KI News: Kurz und klar.

In der kollaborativen Wahrnehmung, die für autonome Fahrzeuge und intelligente Städte entscheidend ist, werden Sensordaten gemeinsam geteilt und zusammengeführt, um Blindstellen und Reichweitenbeschränkungen einzelner Sensoren zu überwinden. Doch die Technologie steht vor zwei zentralen Problemen: Erstens ist die Aktualität der übertragenen Informationen wegen der dynamischen Umgebung von entscheidender Bedeutung, und zweitens müssen bei begrenzter Rechenleistung und eingeschränkter drahtloser Bandbreite die Datenmenge sorgfältig gestaltet werden, damit die Feature‑Darstellungen sowohl wirksam als auch ausreichend sind.

Physische KI beschreibt intelligente Systeme, die nicht nur Daten verarbeiten, sondern aktiv in der physischen Welt agieren. Der komplette Entwicklungszyklus beginnt mit der Erfassung von Sensordaten, geht über das Training von Modellen bis hin zur Bereitstellung auf Edge‑Geräten, die in Echtzeit Entscheidungen treffen.

In den letzten Jahren hat die Forschung zur Spurwechselvorhersage stark an Bedeutung gewonnen. Die meisten bisherigen Studien wurden jedoch in simulierten Umgebungen oder mit vorab aufgezeichneten Datensätzen durchgeführt, wobei vereinfachte Annahmen über Sensorik, Kommunikation und Verkehrsverhalten getroffen wurden. Diese Vereinfachungen spiegeln die Realität oft nicht exakt wider, weshalb reale Implementierungen selten sind.

Eine neue Methode namens Decoupled Cross‑Attention Transfer (D‑CAT) ermöglicht es, Wissen zwischen verschiedenen Sensortypen zu übertragen, ohne dass alle Sensoren gleichzeitig anwesend sein müssen. Das spart Hardware‑Kosten und macht komplexe Wahrnehmungssysteme in ressourcenbeschränkten Umgebungen praktikabler.

Die komplette Galaxy S25‑Serie sowie die neuesten faltbaren Geräte wurden von Fachleuten eingehend geprüft. In diesem Bericht zeigen wir, wie sie im Vergleich zu den derzeit führenden Samsung‑Smartphones abschneiden.

NVIDIA präsentiert stolz das neue DRIVE AGX Thor Entwicklerkit, das speziell für Entwickler von autonomen Fahrzeugen entwickelt wurde. Das Kit richtet sich an Fachleute, die komplexe Systeme mit KI‑gestützter Vision, Sprachverarbeitung, generativer KI und fortschrittlicher Sensorfusion bauen.