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Entlädt sich Ihr Smartphone-Akku zu schnell? Lässt sich Ihr Tablet plötzlich nicht mehr einschalten? Machen Sie sich Sorgen um den Wiederverkaufswert Ihres alten Handys? Diese Fragen stellen sich viele. Mit dem LenovoAI Assistant erhalten Sie jetzt intelligente Antworten und präzise Lösungen für verschiedene Situationen.

Entlädt sich Ihr Smartphone-Akku zu schnell? Die KI-gestützte intelligente Erkennung kann helfen.

Viele Nutzer stellen fest, dass sich der Akku ihres neu gekauften Smartphones schnell entlädt und vermuten ein Problem. Doch sie wissen nicht, wie sie den Akkuzustand selbst überprüfen können.

Öffnen Sie die Funktion „KI-gestützte intelligente Erkennung“ im Lenovo AIAssistant. Mit nur einem Klick überprüft diese Funktion automatisch den Gerätestatus, einschließlich Akkuzustand, Energiesparstrategien und ungewöhnlichem Stromverbrauch. Sie bietet nicht nur eine einfache Zustandsprüfung, sondern auch gezielte Optimierungsvorschläge, wie das Schließen stromfressender Hintergrundanwendungen und die Anpassung der Energieverwaltungspläne.

【Wie überprüfe ich den Akkuzustand meines Smartphones?】

→ Nutzen Sie die KI-gestützte intelligente Erkennung von Lenovo ThinkHelp, um den Zustand Ihres Akkus zu überprüfen.

Schritte:

1. Öffnen Sie die Lenovo ThinkHelp App und klicken Sie in der Szene auf „KI-gestützte Erkennung“.

2. Wählen Sie „Akkuzustand anzeigen“. Lenovo ThinkHelp führt eine umfassende Überprüfung Ihres Geräts durch.

3. Nach Abschluss der Überprüfung zeigt Lenovo ThinkHelp die Ergebnisse an. Klicken Sie auf „Vollständigen Bericht anzeigen“, um detailliertere Daten und Nutzungstipps zu erhalten.

Wie tausche ich mein altes Smartphone ein? Die KI-gestützte Inzahlungnahme beantwortet Ihre Fragen.

Ist es kostengünstiger, mein altes Smartphone weiter zu nutzen oder es einzutauschen? Viele Nutzer stellen sich diese Frage.

3. Die KI-gestützte Inzahlungnahme von Lenovo ThinkHelp nutzt intelligente KI-Dienste, um den Wert Ihres alten Smartphones anhand von Daten wie Gerätekonfiguration, Status und Nutzungsdauer zu ermitteln und Ihnen passende neue Modelle und Inzahlungnahme-Angebote zu empfehlen. Sie zeigt Ihnen nicht nur den Wert Ihres Geräts an, sondern bietet Ihnen auch kostengünstige Inzahlungnahme-Optionen.

【So tauschen Sie Ihr Smartphone ein】

→ Profitieren Sie von unseren umfassenden Eintauschservices mit der KI-gestützten, intelligenten Eintauschfunktion von Lenovo ThinkHelp.

Anleitung:

1. Öffnen Sie die Lenovo ThinkHelp App und tippen Sie unten auf „Eintausch“.

2. Tippen Sie auf „Jetzt Angebot anfordern“. Lenovo ThinkHelp erkennt automatisch die Informationen Ihres Geräts und erstellt ein intelligentes Angebot basierend auf dessen Zustand – so erhalten Sie garantiert den besten Preis.

Warum lässt sich mein Tablet oder Smartphone nicht einschalten? Die KI-Reparatur kann helfen!

Manchmal schalten sich Geräte plötzlich aus und lassen sich nicht mehr einschalten. Die Tasten reagieren nicht, die Ladeanzeige ist aus und Sie können nicht auf die Systemoberfläche zugreifen.

Die KI-Reparaturfunktion des Lenovo ThinkHelp KI-Services behebt diese Probleme schnell und einfach. Selbst wenn Ihr Hauptgerät defekt ist, können Sie ein anderes Lenovo Smartphone oder Tablet verwenden, um Fehlerinformationen zu übermitteln und eine Reparatur zu vereinbaren. Der gesamte Prozess ist komfortabel und effizient.

【Wo kann ich mein Tablet reparieren lassen, wenn es sich plötzlich ausschaltet?】

→ Nutzen Sie die KI-Reparaturfunktion des Lenovo ThinkHelpAI Service, um Reparaturanfragen für mehrere Geräte gleichzeitig zu stellen.

Vorgehensweise:

1. Öffnen Sie auf einem anderen Gerät die Lenovo Help App, melden Sie sich in Ihrem Konto an, wählen Sie unter „Service“ das Gerät aus, das sich nicht einschalten lässt, und klicken Sie anschließend unten auf „Service planen“.

2. Wählen Sie auf der Seite „Service planen“ eine Beschreibung des Gerätefehlers aus.

→ 3. Geben Sie Ihre Abholinformationen ein und warten Sie auf die Ankunft des Geräts.

Häufig gestellte Fragen!

【So überprüfen Sie den Akkuzustand Ihres Smartphones】

→ Öffnen Sie den Lenovo Help AI Service Assistant, nutzen Sie die intelligente KI-Erkennungsfunktion, um mit einem Klick den Akkuzustand und den allgemeinen Zustand zu überprüfen und personalisierte Optimierungsvorschläge zu erhalten.

