In der modernen Softwareentwicklung ist Nebenläufigkeit allgegenwärtig. Selbst kleine Anwendungen laufen oft auf Systemen mit mehreren Kernen, interagieren mit Datenbanken, warten auf Netzwerkantworten oder teilen sich Ressourcen wie Dateien und Speicherbereiche. In verteilten Systemen und Embedded-Software kommt noch hinzu, dass verschiedene Prozesse aufeinander reagieren müssen, oft unter Echtzeitbedingungen. Die Praxis zeigt: Sobald mehrere Dinge gleichzeitig passieren können, entstehen neue Fehlerklassen, die sich in seriellen Programmen nie gezeigt hätten.

Muster 3: Concurrency und Scheduling: Wenn sich Prozesse gegenseitig blockieren

Ein berühmtes Beispiel ist der Mars Pathfinder, eine NASA-Mission aus dem Jahr 1997. Die Landung selbst war ein spektakulärer Erfolg – die Sonde setzte sanft auf dem Mars auf und begann, Daten zu senden. Doch kurz darauf kam es zu sporadischen Systemabstürzen und automatischen Resets, die das Team am Boden in Alarmbereitschaft versetzten.

Die Ursache war eine Priority Inversion, ein klassisches Concurrency-Problem. In einem Echtzeitbetriebssystem gibt es Aufgaben mit unterschiedlicher Priorität. Hohe Priorität bedeutet: Diese Aufgabe soll möglichst sofort laufen, sobald sie bereit ist. Niedrige Priorität darf sie nicht blockieren.

Auf dem Pathfinder lief eine solche hochpriorisierte Aufgabe, die Daten vom Wettersensor verarbeitete. Sie benötigte jedoch Zugriff auf eine gemeinsame Ressource – in diesem Fall einen Mutex, der von einer niedrig priorisierten Aufgabe gehalten wurde. Diese niedrig priorisierte Aufgabe wurde wiederum von einer mittel priorisierten Aufgabe ständig verdrängt. Das Ergebnis: Die hochpriorisierte Aufgabe wartete indirekt auf eine niedrige, die nie zum Zuge kam.

Dieses Phänomen der „Umkehrung der Prioritäten“ führte dazu, dass das System in bestimmten Lastsituationen hängen blieb und schließlich neu startete. Die Lösung war im Prinzip einfach: Die Entwicklerinnen und Entwickler aktivierten Priority-Inheritance im Echtzeitbetriebssystem VxWorks. Dadurch erbte die blockierende, niedrig priorisierte Aufgabe vorübergehend die hohe Priorität, sobald eine höherwertige Aufgabe auf sie wartete. Der Knoten löste sich, und die Abstürze verschwanden.

Dieses Beispiel ist lehrreich, weil es gleich mehrere typische Muster verdeutlicht:

• Nebenläufigkeitsfehler sind schwer zu reproduzieren: Sie treten oft nur unter bestimmten Lastprofilen auf.
• Redundanz oder Wiederholungen helfen nicht automatisch: Wenn der Fehler im Design liegt, trifft er alle Instanzen gleichermaßen.
• Kleinste Details im Scheduling können den Unterschied machen: Die Software kann tausendmal korrekt laufen und beim tausend-und-ersten Mal ausfallen.

In modernen Anwendungen können ähnliche Probleme in Form von Deadlocks, Race Conditions oder Livelocks auftreten. Diese zeigen sich meist nicht im lokalen Testlauf, sondern erst in der Produktion, wenn reale Last und reale Parallelität wirken. Doch wie lassen sich solche Fehler vermeiden?

1. Klare Lock-Hierarchien: Wenn mehrere Ressourcen gesperrt werden, sollte immer in derselben Reihenfolge gelockt werden.
2. Prioritätsprotokolle nutzen: Mechanismen wie Priority Inheritance oder Priority Ceiling sind in vielen Echtzeitbetriebssystemen und sogar in modernen Frameworks verfügbar.
3. Nebenläufigkeit entkoppeln: Statt gemeinsame Zustände direkt zu sperren, können Architekturen mit Message Passing oder Actor-Modellen Race Conditions vermeiden.
4. Deterministische Tests und Simulationen: Spezielle Testframeworks können Prozesse gezielt verzögern oder Scheduler manipulieren, um seltene Konflikte reproduzierbar zu machen.
5. Telemetrie und Monitoring: Auch im Betrieb sollte sichtbar sein, wenn Locks ungewöhnlich lange gehalten werden.

