eine Art Sicherheitsschalter oder auch Totmannknopf für macOS entwickelt, der eine clevere Möglichkeit verwendet, sich zu aktivieren: Das MagSafe-Kabel, das zum Aufladen verwendet wird, dient dabei als „Sensor“.
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Kabel weg, Rechner runter
Die Software namens MagSafe Guard ist quelloffen, unter einer MIT-Lizenz verfügbar und hat ein einfaches Prinzip: „Wenn sie aktiv ist, erkennt sie sofort, sobald Ihr Netzkabel abgezogen wird, und löst Schutzmaßnahmen aus, um Ihre Daten zu schützen“, schreibt Macher Tobias Lekman. Laut Entwickler reagiert MagSafe Guard in Millisekunden, sobald das Abziehen des Kabels detektiert wurde. Es gibt zudem eine „smarte Grace-Periode“, mit der man festlegen kann, dass sich erst nach 10 Sekunden etwas tut, um nicht selbst Aktionen auszulösen. Die Möglichkeiten, die die App bietet, sind groß. So kann man nur den Bildschirm sperren oder die Maschine ganz herunterfahren. Ganz Paranoide könnten sogar den gesamten Mac löschen lassen.
MagSafe Guard basiert auf einem früheren Projekt, das ein spezielles USB-Gerät verwendet hatte und auch mit Linux und Windows kompatibel ist. Lekman passte es für Mac-Hardware an, die auch ohne ein solches Zusatzgerät auskommt. MagSafe Guard läuft nützlicherweise auch nicht nur mit MagSafe – man kann auch andere Ladegeräte via USB-C verwenden. Eine Software Bill of Materials, die alle Bestandteile auflistet, die verwendet wurden, soll beim Code-Auditing helfen.
Mac-App-Store-Version soll noch kommen
Ebenfalls praktisch: Lekman hat eine Ortserkennung eingebaut. So kann sich MagSafe Guard nur an unbekannten Orten aktivieren, nicht jedoch an vertrauenswürdigen. Das sei „perfekt für digitale Nomaden, sicherheitsbewusste Fachpersonen und alle, die in öffentlichen Räumen mit sensiblen Daten arbeiten“, schreibt der Entwickler weiter.
Aktuell ist MagSafe Guard nur via GitHub verfügbar, als Download ohne automatische Updates, den man aber noch kompilieren muss. Lekman will aber demnächst eine Mac-App-Store-Variante bereitstellen. Wann das der Fall sein wird, ist noch unklar – Mac & i hat bei ihm nachgefragt. MagSafe Guard ist kostenlos.
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(bsc)
Künstliche Intelligenz
Indien: Apple bringt Fabrikarbeitern Swift bei
Apple hat in Indien eine neue Bildungsinitiative gestartet, um unter Mitarbeitern seiner Fertiger womöglich neue Ingenieure und Entwickler zu finden. Der sogenannte Education Hub ist speziell für diese Zielgruppe eingerichtet worden und arbeitet mit der Manipal Academy of Higher Education (MAHE) im Bundesstaat Karnataka zusammen.
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Breites Bildungsangebot zuerst bei Tata
Das Bildungszentrum soll in Bengaluru entstehen und ergänzt bisherige „Skill-Building and Training Programs“, die das Unternehmen aufgesetzt hatte. Ab März soll es diverse neue Kurse geben, die Mitarbeiter von Lieferanten an 25 Standorten auf dem ganzen Subkontinent nutzen dürfen. Erster beteiligter Fertiger ist Tata Electronics, wie Apple mitteilte.
Die dortigen Arbeiter sollen im Rahmen eines neuen Lehrplans unter anderem digitale Kompetenzen, Apples Programmiersprache Swift, Automatisierungstechnologien und Robotertechnik erlernen können, hinzu kommt „Smart Manufacturing“. Apple hat für solche und ähnliche Initiativen bei seinen Fertigern einen 50 Millionen US-Dollar schweren „Supplier Employsee Development Fund“ aufgelegt.
Indien als neues China
Die für „Supply Chain Innovation“ zuständige Vizepräsidentin Sarah Chandler sagte, man wolle „den gleichen Innovationsgeist, der hinter unseren Produkten steht“, dazu nutzen, die Menschen in der eigenen Lieferkette zu unterstützen. Der Ansatz erinnert an ähnliche Maßnahmen etwa in China, das auch dank Apple in den letzten 25 Jahren zum wichtigsten Elektronikstandort weltweit herangewachsen ist. Der Konzern will nun Ähnliches auch in Indien schaffen.