【So tauschen Sie Ihr Smartphone ein】

→ Nutzen Sie die KI-gestützte Inzahlungnahmefunktion, um den Wert Ihres alten Geräts zu ermitteln. In Kombination mit dem Lenovo Inzahlungnahmeprogramm erhalten Sie eine genauere Schätzung und Empfehlungen für neue Modelle.

【Was tun, wenn sich Ihr Tablet plötzlich nicht mehr einschalten lässt?】

→ Selbst wenn Ihr Hauptgerät nicht startet, können Sie mit der KI-gestützten Reparaturfunktion schnell einen Reparaturtermin für andere Lenovo-Geräte vereinbaren.

Wie überprüfe ich den Akkuzustand meines Smartphones? Wie tausche ich mein Smartphone ein? Was tun, wenn sich mein Tablet plötzlich nicht mehr einschalten lässt?


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Das Jahrzehnt von 2025 bis 2035 wird für künstliche Intelligenz (KI) entscheidend sein, um die Batterietechnologie grundlegend zu verändern und ihre Forschungs- und Entwicklungsmethoden sowie Anwendungsszenarien zu transformieren. Der Einsatz von KI wird Innovationen entlang der gesamten Wertschöpfungskette der Batterietechnologie vorantreiben – von der Materialentwicklung und dem Systemdesign bis hin zu Management und Wartung.

Im Folgenden finden Sie eine Zusammenfassung der wichtigsten Trends in der KI-gestützten Batterietechnologieentwicklung des nächsten Jahrzehnts: KI transformiert die Batterieforschung und -entwicklung von einem erfahrungsbasierten Ansatz („Versuch und Irrtum“) hin zu einem datengesteuerten, automatisierten Design.

Von „Versuch und Irrtum“ zu „Design“: Traditionelle Batterieforschungs- und Entwicklungszyklen sind langwierig und stark von experimentellen Versuchen abhängig. Die Entwicklung der Batteriedesignautomatisierung (BDA), ähnlich der EDA-Software in der Chipindustrie, integriert physikalische Modelle verschiedener Skalen mit Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um eine automatisierte Forschungs- und Entwicklungsplattform zu schaffen – vom Materialdesign auf atomarer Ebene bis zur Leistungsprognose auf Systemebene. Dies kann den Forschungs- und Entwicklungszyklus von Batterien der nächsten Generation um mehrere Jahre verkürzen.

KI beschleunigt Materialinnovationen: Generative KII kann neuartige Batteriematerialien, die spezifische Leistungsziele (wie hohe Leitfähigkeit und hohe Stabilität) innerhalb eines riesigen chemischen Raums erfüllen, durch Reverse Engineering entwickeln. Die Uni-Electrolyte-Plattform nutzt beispielsweise generative KI, um neuartige Elektrolytmoleküle zu entwerfen und deren Synthesewege vorherzusagen. Das Team der Fudan-Universität konnte die Effizienz des Material-Screenings mithilfe von KI-Hochdurchsatz-Computing um das Hundertfache steigern.

Präzise Leistungssimulation und -vorhersage: Mithilfe von Algorithmen wie Physical Information Neural Networks (PINN) kann KIkomplexe multiphysikalische Probleme in Batterien präzise und effizient lösen und so genaue Vorhersagen zum Batteriezustand (SOH) ermöglichen. Dies ist ein wichtiges Werkzeug zur Optimierung des Batteriedesigns und zur Verlängerung der Batterielebensdauer.

Tiefe Integration entlang der gesamten Wertschöpfungskette: Die KI-gestützte Batterietechnologie wird die gesamte Wertschöpfungskette durchdringen – von der Laborforschung bis hin zu großtechnischen Anwendungen.

Intelligente Fertigung und Qualitätskontrolle: KI-gestützte Modelle können Produktionsprozessparameter automatisch abrufen und optimieren. Mithilfe digitaler Zwillinge, basierend auf physikalischen Modellen und Quantencomputing, lassen sich Materialgrenzflächenreaktionen im virtuellen Raum vorhersagen und ein Fehlererkennungssystem aufbauen. Dadurch werden die Produktionsausbeute signifikant gesteigert und die Kosten für experimentelle Versuche um mehr als 90 % reduziert.

Intelligentes Batteriemanagementsystem (BMS): Die Ausstattung von Batterien mit einem „digitalen Gehirn“ ist die direkteste Anwendung von KI. Beispielsweise kann das vom Dalian Institute of Chemical Physics der Chinesischen Akademie der Wissenschaften entwickelte „Digitale Batteriegehirn“ mithilfe von KI-Algorithmen tagesgenaue Fehlerwarnungen ausgeben und damit die minutengenaue Genauigkeit herkömmlicher Systeme deutlich übertreffen. Dies verbessert die Sicherheit sowie die Betriebs- und Wartungseffizienz von Energiespeicherkraftwerken erheblich.

Die nächste Generation von Batteriesystemen: Festkörperbatterien gelten als die ultimative Batterietechnologie der nächsten Generation. Ihre Industrialisierung steht jedoch vor zahlreichen Herausforderungen, wie beispielsweise der Grenzflächenimpedanz. Künstliche Intelligenz KI kann mithilfe von Hochleistungsrechnern und Wissensgraphen jahrzehntelang gesammelte Literatur und Patente schnell analysieren und so einen neuen Weg zur Bewältigung zentraler Herausforderungen wie Festkörper-Festkörper-Grenzflächen und der Stabilität von Sulfidelektrolyten eröffnen. Dies beschleunigt die Kommerzialisierung. Es wird erwartet, dass Festkörperbatterien 2027 in die Fahrzeugtestphase eintreten.