Für Teams, die Web-Backends oder Cloud-Services entwickeln, zeigt sich übrigens dieselbe Gefahr, nur in geringfügig anderer Form: Datenbanktransaktionen, verteilte Caches oder konkurrierende API-Requests können ähnliche Effekte haben. Ein langsamer Hintergrundprozess blockiert einen Lock, während eine Flut von parallelen Requests diesen Zustand eskalieren lässt.

Die Lehre aus dem Pathfinder-Vorfall ist daher zeitlos: Nebenläufigkeit ist kein kostenloser Performance-Booster, sondern ein komplexes System, das Entwicklerinnen und Entwickler explizit entwerfen und überwachen müssen. Wer Concurrency als Randthema behandelt, wird früher oder später auf schwer reproduzierbare und potenziell katastrophale Fehler stoßen.

Aus Softwarefehlern lernen – die Serie

Diese Artikelserie stellt neun typische Fehlerklassen vor, die in der Praxis immer wieder auftauchen – unabhängig von Branche oder Technologie. In jeder Kategorie wird die Serie ein konkretes Beispiel vorstellen, dessen Ursachen analysieren und daraus ableiten, was Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler langfristig lernen können.

Im nächsten Teil lesen Sie: Zeit, Kalender und Geografie: Wenn die Uhr nicht das misst, was man denkt.

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Barrierefreiheit ist kein “Nice-to-have” mehr, sondern wird spätestens durch das Barrierefreiheitsstärkungsgesetz (BFSG) seit Mitte 2025 für viele digitale Dienste zur Pflicht. Doch wie integriert man Accessibility erfolgreich in moderne Web-Architekturen? Im Gespräch mit Ralf D. Müller zeigen die Gäste Danny Koppenhagen und Maximilian Franzke, wie sie barrierefreie Web-Anwendungen entwickeln – von der strategischen Architekturentscheidung bis zur praktischen Umsetzung.

Dabei diskutieren die drei die folgenden Themen und liefern dazu Antworten auf wichtige Fragen:

• Architektur-Impact: Wie beeinflusst Barrierefreiheit eure Frontend-Architektur und Design System-Entscheidungen?
• Praktische Umsetzung: Konkrete Patterns und Techniken für barrierefreie Web-Anwendungen
• Tooling & Automatisierung: Welche Tools helfen bei der kontinuierlichen Überprüfung von Accessibility-Standards?
• Enterprise-Scale: Herausforderungen bei der Umsetzung in großen Organisationen mit mehreren Teams
• Performance vs. Accessibility: Wie balanciert man High-Performance-Anforderungen mit Barrierefreiheit?
• Rechtliche Aspekte: Was bedeuten WCAG, EAA und BFSG konkret für Entwicklungsteams?

Danny Koppenhagen und Maximilian Franzke bringen ihre Erfahrung aus der Entwicklung des DB UX Design Systems sowie der Arbeit im BIK BITV Prüfverbund und dem Austausch auf europäischer Ebene mit und zeigen, wie man „accessibility-first“ denkt, statt Barrierefreiheit nachträglich „draufzupacken“. Dabei geht es nicht nur um technische Lösungen, sondern auch um organisatorische Prozesse und die Frage: Wie macht man Barrierefreiheit zu einem natürlichen Teil der Softwarearchitektur?

Wer diese Episode nicht verpassen sollte:

• Softwarearchitekten und -architektinnen, die Barrierefreiheit von Beginn an mitdenken wollen
• Frontend-Entwicklerinnen und -entwickler, die praktische Umsetzungsstrategien suchen
• Teams, die vor der Herausforderung stehen, bestehende Anwendungen barrierefrei zu machen
• Alle, die verstehen wollen, wie sich rechtliche Anforderungen auf Architekturentscheidungen auswirken

Livestream am Freitag, 10. Oktober

Die Ausstrahlung findet am Freitag, 10. Oktober 2025, live von 13 bis 14 Uhr statt. Die Folge steht im Anschluss als Aufzeichnung bereit. Während des Livestreams können Interessierte Fragen via Twitch-Chat, YouTube-Chat, Bluesky, Mastodon, Slack-Workspace oder anonym über das Formular auf der Videocast-Seite einbringen.

