CC2tv-Audio mit Wolfgang Rudolph Folgen

Susi zu Gast, Was können LLMs wirklich?Können große Sprachmodelle wirklich denken oder erzeugen sie nur überzeugende Sprache? Zwischen „stochastischem Papagei“ und erstaunlicher Problemlösefähigkeit liegt eine spannende Grauzone. Der Audiocast beleuchtet, was Denken eigentlich bedeutet, wo Sprache hilft – und wo sie täuscht. Ein präziser Blick jenseits von KI-Hype und Untergangsphantasien. Links: Ausgangstext von Florian Rötzer (Overton Magazin) Benjamin Riley: Large language mistake (The Verge) Stanford Encyclopedia: Descartes und das Cogito Weltweit kleinster programmierbarer autonomer Roboter für einen US-CentEin Forschungsteam hat den weltweit kleinsten autonomen, programmierbaren Roboter entwickelt – kaum größer als ein Staubkorn. Angetrieben von winzigen Solarzellen, ausgestattet mit Mikrocomputer, Sensorik und einem ionenbasierten Antrieb, arbeitet er monatelang völlig selbstständig. Ein Meilenstein der Mikrorobotik mit enormem Zukunftspotenzial. Links: Originalpublikation in Science Robotics University of Pennsylvania – Projektumfeld University of Michigan – Mikrocomputer-Forschung Was von der CES 2026 zu erwarten istDie CES 2026 eröffnet erneut das Technikjahr und zeigt Trends statt fertiger Produkte. Unter dem Motto „Innovators Show Up“ stehen branchenübergreifend Mobilität, Industrie und vor allem Künstliche Intelligenz im Fokus. Große Umbrüche sind selten – doch die Messe bleibt ein Seismograf für kommende Entwicklungen. Links: Offizielle Webseite der CES Consumer Technology Association Nvidia und KI-Schwerpunkt GrußwortZum Start ins Jahr 2026 möchten wir einfach Danke sagen: fürs Zuhören, fürs Weiterdenken und fürs Dranbleiben. Technik verändert sich schnell – gute Gespräche bleiben wertvoll. Wir freuen uns darauf, diesen Weg auch im neuen Jahr gemeinsam mit euch zu gehen. Herzliche Grüße Wolfgang, Thomas und Susi ;D

BoltzGen – KI entwirft neue Moleküle für schwierige KrankheitenHeute beginnen wir mit einer Entwicklung aus der medizinischen Forschung. Am Massachusetts Institute of Technology arbeitet ein Team um den Wissenschaftler Hannes Stärk an einem neuen KI-Modell namens BoltzGen. Und dieses Modell kann etwas, das bisher als reine Zukunftsvision galt: Es erzeugt Moleküle direkt am Computer. Nicht simuliert, nicht gesucht — sondern wirklich neu entworfen. Die Idee dahinter ist einfach, aber enorm wirkungsvoll. Viele Krankheiten gelten als schwer behandelbar, weil passende Wirkstoffmoleküle fehlen. Moleküle, die an ganz bestimmten Stellen eines Proteins ansetzen. Genau dafür entwirft BoltzGen neue Kandidaten. Die KI analysiert, wie ein Protein aufgebaut ist, berechnet potenzielle Bindungsstellen und kombiniert dann chemische Bausteine so, dass daraus ein neues, stabiles Molekül entsteht. All das passiert in Sekundenbruchteilen. Die Forscher berichten, dass einige der digital erzeugten Moleküle tatsächlich eine hohe Bindungsaffinität aufweisen. Das bedeutet: Die Wahrscheinlichkeit, dass daraus neue Medikamente entstehen, ist real. Der gesamte Prozess könnte die Medikamentenentwicklung erheblich beschleunigen. Statt Jahre zu suchen, könnte man in Wochen oder Tagen zu einem ersten Kandidaten gelangen. Die Technologie ist also mehr als nur ein theoretisches Werkzeug. Sie könnte ein neuer Standard für die frühe Phase der Wirkstoffforschung werden. Und noch ein Punkt ist wichtig: BoltzGen erschließt chemische Räume, die ein Mensch nie durchdenken könnte. Eine KI hat keine Vorurteile, keine