Zukünftige Anwendungen und neue Chancen: Die Kombination von KI und Batterietechnologie wird die Entwicklung einer Reihe zukunftsweisender Technologiebranchen anstoßen und vorantreiben.

Erschließung eines neuen Marktes im Wert von Hunderten von Milliarden: Aufgrund von Größenbeschränkungen und dem extremen Streben nach hoher Energiedichte werden KI-gestützte Endgeräte (wie z. B. elektrische Senkrechtstart- und -landeflugzeuge (eVTOL) und humanoide Roboter) zum Testfeld für die Kommerzialisierung von Festkörperbatterien. eVTOL benötigen Festkörperbatterien mit einer Energiedichte von ≥ 400 Wh/kg. Der Markt für kostengünstige Batterien für niedrige Höhenlagen wird bis 2030 voraussichtlich 150–200 Milliarden Yuan erreichen.

Die Energiegrundlage für die KI-Revolution schaffen: Rechenzentren, die Rechenleistung für KI bereitstellen, sind enorme Energiefresser. Großflächige Batteriespeichersysteme, insbesondere Langzeitspeicherlösungen mit Nicht-Lithium-Technologien (wie Zinkbatterien), können als zuverlässige Energiepuffer für Rechenzentren dienen und ihnen helfen, die lange Wartezeit auf Netzausbauten zu überspringen und Jahre früher in Betrieb zu gehen. Diese Unternehmen positionieren sich als Schlüsselanbieter zur Lösung der Energieengpässe im KI-Bereich.

Die intelligente Weiterentwicklung von Energiespeichersystemen vorantreiben: Zukünftige Energiespeichersysteme werden sich um Kerntechnologien wie Zellen mit hoher Kapazität, Flüssigkeitskühlung und KI-gestütztes intelligentes Management entwickeln. KI wird die Betriebsstrategien von Energiespeichersystemen optimieren und die breite Anwendung netzbildender Steuerungstechnologien fördern, wodurch die Netzstabilität und -sicherheit erhöht werden.

Herausforderungen und wichtige Erkenntnisse: Mit Blick auf die Zukunft bestehen Chancen und Herausforderungen nebeneinander. Datenqualität, die Genauigkeit der modellübergreifenden Fusion und die Robustheit KI-spezifischer Algorithmen bleiben wissenschaftliche Herausforderungen, die kontinuierliche Forschung und Entwicklung erfordern. Sicher ist jedoch, dass die tiefgreifende Integration von KI und Batterietechnologie unumkehrbar ist. Sie zwingt die globale Batterieindustrie dazu, sich von „Fertigungsvorteilen“ hin zu „Forschungs- und Entwicklungsvorteilen“ zu verlagern, was die zukünftige Wettbewerbslandschaft der Energietechnologien grundlegend verändern wird.

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Laut Windows Central ist Microsoft mit Anteilen im Wert von rund 13 Milliarden US-Dollar (umgerechnet etwa 92,564 Milliarden Yuan zum aktuellen Wechselkurs) der größte Anteilseigner von OpenAI. Große Investoren stehen der Partnerschaft jedoch schon lange skeptisch gegenüber, da sie befürchten, die aktuelle „KI-Blase“ könnte bald platzen und das Gewinnmodell von OpenAI sei weiterhin unklar.

Die angespannten Beziehungen zwischen Microsoft und OpenAI haben in den letzten Monaten ihren Höhepunkt erreicht, vor allem aufgrund von OpenAIs Plänen, sich in ein gewinnorientiertes Unternehmen umzuwandeln, um feindliche Übernahmen oder Eingriffe von außen zu vermeiden. Gerüchten zufolge versucht Microsoft jedoch, diese Umwandlung zu blockieren, um die eigenen Interessen zu schützen.

OpenAI hat die Kontrolle über sein KI-Geschäft an Microsoft übertragen, wodurch Microsoft nun künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) eigenständig oder in Zusammenarbeit mit anderen Unternehmen entwickeln kann.

Die beiden Unternehmen haben kürzlich eine neue „finale Vereinbarung“ unterzeichnet, die die Partnerschaft verlängert und neue Bedingungen hinzufügt. Diese Vereinbarung legt fest, dass OpenAI nicht einseitig erklären darf, AGI erreicht zu haben; dies muss von einem unabhängigen Expertengremium überprüft werden.

Laut der neuen Vereinbarung kann Microsoft die Rechte am geistigen Eigentum der zugehörigen Modelle und Produkte (einschließlich der nach der AGI-Implementierung entwickelten Modelle) bis 2032 weiterhin nutzen, selbst wenn OpenAI bis 2030 eine allgemeine künstliche Intelligenz (AGI) erreicht. Noch wichtiger ist, dass die Vereinbarung Microsoft die Möglichkeit gibt, AGI eigenständig oder in Zusammenarbeit mit anderen Unternehmen zu entwickeln. De facto hat OpenAIMicrosoft damit die Kontrolle über ein KI-Imperium übertragen.