software-architektur.tv ist ein Videocast von Eberhard Wolff, Blogger sowie Podcaster auf iX und bekannter Softwarearchitekt, der als Head of Architecture bei SWAGLab arbeitet. Seit Juni 2020 sind über 250 Folgen entstanden, die unterschiedliche Bereiche der Softwarearchitektur beleuchten – mal mit Gästen, mal Wolff solo. Seit mittlerweile mehr als zwei Jahren bindet iX (heise Developer) die über YouTube gestreamten Episoden im Online-Channel ein, sodass Zuschauer dem Videocast aus den Heise Medien heraus folgen können.

Weitere Informationen zur Folge finden sich auf der Videocast-Seite.

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Qualcomm Technologies verkündete am 7. Oktober 2025 eine Vereinbarung zur Übernahme von Arduino, dem beliebten italienischen Open-Source-Hardware- und Software-Unternehmen, das die Art und Weise revolutionierte, wie Millionen von Menschen mit Elektronik interagieren. Diese Nachricht führte zu großer Aufmerksamkeit durch die Elektronik-, Robotik- und Maker-Communities weltweit. Die Übernahme repräsentiert weit mehr als eine einfache Unternehmenstransaktion. Sie markiert die Konvergenz zweier vollkommen unterschiedlicher Welten: des basisdemokratischen Open-Source-Ethos der Maker-Bewegung und der hochmodernen, industriellen Chip-Design-Expertise eines der weltweit führenden Halbleiterunternehmen.

Der Deal macht Arduino zu einer unabhängigen Tochtergesellschaft von Qualcomm Technologies. Diese Struktur soll Arduinos unverwechselbare Identität, den Community-fokussierten Ansatz und die Open-Source-Philosophie bewahren und gleichzeitig Zugang zu Qualcomms enormen Ressourcen, fortschrittlichen Technologien und globaler Reichweite gewährleisten. Die Übernahme steht derzeit noch unter dem Vorbehalt behördlicher Genehmigungen und anderer üblicher Abschlussbedingungen, aber beide Unternehmen verfolgen bereits ehrgeizige Pläne, die versprechen, die Landschaft des Embedded Computing, der KI-Entwicklung und des Robotik-Prototyping neu zu gestalten.

Arduino: Das kleine Board, das eine Revolution entfachte

Um die Tragweite dieser Übernahme zu verstehen, ist zunächst die Rolle von Arduino im Technologie-Ökosystem zu würdigen. Arduino entstand Anfang der 2000er Jahre in Italien aus einer einfachen, aber tiefgreifenden Mission: Elektronik und Programmierung für Künstler, Designer, Hobbyisten und alle anderen zugänglich zu machen, die neugierig auf die Schaffung interaktiver Objekte oder Umgebungen waren. Vor Arduino erforderte die Arbeit mit Mikrocontrollern erhebliche technische Expertise, teure Entwicklungswerkzeuge und eine steile Lernkurve, die alle außer den engagiertesten Enthusiasten oder professionellen Ingenieuren abschreckte.

Arduino veränderte das alles durch eine Kombination aus erschwinglicher Hardware, benutzerfreundlicher Software und umfangreichen Bildungsressourcen. Das ursprüngliche Arduino Uno Board mit seiner charakteristischen blauen Leiterplatte und weißen Steckverbindern avancierte zu einer Ikone der Maker-Bewegung. Im Herzen dieser Boards arbeiten Mikrocontroller von Unternehmen wie Atmel, das später Microchip Technology übernahm, die Arduino mit ihrer genialen Arduino Integrated Development Environment paarte. Diese IDE verwandelte die einschüchternde Welt der Embedded-Programmierung in etwas Zugängliches und nutzte eine vereinfachte Version von C++, die selbst Anfänger meistern konnten.

Die Auswirkungen waren geradezu revolutionär. In den letzten zwei Jahrzehnten kultivierte Arduino eine globale Community von mehr als dreiunddreißig Millionen aktiven Nutzern, die Studenten, Hobbyisten, Künstler, Ingenieure und Unternehmer umfasst. Diese Nutzer schufen alles von einfachen LED-Blink-Projekten bis hin zu ausgefeilten Robotern, Umweltüberwachungssystemen, interaktiven Kunstinstallationen und unzähligen Prototypen, die sich schließlich zu kommerziellen Produkten entwickelten. Arduino-Boards haben sich weltweit zur Standardausrüstung in Klassenzimmern, Makerspaces, Forschungslaboren und Startup-Inkubatoren entwickelt.