Gewohnheiten. Sie kombiniert Bausteine, die Forscher nicht einmal in Betracht ziehen würden. Genau das macht das System so wertvoll. So könnten Therapien entstehen, die wir heute noch nicht einmal erahnen. Zukunftsmedizin mit Hilfe von KI — das könnte der Beginn einer neuen Ära sein. [https://news.mit.edu/2025/mit-scientists-debut-generative-ai-model-that-could-create-molecules-addressing-hard-to-treat-diseases-1125] [https://news.mit.edu] [https://www.mit.edu] Rekord in der Halbleiterforschung – schnellere Chips durch Germanium auf SiliziumUnser zweites Thema führt uns in die Halbleitertechnik. Forscher der University of Warwick gemeinsam mit dem kanadischen National Research Council haben eine bemerkenswerte Entwicklung vorgestellt. Sie haben eine dünne Germaniumschicht auf Silizium aufgebracht — und zwar so, dass das Material unter kompressiver Spannung steht. Dadurch verändert sich die Bandstruktur, und die sogenannten Löcher, also die positiv geladenen Ladungsträger, bewegen sich darin schneller als je zuvor. Warum ist das so wichtig? Weil die Geschwindigkeit dieser Ladungsträger darüber entscheidet, wie schnell ein Chip arbeitet und wie viel Energie er dabei verbraucht. Je leichter sich Ladungsträger bewegen, desto weniger elektrische Spannung ist nötig und desto weniger Wärme entsteht. Das bedeutet: schnellere Prozessoren, weniger Energieverbrauch und vor allem mehr Spielraum für komplexe Architekturdesigns. Das Beste an diesem Material ist seine Kompatibilität mit heutigen Herstellungsprozessen. Germanium auf Silizium lässt sich in eine klassische CMOS-Fertigung integrieren, ohne die Produktionslinie umzubauen. Für die Industrie ist das ein entscheidender Punkt. Neue Materialien sind nur dann interessant, wenn sie sich in bestehende Abläufe einfügen. Für die Zukunft hat diese Arbeit noch eine weitere Bedeutung. Germanium eignet sich sehr gut für Quantenbauelemente, etwa für Spin-Qubits. Das heißt: Die gleiche Technologie könnte sowohl die klassischen Computer als auch zukünftige Quantensysteme schneller und effizienter machen. Es ist also nicht übertrieben zu sagen, dass wir hier eine Brückentechnologie sehen, die beide Welten verbindet. Ein erheblicher Fortschritt für die Mikroelektronik — und vielleicht einer der Bausteine für die Computer der Zukunft. [https://thequantuminsider.com/2025/11/25/scientists-set-new-mobility-record-in-quantum-compatible-semiconductor] [https://www.quantuminsider.com] [https://www.warwick.ac.uk] Quantencomputer werden zuverlässiger – KIT verbessert Messprozesse bei QubitsIm dritten Beitrag bleiben wir in der Hochtechnologie, wechseln aber zur Quanteninformatik. Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie und der Université de Sherbrooke haben untersucht, wie Messprozesse supraleitende Qubits stören. Und das ist ein echtes Problem, denn jeder Messvorgang beeinflusst ein Qubit und kann Fehler erzeugen. Das Team hat sich besonders angesehen, wie Mikrowellenpulse den Zustand eines Qubits verändern. Normalerweise wird ein Qubit über einen Resonator ausgelesen. Dabei kann es passieren, dass die Messung mehr Energie einbringt, als das Qubit verträgt. Das Ergebnis: Es springt in einen höheren Zustand, und die Information ist beschädigt. Die Forscher haben nun eine Methode entwickelt, diese Störungen stark zu reduzieren. Sie kalibrieren die Kopplung zwischen Qubit und Resonator so fein, dass das Qubit beim Auslesen kaum noch beeinflusst wird. Der Messvorgang bleibt, aber seine Nebenwirkungen sinken