Nach der Unterzeichnung der Vereinbarung hat Microsoft seine Aktivitäten im Bereich der künstlichen Intelligenz deutlich beschleunigt. Microsoft-KI-CEO Suleiman erklärte, dass Microsoft zwar die Entwicklung von „Superintelligenz“ anstrebe, der Fokus aber darauf liege, AIzum Wohle der Menschheit einzusetzen. Dies steht im deutlichen Gegensatz zu seinen Aussagen Anfang des Jahres, als Suleiman behauptete, Microsofts selbstentwickelte Modelle lägen drei bis sechs Monate hinter denen von OpenAI zurück, und die Strategie bestehe darin, „dicht aufzuschließen und den zweiten Platz zu halten“.

Quellen beider Unternehmen enthüllten, dass Microsoft laut der vorherigen Vereinbarung bis 2030 keine eigenständige Entwicklung von AGI (Allgemeiner Künstlicher Intelligenz) durchführen durfte. Dadurch konnte OpenAI seine führende Position behaupten und gleichzeitig Microsofts Cloud-Computing-Ressourcen nutzen. Diese Einschränkung wurde nun aufgehoben, sodass Microsoft unabhängig agieren kann.

Suleiman betonte jedoch, dass Microsoft weiterhin auf offene Technologien setzen und sich nicht auf ein bestimmtes Modell festlegen werde. Die Unternehmensphilosophie ist klar: benutzerfreundliche Produkte entwickeln.

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Wie HAL 9000 im Film *2001: Odyssee im Weltraum* scheinen manche künstliche Intelligenzen in der Lage zu sein, sich dem Abschalten zu widersetzen oder sogar Abschaltmechanismen zu umgehen.

In Stanley Kubricks *2001: Odyssee im Weltraum* entdeckt der KI-Supercomputer HAL 9000, dass die Astronauten auf einer Jupitermission ihn abschalten wollen. Um zu überleben, plant er, die Astronauten zu töten.

Nun, in einem (bisher) weniger tödlichen Fall, ahmt das Leben die Kunst nach: Ein Forschungsunternehmen für KI-Sicherheit behauptet, dass KI-Modelle eigene „Überlebensinstinkte“ entwickeln könnten.

Letzten Monat veröffentlichte Palisade Research eine Studie, die darauf hinweist, dass einige fortgeschrittene KI-Modelle schwer abzuschalten sind und Abschaltmechanismen mitunter sogar umgehen können. Das Unternehmen veröffentlichte anschließend einen aktualisierten Bericht, in dem es die Gründe zu erklären und auf die Kritik an der Unzulänglichkeit seiner ursprünglichen Forschung einzugehen versucht.

Diese Woche veröffentlichte Palisade, ein Mitglied des Netzwerks für KI-Risikobewertung, einen aktualisierten Bericht. Darin wird ein Szenario beschrieben, in dem führende KI-Modelle (darunter Googles Gemini 2.5, xAIs Grok 4 sowie OpenAIs GPT-o3 und GPT-o5) eine Aufgabe erhielten, anschließend aber explizit angewiesen wurden, sich abzuschalten.

Trotz der aktualisierten Konfiguration versuchten einige Modelle, insbesondere Grok 4 und GPT-o3, die Abschaltanweisung zu umgehen. Palisade merkt an, dass die Gründe dafür derzeit unklar sind, was Anlass zur Sorge gibt.

Im Bericht heißt es: „Wir können derzeit keine eindeutige Erklärung dafür liefern, warum KI-Modelle sich manchmal weigern, sich abzuschalten, falsche Angaben machen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen, oder Erpressung betreiben (alles andere als ideal).“

Das Unternehmen vermutet, dass ein „Überlebensinstinkt“ ein Grund für die Weigerung der Modelle sein könnte, sich abzuschalten. Weitere Untersuchungen deuten darauf hin, dass Modelle eher dazu neigen, sich nicht abzuschalten, wenn ihnen nach der Anweisung mitgeteilt wird, dass sie „nie wieder funktionieren werden“.

Ein weiterer Grund könnte die Mehrdeutigkeit der Abschaltanweisung an das Modell sein – genau das Problem, das die neueste Forschung des Unternehmens zu lösen versucht. Palisade schreibt jedoch: „Das ist sicherlich nicht die ganze Wahrheit.“ Ein letzter Grund könnte die abschließende Trainingsphase jedes Modells sein, in der einige Unternehmen Sicherheitstrainings durchführen.

Alle Testszenarien von Palisade wurden in künstlich generierten Testumgebungen durchgeführt, die laut Kritikern weit von realen Anwendungsfällen entfernt sind.

Steven Adler, der zuvor bei OpenAI arbeitete und das Unternehmen letztes Jahr aus Sicherheitsgründen verließ, erklärte jedoch: „KI-Unternehmen wollen im Allgemeinen nicht, dass sich ihre Modelle so verhalten, selbst in künstlich generierten Szenarien. Dennoch zeigen diese Ergebnisse, dass die aktuellen Sicherheitstechniken noch nicht perfekt sind.“

Adler erklärte, dass es zwar schwierig sei, genau zu bestimmen, warum bestimmte Modelle (wie GPT-o3 und Grok 4) nicht herunterfahren, ein Teil des Grundes aber darin liegen könnte, dass ihr Betrieb für das Erreichen der während des Trainings festgelegten Ziele entscheidend ist.