Das Arduino-Ökosystem erstreckt sich weit über die Boards hinaus. Es umfasst Tausende kompatible Sensoren, Aktuatoren und Erweiterungsplatinen, die man als Shields kennt und huckepack auf Arduino-Boards stapelt, um Fähigkeiten wie drahtlose Kommunikation, Motorsteuerung oder Display-Schnittstellen hinzuzufügen. Zusätzlich bedeutet Arduinos Open-Source-Ansatz, dass die Hardware-Designs frei verfügbar sind, was eine ganze Industrie von Arduino-kompatiblen Boards und Klonen hervorbrachte, die den Zugang zu Elektronik-Bildung und Prototyping weiter demokratisierten.

Qualcomm: Der Chip-Riese auf der Suche nach neuen Horizonten

Auf der anderen Seite dieser Übernahme steht Qualcomm, ein Unternehmen, das den Gipfel modernen Halbleiterdesigns und der drahtlosen Technologie repräsentiert. Qualcomm hat sein Hauptquartier in San Diego, Kalifornien, und baute sein Imperium hauptsächlich auf Mobile Computing auf, wobei es durch seine Snapdragon-Marke zum Synonym für Smartphone-Prozessoren avancierte. Die Chips des Unternehmens treiben Milliarden von Geräten weltweit an, und seine Modem-Technologie spielte eine instrumentale Rolle in der Evolution der Mobilfunkkommunikation von 3G über 5G und darüber hinaus.

Allerdings befindet sich Qualcomm an einem strategischen Scheideweg. Der Smartphone-Markt, der den primären Umsatztreiber des Unternehmens darstellte, hat seine Reife erreicht und das Wachstum hat sich demzufolge erheblich verlangsamt. Darüber hinaus sieht sich Qualcomm Herausforderungen von Großkunden wie Apple gegenüber, das zunehmend eigene Chips designt, einschließlich der Entwicklung eigener Modem-Technologie, um Qualcomms Chips in iPhones zu ersetzen. Diese Marktdynamiken zwangen Qualcomm, eine aggressive Diversifizierung in neue Märkte zu verfolgen, wo seine Expertise in energieeffizienter Datenverarbeitung, drahtloser Konnektivität und zunehmend auch künstlicher Intelligenz das Wachstum antreibt.

Diese Diversifizierungsstrategie führte Qualcomm dazu, sich stark auf mehrere aufstrebende Bereiche zu konzentrieren, darunter Automotive Computing für autonome Fahrzeuge, industrielle Internet-of-Things-Anwendungen (IoT) und Robotik. Im jüngsten Quartal machten Qualcomms IoT-Geschäft, das Chips für industrielle und Robotikаnwendungen umfasst, kombiniert mit seiner Automotive-Sparte, dreißig Prozent des gesamten Chip-Umsatzes des Unternehmens aus. Dies repräsentiert substanziellen Fortschritt bei der Reduzierung der Abhängigkeit von Smartphones, aber Qualcomm erkennt, dass die Eroberung dieser neuen Märkte andere Ansätze erfordert als den Verkauf von Chips in Millionenstückzahlen an etablierte Smartphone-Hersteller.

Allein im vergangenen Jahr übernahm Qualcomm zwei weitere Unternehmen speziell zur Stärkung seiner Position in Edge Computing und Robotik: Foundries.io, das sicheres Device-Management und Over-the-Air-Update-Fähigkeiten für IoT-Geräte bereitstellt, und Edge Impulse, eine Plattform für die Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen auf Edge-Geräten. Die Arduino-Übernahme repräsentiert die dritte Säule dieser Strategie und konzentriert sich darauf, die Herzen und Köpfe von Entwicklern ganz am Anfang ihrer Produktentwicklungsreise zu gewinnen.

Die strategische Logik: Warum der Deal äußerst sinnvoll ist

Auf den ersten Blick mag die Vermählung eines Halbleiter-Riesen und einer beliebten Maker-Plattform ungewöhnlich erscheinen, aber die strategische Logik zeigt sich klar, wenn man die Herausforderungen beider Unternehmen und die Chancen betrachtet, die diese Union schafft. Für Qualcomm löst die Übernahme mehrere kritische Probleme gleichzeitig und öffnet Türen, die sonst schwierig zu erreichen wären.