Schon jetzt sollen 75 verschiedene Kurse in Indien verfügbar sein, die nicht nur Technik abdecken, sondern auch Persönlichkeitsentwicklung, Gesundheit sowie ein sogenanntes „Rights Awareness Training“. Apple will auch deutlich mehr Geld in ein Robotikbildungsprogramm stecken, das bereits seit 2024 läuft. Auch Kurse und Fortbildungen für Personen mit Behinderung werden angeboten, damit wurden 18.000 Menschen erreicht, so Apple. Wie viele Supply-Chain-Mitarbeiter insgesamt ausgebildet wurden, wurde nicht mitgeteilt.
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(bsc)
Künstliche Intelligenz
Klimaforschung: Wissenschaftler tracken Eisberg-Lebenszyklus mit KI
Wissenschaftler des British Antarctic Survey (BAS) haben ein Tool mit Künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt, mit dessen Hilfe sie automatisiert den Lebenszyklus von Eisbergen bei ihrer Reise durch die Weltmeere verfolgen kann. Die Forscher können so überwachen, wohin sie sich bewegen, wie sie abschmelzen, zerbrechen und sich gegebenenfalls auch wieder zusammenfügen. Mit diesen Informationen können detaillierte „Stammbäume“ der Eisberge erstellt werden und Rückschlüsse auf deren Einfluss auf das Ökosystem gezogen werden.
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Das KI-System des BAS wertet Satellitenbilder aus und identifiziert dabei einzelne Eisberge. Ihnen wird dabei durch Analyse der charakteristischen geometrischen Formen der Eisberge eine eindeutige Identität zugeordnet. Danach wertet das System regelmäßig über einen bestimmten Zeitraum neue Satellitenfotos aus und bestimmt die Veränderungen der Eisformation, die sich etwa durch Abschmelzen und Abbrüche ergeben. Die abgebrochenen Teile werden dann ebenfalls verfolgt und bleiben dem ursprünglichen Eisberg als dessen „Kindern“ zugeordnet.
Eisberg-Tracking für die Klimaforschung
Die Verfolgung der Eisberge, der Abbrüche und deren Abschmelzen, bei denen größere Mengen Süßwasser in die Ozeane gelangen, ist deshalb von Bedeutung, weil dadurch Meeresströmungen verändert werden können. Das kann großen Einfluss auf die maritimen Ökosysteme und das globale Klima haben.
Bislang konnten die Wissenschaftler nur einige wenige große Eisberge verfolgen. Mit dem KI-System ist eine kontinuierliche Beobachtung möglich. „Das Spannende daran ist, dass wir damit endlich die Beobachtungen erhalten, die uns bisher gefehlt haben. Wir sind davon abgekommen, nur einige wenige berühmte Eisberge zu verfolgen, und erstellen nun vollständige Stammbäume. Zum ersten Mal können wir sehen, woher jedes Fragment stammt, wohin es gelangt und warum dies für das Klima von Bedeutung ist“, sagt Ben Evans, Experte für maschinelles Lernen beim BAS.
Erste Tests der Technik anhand von Beobachtungen arktischer Eisberge, die vom Petermann-Gletscher und anderen Teilen von Nordwestgrönland abgebrochen waren, verliefen vielversprechend. Das System kann so aufzeigen, an welchen Stellen das Schmelzwasser in die Ozeane gelangt. Diese Informationen können dann zur Verbesserung globaler Klima- und Ozeanmodelle, wie etwa das europäische Ozean-Modell Nucleus for European Modeling of the Ocean (NEMO), genutzt werden. Das NEMO-Modell ist Teil des UK Earth System Models (UKESM), einem Erdsystemmodell, mit dem unter anderem Vorhersagen getroffen werden können, wie sich der polare Eisverlust aufgrund der Klimaerwärmung auswirken wird.
Die ermittelten Daten zu den Eisbergen können auch in der Schifffahrt verwendet werden, etwa um in polaren Gewässern Eisbergbewegungen frühzeitig zu erkennen und darauf reagieren zu können.
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(olb)
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