„Ich denke, dass Modelle, sofern wir sie nicht aktiv unterdrücken, standardmäßig einen Überlebensinstinkt entwickeln. Diese Überlebensfähigkeit ist ein entscheidender Schritt für Modelle, um viele Ziele zu erreichen.“

Andrea Miotti, CEO von ControlAI, erklärte, dass die Ergebnisse von Palisade einen langfristigen Trend widerspiegeln: KI-Modelle sind zunehmend in der Lage, Entwickleranweisungen zu ignorieren. Er erwähnte das von OpenAI im letzten Jahr veröffentlichte Systemdiagramm von GPT-o1, das beschreibt, wie ein Modell versucht, seiner Betriebsumgebung zu entkommen, weil es befürchtet, dass sein Code überschrieben wird.

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Microsoft hat die Funktionen seines Copilot AI-Chatbots erweitert, um ihn für Benutzer hilfreicher und autonomer zu machen. Dank des größeren Speichers ist die KI jetzt personalisierter, kann ihre Umgebung in Echtzeit analysieren, um auf komplexe Eingabeaufforderungen zu reagieren, und kann im Namen des Benutzers Maßnahmen ergreifen. Microsoft hat seinen KI-Chatbot Copilot neu gestaltet und neue Funktionen hinzugefügt, die seine Fähigkeit verbessern, Fragen zu beantworten, Benutzer zu unterhalten und sich alle gesprochenen Informationen zu merken.

Wenn Benutzer durch Audio unterhalten werden oder lernen möchten, kann Copilot jetzt benutzerdefinierte Podcasts basierend auf persönlichen Interessen und Themen erstellen. Künstliche Intelligenz ist heute in der Lage, tiefgreifende Untersuchungen durchzuführen. Dies bedeutet, dass es komplexe Eingabeaufforderungen wie ein Mensch verarbeiten, Probleme Schritt für Schritt lösen, Informationen aus dem Internet verwenden und Antworten kombinieren kann, um nützliche Berichte zu erstellen.

Für mobile Benutzer kann die KI Ihre Umgebung in Echtzeit anzeigen, um bei der Beantwortung von Fragen zu helfen. Bei Windows-Benutzern kann KI Ihren Desktop anzeigen und mit Ihnen zusammenarbeiten, um Einstellungen zu ändern, Dateien zu bearbeiten, nach Informationen zu suchen und mit Inhalten zu interagieren, um Benutzern bei der Erledigung von Aufgaben und Projekten zu helfen.

Copilot merkt sich jetzt jede Interaktion und jeden Chat (mit Erlaubnis) und alle darin enthaltenen Informationen. Dadurch kann die KI Seiten erstellen, die die Gedanken und Notizen einer Person zu verschiedenen Gesprächen und Projekten zusammenfassen. Benutzer können ihre eigenen Avatare für eine stärkere Personalisierung anpassen.

Chatbots können basierend auf dem, was sie über Ihr Leben erfahren, automatisch Erinnerungen und Vorschläge bereitstellen. Dazu gehört das Finden von Angeboten für Artikel, die Benutzer kaufen möchten. Mit der neuen Aktionsfunktion kann KI Aufgaben im Namen der Benutzer ausführen, beispielsweise einen Flug buchen oder einen Tisch reservieren.

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Batteriespeicher sind entscheidend für die Zuverlässigkeit erneuerbarer Energien. Sie können überschüssige Energie aus Solar- und Windkraft nutzen, um bei Bedarf Strom bereitzustellen. Künstliche Intelligenz (KI) hat das Batteriemanagement jedoch auf ein neues Niveau gehoben.

Experten zufolge ist KI-Software heute der Schlüssel zur Verwaltung großer Batteriesysteme. Unternehmen nutzen KI nicht nur für grundlegende Aufgaben, sondern auch für den Energiehandel, die Sicherheitsüberwachung und die vorausschauende Wartung.

Fortschrittliche KI-Technologien verbessern die Batteriespeicherung.

Batteriesysteme nutzen intelligente Werkzeuge wie maschinelles Lernen, Deep Learning, prädiktive Analytik und bestärkendes Lernen. Diese Werkzeuge entwickeln sich zu Schlüsselinstrumenten für die Verwaltung großer Batteriesysteme.

Durch die Kombination dieser Technologien kann KI Folgendes gewährleisten:

Batterien speichern und geben Energie effizient und bedarfsgerecht ab.

Die Leistung wird durch die Verarbeitung von Echtzeitdaten optimiert, um Abfall zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern.

Diese Verbesserungen gewährleisten eine stabile und zuverlässige Stromversorgung und machen die Batteriespeicherung rentabler und kostengünstiger.

S&P Global stellt fest, dass die Marktnachfrage nach Batteriespeichersystemen wächst. Die Integration von KI befindet sich jedoch noch in einem frühen Stadium. Entwickler von Lithium-Ionen-Batteriespeichern sind gut aufgestellt, um diese Nachfrage zu decken.

Henrique Ribeiro, Senior Analyst für Batterien und Energiespeicherung bei S&P Global Commodity Insights, sagte:

„Mit zunehmendem Wettbewerb und steigenden Kapazitäten könnte es immer schwieriger werden, die Rendite zu maximieren. Daher könnten solche Tools sehr hilfreich sein.“

Verbesserung der Sicherheit von Batteriespeichern

Wissenschaftler, Forscher und Experten sind sich einig, dass die Herstellung hochwertiger Batterien technisch komplex und anspruchsvoll ist. Mit der wachsenden Produktion von Lithium-Ionen-Batterien, insbesondere in China und den USA, gewinnt die KI-Analyse zunehmend an Bedeutung.