deutlich. Dabei geht es um extrem kleine Energieverteilungen, die nur durch präzise Regelung und moderne Messtechnik kontrollierbar sind. Was bedeutet das für die Zukunft? Wenn Messungen stabiler sind, können Quantencomputer mit mehr Qubits gebaut werden, ohne dass die Fehlerraten explodieren. Das ist ein entscheidender Schritt, denn das größte Hindernis für skalierbare Quantencomputer ist nicht die Rechenleistung — es sind die Fehler. Sobald man die unter Kontrolle bekommt, kann man komplexere Systeme bauen und länger stabil betreiben. Ein wichtiger Fortschritt, der zeigt, wie sehr die Entwicklung von Quantencomputern heute von präziser Messtechnik abhängt — nicht nur von Rechenleistung. [https://www.kit.edu/kit/pi_2025_087_wie-quantencomputer-noch-zuverlaessiger-werden.php] [https://www.kit.edu] [https://sherbrooke.ca] Die Genesis Mission – ein nationales Wissenschaftsprogramm für KI und SupercomputingUnser viertes Thema kommt aus den Vereinigten Staaten. Dort wurde ein groß angelegtes Forschungsprogramm gestartet, die sogenannte Genesis Mission. Das US-Energieministerium und das Office of Science and Technology Policy, also der wissenschaftliche Beraterstab des Weißen Hauses, entwickeln gemeinsam eine Plattform, die Supercomputer und künstliche Intelligenz miteinander verzahnt. Ziel ist es, wissenschaftliche Forschung radikal zu beschleunigen. Der Plan ist klar: Alle siebzehn nationalen Forschungslabore der USA sollen ihre Daten über eine gemeinsame KI-Plattform nutzbar machen. KI-Modelle sollen daraus Hypothesen generieren, Simulationen durchführen und dann Vorschläge für Experimente liefern, die von den Laboren getestet werden. Dieser Kreislauf aus Hypothese, Simulation und Experiment soll die Forschung enorm beschleunigen. Das erinnert an historische Großprojekte wie die Entwicklung der Raketen- oder Kernphysikprogramme, nur diesmal auf die gesamte Wissenschaft verteilt. Beteiligt sind unter anderem Lawrence Berkeley National Laboratory, Argonne National Laboratory, Los Alamos und viele weitere. Alle sollen ihre Datenpools, Simulationsergebnisse und Modelle bündeln. Der Vorteil liegt auf der Hand. Wenn Daten offen und vereinheitlicht vorliegen, kann KI in kürzester Zeit Muster erkennen, die ein Mensch oft übersehen würde. Für die Energiebranche bedeutet das schnellere Materialforschung, etwa für Batterien und Fusionsprozesse. Für die Medizin bedeutet es präzisere Wirkstoffentwicklung. Und für die Grundlagenforschung heißt es schlicht: mehr Tempo, mehr Erkenntnisse, mehr Kooperation. Die Genesis Mission könnte zu einem neuen wissenschaftlichen Rhythmus führen. Forschung wird nicht mehr als lineare Abfolge gesehen, sondern als paralleler, datengesteuerter Prozess. Das könnte den globalen Forschungsfortschritt auf ein neues Niveau heben. [https://news.fnal.gov/2025/11/u-s-department-of-energy-launches-genesis-mission-to-transform-american-science-and-innovation-through-the-ai-computing-revolution/] [https://www.aip.org/fyi/trump-administration-launches-genesis-mission-to-boost-science-through-ai] [https://politico.com/news/2025/11/24/trump-directs-science-agencies-to-embrace-ai-00667318] Thema 5: SETI und NVIDIA – ein neuer Blick ins All dank KIZum Abschluss ein Thema aus der Astronomie. Das SETI Institute arbeitet zusammen mit NVIDIA und dem Allen Telescope Array an einem neuen KI-System, das Radiosignale aus dem Weltraum sechshundertmal schneller auswertet als bisherige Methoden. Und das ist mehr als nur eine technische Verbesserung. Damit