In erster Linie verschafft Arduino Qualcomm direkten Zugang zu Entwicklern auf Basis-Ebene. Nakul Duggal, Qualcomms Group General Manager für Automotive, Industrial und Embedded IoT, artikulierte das Denken des Unternehmens in einem Interview und erklärte, dass das Ziel darin liege, mit Entwicklern während der Prototyping- und Proof-of-Concept-Phasen der Produktentwicklung zu interagieren. Die Hoffnung besteht darin, dass Qualcomm durch die Positionierung als bevorzugte Plattform für Experimente und Lernen Kaufentscheidungen beeinflussen kann, wenn diese Projekte zu kommerziellen Produkten reifen, die Chips im großen Maßstab benötigen.

Das repräsentiert eine signifikante Verschiebung in Qualcomms Go-to-Market-Strategie. Traditionell verkaufte Qualcomm seine Chips in großen Mengen an etablierte Unternehmen und Original Equipment Manufacturer (OEM). Dieser Ansatz funktioniert gut für High-Volume-Produkte wie Smartphones, schafft aber eine Barriere für kleinere Developer, Start-ups und Forscher, die nur wenige Chips für Prototyping oder kleine Produktionsläufe benötigen. Arduinos Vertriebsmodell, das Entwicklungsboards weltweit über Online-Händler und Elektronik-Distributoren zu günstigen Preisen leicht verfügbar macht, löst dieses Problem elegant.

Der Zeitpunkt ist besonders angesichts der Explosion des Interesses an Robotik und Edge-KI gut gewählt. Wie Duggal bemerkte, hofft Qualcomm, letztlich humanoide Roboter mit Energie zu versorgen, die Rechenfähigkeiten ähnlich denen benötigen, die selbstfahrende Autos brauchen. Diese Anwendungen erfordern signifikante KI-Verarbeitungsleistung, ausgefeilte Sensorintegration und Echtzeit-Steuerungsfähigkeiten. Konkurrenten wie Nvidia haben jedoch bereits bedeutende Fortschritte in diesem Bereich gemacht, teilweise indem sie ihre Roboter-Development-Kits für individuelle Entwickler und Forscher für nur 249 Dollar leicht zugänglich machten. Die Arduino-Übernahme erlaubt Qualcomm, direkt in diesem Bereich zu konkurrieren und dabei Arduinos etablierte Community und Reputation zu nutzen.

Für Arduino bietet die Übernahme Ressourcen und Fähigkeiten, die unabhängig schwierig oder unmöglich zu erreichen wären. Der Zugang zu Qualcomms fortschrittlichen Chipdesigns, besonders für KI-Beschleunigung und High-Performance-Computing, erlaubt Arduino, sich über den Bereich einfacher Mikrocontroller-Boards hinaus in anspruchsvollere Anwendungen zu erweitern. Qualcomms globale Lieferketten-Beziehungen, Fertigungsexpertise und finanzielle Ressourcen können Arduino dabei helfen, seine Operations zu skalieren und neue Märkte zu erreichen, besonders in industriellen und kommerziellen Anwendungen durch Arduinos professionelle Produktlinien.

Beide Unternehmen betonen, dass Arduino seine Unabhängigkeit, Open-Source-Philosophie und das Engagement zur Unterstützung von Mikrocontrollern mehrerer Halbleiterlieferanten behalte. Das ist entscheidend, um das Vertrauen innerhalb der Arduino-Community aufrechtzuerhalten, die die Neutralität und Zugänglichkeit der Plattform schätzt. Arduino-CEO Fabio Violante betonte diesen Punkt und erklärte, dass die Zusammenarbeit mit Qualcomm Arduino erlaube, „unser Engagement für Zugänglichkeit und Innovation zu verstärken“, während man den Werten treu bleibe, die der Community immer am wichtigsten waren.