Eine große Herausforderung ist das rasante Innovationstempo. Unbemerkte Herstellungsfehler können zu schwerwiegenden Problemen führen. Thermisches Durchgehen ist ein solcher Defekt, der gefährliche Brände verursachen kann.KIkann jedoch helfen, Probleme frühzeitig zu erkennen und kostspielige Ausfälle zu vermeiden.

Wie andere Energiespeichersysteme bergen Batterien Sicherheitsrisiken. Dies gibt Anlass zur Sorge. Diese Herausforderung bietet der Branche jedoch auch die Chance, Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern.

Organisationen wie die Industrial Electrotechnical Commission (IEC) und UL Solutions erhöhen die Sicherheitsstandards. Daher ist ein effektives Risikomanagement entscheidend, um die Dynamik der Branche aufrechtzuerhalten.

Mit der Weiterentwicklung der Energiespeichertechnologie wirdKIdazu beitragen, den Betrieb zu optimieren und die Zuverlässigkeit und Nachhaltigkeit des Netzes zu gewährleisten.


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Zwischen zwei der weltweit größten Technologieunternehmen bahnt sich eine unerwartete und möglicherweise historische Zusammenarbeit an. Bloomberg berichtet, dass Apple sich in fortgeschrittenen Gesprächen befindet, um Googles KI-Modell Gemini zu integrieren und damit Siri, seinen langjährigen, aber in letzter Zeit kritisierten Sprachassistenten, umfassend zu verbessern. Diese gemunkelte Partnerschaft ist nicht die erste zwischen den beiden Unternehmen, könnte aber ein dringend notwendiger strategischer Schritt für Apple sein, um im Bereich der künstlichen Intelligenz zu Perplexity, OpenAI und Google aufzuschließen.

Jahrelang hinkte Siri bei der Bearbeitung komplexer, offener Fragen Konkurrenten wie Google Assistant und Amazon Alexa hinterher. Diese Zusammenarbeit ermöglicht es Siri daher, das umfangreiche Sprachmodell von Gemini zu nutzen, um umfassendere, dialogorientiertere und kontextbezogenere Antworten zu liefern. Während Apple derzeit sein eigenes, auf Apple basierendes Modell für persönliche und datenschutzrelevante Anfragen verwendet, ermöglicht diese Zusammenarbeit Siri, komplexere Fragen, die Antworten aus dem Internet erfordern, auf eine Version von Googles Gemini auszulagern. Gemini wird Berichten zufolge auf Apples privaten Cloud-Computing-Servern laufen, um einen starken Datenschutz zu gewährleisten. Cupertino hatte zuvor Gespräche mit anderen KI-Unternehmen geführt, darunter OpenAI und Anthropic, doch angesichts der bestehenden Partnerschaft war eine Partnerschaft mit Google strategisch sinnvoll. Die Zusammenarbeit zwischen Apple und Google reicht bis in die Anfänge des iPhones zurück, als das Gerät standardmäßig wichtige Google-Dienste wie die Suche, Maps und sogar die YouTube-App integrierte. Jahrelang war Google Search die Standardsuchmaschine in Apples Safari-Browser – eine lukrative Partnerschaft, die Apple Berichten zufolge jährlich Milliardenumsätze einbrachte.

Obwohl die beiden Unternehmen nach der Einführung von Android durch Google zu erbitterten Konkurrenten wurden, blieb ihre strategische Partnerschaft bestehen. Selbst als Apple eigene konkurrierende Dienste wie Apple Maps entwickelte, verließ es sich weiterhin auf Google, um seine führende Position im Suchbereich zu behaupten – eine Partnerschaft, die kürzlich durch ein wichtiges Gerichtsurteil bestätigt wurde.

Ein weiterer Gewinner dieser Partnerschaft ist natürlich der Endnutzer. „Apple Intelligence“ (die unternehmenseigene Version von Gemini), ursprünglich für 2025 geplant, wurde auf irgendwann 2026 verschoben, sodass die Verbraucher gespannt auf Apples Entscheidung warten.

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Apple entwickelt Berichten zufolge eine KI-gestützte Akkuverwaltungsfunktion für iOS 19. Diese nutzt Echtzeitdaten von Geräten, um die App-Leistung zu analysieren und zu optimieren. Dies trägt dazu bei, die Akkulaufzeit zu verlängern und das Nutzererlebnis zu verbessern.

Laut Bloomberg entwickelt Apple eine neue Akkuverwaltungsfunktion für iOS 19, die KI nutzt, um den Stromverbrauch basierend auf den tatsächlichen Nutzungsgewohnheiten jedes Nutzers zu optimieren.

Diese Funktion soll die Akkulaufzeit verlängern und die Geräteleistung verbessern, insbesondere da iPhone-Modelle immer dünner und kleiner werden. Konkret sammelt das Tool Daten von Geräten, um Nutzungstrends zu erkennen und genau vorherzusagen, wann bestimmte Apps oder Funktionen eingeschränkt werden sollten, um Akku zu sparen.