wird eine Echtzeit-Suche möglich. Die klassische Analyse ist rechenintensiv. Man muss große Datenmengen durchforsten, kurze Radiopulse isolieren und schmalbandige Signale erkennen, die vielleicht Hinweise auf natürliche oder künstliche Quellen geben. Die neue Pipeline nutzt neuronale Netze, die direkt auf die Rohdaten angewendet werden. Sie erkennt Muster, die für Menschen oder klassische Algorithmen schwer sichtbar sind. Die Forschenden berichten nicht nur von der sechshundertfachen Geschwindigkeit, sondern auch von einer deutlich geringeren Zahl falsch positiver Ergebnisse. Das System arbeitet präziser, schneller und stabiler. Dadurch wird es möglich, den Himmel nahezu in Echtzeit zu überwachen. Ob es um Fast Radio Bursts geht oder um die Suche nach möglichen Technosignaturen anderer Zivilisationen – die Methode bietet eine neue Qualität. Das Projekt zeigt außerdem, wie eng moderne Astronomie und Industrie kooperieren. Ohne die Rechenleistung der Grafikhardware wäre dieses System kaum denkbar. Und genau diese Verbindung aus wissenschaftlicher Expertise und technischer Infrastruktur macht den Fortschritt möglich. Ein spannender Ausblick in die Zukunft der Weltraumbeobachtung — und vielleicht ein kleiner Schritt hin zu Antworten auf die großen Fragen des Universums. [https://www.seti.org/news/revolutionary-ai-system-achieves-600x-speed-breakthrough-in-the-search-for-signals-from-space/] [https://www.seti.org] [https://www.nvidia.com] Ich möchte mich herzlich bei allen bedanken, die den Audiocast regelmäßig hören und mit Interesse verfolgen. Viele begleiten uns seit Jahren, und diese Treue bedeutet mir viel. Mein Dank gilt ebenso allen, die mit einer Spende dazu beigetragen haben, dass unsere Arbeit unabhängig bleiben kann. Zum bevorstehenden Weihnachtsfest wünsche ich Ihnen ruhige und erholsame Tage, Zeit für die wichtigen Dinge im Leben und ein wenig Abstand vom Alltag. Für das neue Jahr wünsche ich Ihnen Gesundheit, Zuversicht und viele gute Momente. Vielen Dank für Ihre Unterstützung und Ihr Vertrauen.

QuantenradarQuantenradar verlässt das Labor: Ein neuer, extrem empfindlicher Photonendetektor könnte schwächste Echos im Rauschen sichtbar machen – und damit die Verfolgung schwer detektierbarer Ziele verbessern. Was realistisch ist, wo Grenzen bleiben und warum am Ende belastbare Feldtests entscheiden. Wikipedia: Quantenradar Nature Photonics: Quantum illumination (Hintergrund) ESA Sentinel-1 SAR: Missionsüberblick GrokipediaGrokipedia ist xAIs KI-Enzyklopädie: Artikel entstehen per Sprachmodell statt durch Communityarbeit. Das bringt Tempo und Reichweite – birgt aber Risiken wie Halluzinationen, Bias und Lizenzfehler. Entscheidend sind offene Quellen, saubere CC-Attribution und konsequente menschliche Qualitätssicherung. ZDFheute: Grokipedia – Wie neutral ist Musks Wikipedia-Alternative? The Verge: Grokipedia startete mit teils kopierten Wikipedia-Seiten AP News: Musk startet Grokipedia als Wikipedia-Konkurrent „Olo“ ein neuer Farbeindruck„Olo“ ist ein neuartiger Farbeindruck, der entsteht, wenn Forscher einzelne Netzhaut-Zapfen gezielt mit Laser und Adaptiver Optik stimulieren. So wird fast nur ein M-Zapfen aktiviert – ein extrem gesättigtes Blaugrün, das Displays nicht zeigen können. Spannend für Farbwahrnehmung, Diagnostik und Sehhilfen. Science Advances: Novel color via stimulation of individual photoreceptors The Guardian: Scientists claim to have found colour no one has seen before scinexx: Olo – Wie können wir neuartige Farben sehen?