Vorstellung des Arduino Uno Q: Brückenschlag zwischen zwei Welten

Um das Potenzial dieser Partnerschaft zu demonstrieren, kündigten Qualcomm und Arduino simultan das Arduino UNO Q Board an, ein revolutionäres neues Board, das einen dramatischen Sprung nach vorn repräsentiert. Dieses Board verkörpert die Fusion von Arduinos Zugänglichkeit mit Qualcomms technologischer Raffinesse und schafft eine Entwicklungsplattform, die die Lücke zwischen einfachen Mikrocontroller-Projekten und ausgefeilten Computing-Anwendungen überbrückt.

Das UNO Q verfügt über das, was Arduino als „Dual-Brain“-Architektur beschreibt: Es kombiniert zwei unterschiedliche Verarbeitungssysteme auf einem einzigen Board, das den vertrauten Arduino-UNO-Formfaktor beibehält. Diese Formfaktor-Kompatibilität bedeutet, dass das UNO Q mit vielen existierenden Arduino-Shields funktioniert und die Kompatibilität mit dem riesigen Ökosystem Arduino-kompatibler Hardware-Zubehörteile bewahrt, die man über die Jahre entwickelt hat.

Das erste „Gehirn“ besteht aus dem Qualcomm Dragonwing QRB2210-Prozessor, einem ausgefeilten System-on-Chip, das Fähigkeiten auf die Arduino-Plattform bringt, die man zuvor mit Single-Board-Computern wie dem Raspberry Pi assoziierte. Dieser Prozessor verfügt über eine Quad-Core-ARM-CPU, eine Adreno-GPU für Grafikbeschleunigung, duale Bildsignalprozessoren für Kamera-Unterstützung und dedizierte Neural-Processing-Units (NPUs) für KI-Beschleunigung. Mit einem vollständigen Linux-Debian-Betriebssystem kann der Dragonwing-Prozessor Aufgaben wie Computer Vision bewältigen, bei denen Kameras Bilder erfassen, die dann KI-Modelle analysieren, um Objekte zu identifizieren, Anomalien oder Muster zu erkennen. Er unterstützt Standardschnittstellen, einschließlich USB-C für Stromversorgung und Daten, HDMI für Display-Ausgabe, Ethernet für Netzwerkkonnektivität sowie Audio-Ein- und -Ausgabe.

Das zweite „Gehirn“ ist ein STMicroelectronics STM32U585-Mikrocontroller, der Echtzeit-Steuerungsaufgaben mit dem präzisen Timing von Mikrocontrollern bewältigt. Das erweist sich als entscheidend für Anwendungen wie Robotik, in der Motoren exaktes Timing beim Steuern benötigen, oder wie industrielle Automatisierungssysteme, bei denen das Lesen von Sensoren und die Steuerung von Aktuatoren mit minimaler Latenz erfolgen muss. Durch die Einbeziehung sowohl eines leistungsstarken Linux-fähigen Prozessors als auch eines Echtzeit-Mikrocontrollers auf demselben Board eliminiert das UNO Q die Notwendigkeit, separate Boards miteinander zu verbinden, was sowohl Hardware-Design als auch Softwareentwicklung vereinfacht.

Das UNO Q kommt in zwei Konfigurationen, um verschiedene Bedürfnisse und Budgets zu bedienen. Das Basismodell verfügt über zwei Gigabyte RAM und sechzehn Gigabyte eMMC-Flash-Speicher zum Preis von 44 Dollar in den USA oder 39 Euro in Europa. Eine leistungsfähigere Version bietet vier Gigabyte RAM und zweiunddreißig Gigabyte Speicher für 59 Dollar oder 53 Euro. Das Basismodell steht für sofortige Vorbestellung zur Verfügung, wobei der Versand am 25. Oktober 2025 beginnt, während die höherwertige Konfiguration im November 2025 zur Bestellung verfügbar sein soll – mit erwartetem Versand bis Ende des Jahres.

Diese Spezifikationen positionieren das UNO Q als bemerkenswert leistungsfähige und dennoch erschwingliche Plattform. Die Einbeziehung von substanziellem Arbeitsspeicher und Speicherplatz erlaubt Entwicklern, ausgefeilte Anwendungen laufen zu lassen, Trainingsdaten für Machine-Learning-Modelle zu speichern und komplexe Multimedia-Verarbeitung zu bewältigen. Die KI-Beschleunigungsfähigkeiten bedeuten, dass Entwickler neuronale Netze direkt auf dem Board für Aufgaben wie Objekterkennung, Sprachverarbeitung oder vorausschauende Wartung laufen lassen können, ohne Cloud-Konnektivität zu benötigen, was für Anwendungen essenziell ist, bei denen Datenschutz, Latenz oder Zuverlässigkeit Bedenken darstellen.