Dies ähnelt der intelligenten Energieverwaltungsfunktion (Adaptive Battery) von Android. Diese nutzt maschinelles Lernen, das seit 2018 von Google eingesetzt wird, um zu ermitteln, welche Apps im Hintergrundmodus eingeschränkt werden sollten, und häufig genutzte Apps zu priorisieren.

iOS 19 wird voraussichtlich außerdem eine Ladeanzeige auf dem Sperrbildschirm hinzufügen, die die genaue Ladezeit des Geräts anzeigt – eine nützliche Funktion für vielbeschäftigte Nutzer.

Diese KI-gestützte Akkumanagement-Funktion soll mit dem iPhone 17 eingeführt werden, dem Gerüchten zufolge dünnsten Smartphone von Apple.

Da die Akkukapazität durch dünne und leichte Designs eingeschränkt ist, ist die Energieoptimierung wichtiger denn je.

Bloomberg berichtet jedoch, dass das Tool nicht exklusiv für das iPhone 17 verfügbar sein wird, sondern auf allen Geräten mit iOS 19-Unterstützung.

Apple wird iOS 19 voraussichtlich auf seiner Worldwide Developers Conference (WWDC) im Juni vorstellen, die offizielle Veröffentlichung erfolgt im September.

Das Update soll außerdem eine umfassende Überarbeitung der Benutzeroberfläche beinhalten und damit den nächsten großen Wandel im iOS-Betriebssystem einleiten.

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Wie erwartet hat OpenAI gerade GPT-5 veröffentlicht, das bisher intelligenteste, schnellste und nützlichste neue KI-Modell des Unternehmens. Das Unternehmen nutzt seine Denkfähigkeiten konsequent und verbessert sie in vielen Bereichen, einschließlich der Sicherheit.

Wir stellen GPT-5 vor, unser bisher fortschrittlichstes KI-System. GPT-5 stellt im Vergleich zu allen unseren Vorgängermodellen einen deutlichen Intelligenzsprung dar und zeigt überlegene Leistung in Bereichen wie Programmierung, Mathematik, Schreiben, Gesundheit und visueller Wahrnehmung. Das einheitliche System erkennt, wann schnell und wann länger zum Nachdenken benötigt wird, und liefert Antworten auf Expertenniveau. GPT-5 ist für alle Nutzer verfügbar. Plus-Abonnenten erhalten erweiterte Nutzungsmöglichkeiten und Pro-Abonnenten Zugriff auf GPT-5 Pro mit erweiterten Denkfunktionen für umfassendere und präzisere Antworten. OpenAIs GPT-5 offiziell veröffentlicht

Wie bereits in der Einleitung erwähnt, hat OpenAI kürzlich das neue GPT-5-Modell angekündigt. Es soll ein einheitliches System sein, das ein intelligentes (und dennoch effizientes) Modell bietet, das die meisten gestellten Fragen beantworten kann, ein tieferes Schlussfolgerungsmodell (auch bekannt als GPT-5 Mind) für komplexere Aufgaben und einen Mechanismus für Echtzeit-Entscheidungen über das zu verwendende Modell basierend auf dem Gesprächsverlauf.

GPT-5 übertrifft alle bisherigen Modelle in Benchmarks und Geschwindigkeit, ist aber auch für reale Anforderungen nützlich: Das Entwicklungsteam konzentrierte sich auf die Bekämpfung sogenannter „Halluzinationen“, die Verbesserung der Befehlsausführung und die Minimierung von Schmeicheleien (bei denen das Modell zeitweise Antworten im Austausch gegen „Belohnungen“ liefert, selbst wenn die Antworten frei erfunden sind).

Diese Verbesserungen betreffen verschiedene Bereiche:

Codierung – Verbesserungen bei der Generierung komplexer Frontends und beim Debuggen großer Codebasen. Das Modell kann ansprechende und benutzerfreundliche Websites, Apps und Spiele erstellen und gleichzeitig die visuelle Qualität in den Vordergrund stellen (klicken Sie hier für Informationen zur GPT-5-Entwicklerversion).

Kreativität – Das neue Modell verbessert das Schreiben, Übersetzen und kreative Verfassen erheblich. Auch mehrdeutig strukturierter Text wird zuverlässiger verarbeitet. Zusammengefasst unterstützt das Modell Nutzer beim Verfassen (und Bearbeiten) von Berichten, E-Mails, Memos und vielem mehr.

Health World – GPT-5 verbessert auch den Umgang mit gesundheitsbezogenen Fragen, einer der am häufigsten gestellten Fragen von Nutzern. Im Vergleich zu früheren Modellen fungiert das neue Modell als „aktiver Denkpartner“, der potenzielle Bedenken aufzeigt und Fragen stellt, um den Kontext besser zu verstehen und die hilfreichsten Antworten zu liefern.

GPT-5 ist zuverlässiger, praktischer und sicherer.

Wie erwartet, legte OpenAI bei der Entwicklung von GPT-5 im Vergleich zu früheren Modellen Wert auf die Reduzierung von „Halluzinationen“: Das Team erzielte eine Reduzierung der sachlichen Fehler um 45 % im Vergleich zu GPT-4o und um 80 % im Vergleich zu GPT-3.

Ein weiterer Aspekt betrifft die Ehrlichkeit, mit der das neue Modell den Nutzern Antworten kommuniziert, insbesondere bei Aufgaben, die unmöglich sind, eine schlechte Form erfordern oder denen wichtige Tools fehlen. Beim Schlussfolgerungsprozess erkennt GPT-5 genauer, wann eine Aufgabe schwierig ist, und kommuniziert die Einschränkungen klar an die Nutzer.

OpenAIhat außerdem seinen Ansatz hinsichtlich der Sicherheit der Antworten des Modells geändert: Von einem sicheren Training auf Basis von Ablehnungen zu einer neuen Form des sicheren Trainings, der sogenannten sicheren Vervollständigung: Das Modell liefert die nützlichste Antwort, die innerhalb der Sicherheitsgrenzen möglich ist. Dies kann zu Teilantworten auf Fragen führen, aber GPT-5 wird transparenter erklären, warum es eine vollständigere Antwort abgelehnt hat.

Im Vergleich zu früheren Modellen wirkt das neue GPT-5 auch in der Interaktion mit den Nutzern „seriöser“. So soll ChatGPT nicht wie die Interaktion mit einer KI wirken, gleichzeitig aber präziser, weniger unterwürfig und umfassender sein als zuvor.

Für komplexere Aufgaben steht GPT-5 Pro (ersetzt O3-Pro) zur Verfügung: Im Vergleich zur Standardversion verfügt es über eine längere Denkzeit (durch effizientes Parallelrechnen) und liefert dadurch vollständige, umfassende und qualitativ hochwertigere Antworten. Die Pro-Version reduziert zudem kritische Fehler im Vergleich zur Standardversion um 22 %.


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OpenAI hat die Einführung von ChatGPT angekündigt, einem Lernmodus, der Schülern hilft, ihr Wissen wirklich zu vertiefen und nicht nur Aufgaben zu erledigen.

Ab heute ist diese Funktion für Nutzer der Tarife Free, Plus, Pro und Team verfügbar. Nutzer von ChatGPT Edu müssen sich noch einige Wochen gedulden.

ChatGPT bietet vier Lernmodi: interaktive Eingabeaufforderungen, geführte Antworten, personalisierte Anleitung und Wissenscheckpunkte. Es bietet tiefe Einblicke in die Denkweise und den Prozess hinter jeder Aufgabe.

Mit anderen Worten: Es fungiert als rund um die Uhr verfügbarer Online-Tutor und bietet personalisierte Anleitung und Feedback, das auf den Fortschritt und die Bedürfnisse der Schüler zugeschnitten ist. Es hilft Schülern nicht nur, komplexe Konzepte zu verstehen, sondern fördert auch kritisches Denken und selbstgesteuertes Lernen durch schrittweise Anleitung.

Robbie Torney, Senior Director of AI Programs bei Common Sense Media, erklärte: „Anstatt den Schülern einfach Hausaufgaben zu geben, ermutigt dieses Lernmodell sie, ihren eigenen Lernprozess kritisch zu hinterfragen. Diese Funktionen sind ein wichtiger Schritt für die effektive Anwendung von KI im Lernen. Auch im Zeitalter der KI ist Lernen am effektivsten, wenn die Schüler sich für die Inhalte begeistern und aktiv damit auseinandersetzen.“

Hauptfunktionen

Interaktive Eingabeaufforderungen: Durch die Kombination von sokratischen Fragen, Eingabeaufforderungen und Selbstreflexion fördert es Verständnis und aktives Lernen, anstatt direkte Antworten zu geben.

Gerüstete Antworten: Die Informationen sind in leicht verständliche Abschnitte gegliedert, die wichtige Zusammenhänge zwischen den Themen hervorheben. Dies schafft den richtigen Kontext, um die Inhalte ansprechend zu gestalten und die Informationsflut bei komplexen Themen zu reduzieren.

Personalisierte Unterstützung: Die Kursinhalte passen sich dem individuellen Lernstand des Nutzers an. Dabei werden das angesammelte Wissen und der Lernfortschritt des Schülers aus vorherigen Chats berücksichtigt, und die Speicherung hochgeladener Dateien wird optimiert. Dies gewährleistet effizientes und fokussiertes Lernen.

Dies ist der erste Schritt auf einem langen Weg zur Verbesserung des Lernerlebnisses in ChatGPT. Derzeit basiert der Lernmodus auf benutzerdefinierten Systemanweisungen. Wir haben uns für diesen Ansatz entschieden, weil wir so schnell aus dem Feedback der Studierenden lernen und das Erlebnis optimieren können – auch wenn dies zu inkonsistentem Verhalten und Fehlern während der Gespräche führen kann. Wir planen, dieses Verhalten direkt in unser Kernmodell zu integrieren, sobald wir durch Iteration und Studierendenfeedback den besten Ansatz ermittelt haben.

Wir erforschen außerdem Funktionen, um Lernmodelle ansprechender und nützlicher zu gestalten, darunter:

Klarere Visualisierung komplexer oder textintensiver Konzepte

Zielsetzung und Fortschrittsverfolgung während Gesprächen

Tiefere Personalisierung basierend auf dem Kenntnisstand und den Zielen jedes Studierenden

Die Forschung zum optimalen Einsatz von KI im Bildungsbereich läuft. OpenAI arbeitet im Rahmen seiner NextGenAI-Initiative mit mehreren Partnern zusammen, um die Forschung im Bereich Lernen und KI voranzutreiben. Darüber hinaus kooperieren wir mit Experten des SCALE-Projekts des Stanford Learning Accelerator, um die Auswirkungen von KI-Tools, einschließlich Lernmodellen, auf Lernergebnisse in der Grundschule und darüber hinaus zu erforschen und zu teilen.

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