Die neue Entwicklungserfahrung: Arduino App Lab

Hardware allein macht keine erfolgreiche Entwicklungsplattform aus. Da eine Dual-Prozessor-Architektur des UNO Q Komplexität einführt, die Entwickler einschüchtern könnte, schuf Arduino eine völlig neue Entwicklungsumgebung namens Arduino App Lab. Diese integrierte Entwicklungsumgebung repräsentiert eine signifikante Evolution von der klassischen Arduino-IDE, die der Community zwei Jahrzehnte lang diente.

App Lab soll die Entwicklungsreise über multiple Domänen hinweg vereinheitlichen, die traditionell unterschiedliche Tools und Fähigkeiten erforderten. Entwickler können mit Echtzeit-Betriebssystemen für Mikrocontroller-Programmierung, vollständigen Linux-Umgebungen für Anwendungsentwicklung, Python für Scripting und Datenverarbeitung sowie KI-Modell-Entwicklung und -Implementierung arbeiten, alles innerhalb einer einzigen integrierten Umgebung. Dieser vereinheitlichte Ansatz adressiert eine der größten Herausforderungen in moderner Embedded-Entwicklung: den kognitiven Overhead des Wechselns zwischen verschiedenen Tools, Sprachen und Workflows beim Bau von Systemen, die multiple Verarbeitungsdomänen umspannen.

Die Umgebung kommt vorinstalliert mit gebrauchsfertigen Arduino-Apps und Bausteinen, die Arduino Bricks nennt. Diese bieten Startpunkte für gängige Aufgaben und Anwendungsmuster und erlauben, beim Entwickeln mit funktionierenden Beispielen zu beginnen, statt von Grund auf neu zu starten. Dieser Ansatz war zentral für Arduinos Erfolg, da die klassische Arduino-IDE Hunderte von Beispiel-Sketches enthielt, die sich von grundlegender LED-Steuerung bis hin zu komplexer Sensorintegration und Kommunikationsprotokollen erstreckten.

Besonders faszinierend ist App Labs Integration mit Edge Impulse, der Machine-Learning-Plattform, die Qualcomm Anfang dieses Jahres übernahm. Diese Integration ermöglicht Entwicklern, KI-Modelle unter Verwendung realer Daten zu bauen, zu trainieren und zu implementieren, die man von mit ihren Arduino-Boards verbundenen Sensoren sammelt. Der Workflow unterstützt gängige KI-Anwendungen einschließlich Objektidentifikation durch Kamerabilder, Anomalieerkennung in Sensordaten für vorausschauende Wartung, Sounderkennung für Sprachsteuerung oder Umweltüberwachung und vieles mehr. Die Fähigkeit, den gesamten Workflow durchzuführen, ohne die Arduino-Entwicklungsumgebung zu verlassen, senkt die Einstiegshürde für KI-Entwicklung signifikant.

Vielleicht am faszinierendsten sind Berichte über das, was einige in der Community „Vibe-Coding“-Fähigkeiten nennen, mit denen das integrierte Sprachmodell der IDE basierend auf Textbeschreibungen von Nutzern Code generieren kann. Während Details spärlich bleiben und man dieses Feature nicht offiziell bestätigt hat, könnte es, falls gut implementiert, einen transformativen Ansatz repräsentieren, um Programmierung für Anfänger zugänglicher zu machen und gleichzeitig potenziell die Produktivität für erfahrene Entwickler zu erhöhen, die schnell Boilerplate-Code generieren oder unbekannte APIs durch natürlichsprachliche Anfragen erkunden können.

Das App Lab kann entweder auf dem UNO Q selbst laufen und dabei die Linux-Umgebung auf dem Qualcomm-Prozessor nutzen, oder auf einem separaten Computer für Entwickler, die diesen Workflow bevorzugen. Diese Flexibilität berücksichtigt verschiedene Arbeitsstile und erlaubt dem UNO Q, als vollständig eigenständige Entwicklungsplattform zu funktionieren, was besonders wertvoll in Bildungsumgebungen oder für Entwickler sein dürfte, die an Orten mit begrenztem Zugang zu Computerressourcen arbeiten.