Trends der Woche 2020 – KW 5

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Trends der Woche 2020 – KW 5

 

Authentifizierung beim Tippen

Das aus Rumänien stammende Start-up TypingDNA hat eine Technologie entwickelt, mit der Nutzer anhand ihrer Tippweise authentifiziert werden können. Sie zeichnet dynamische Statistiken über eingegebene Tastaturbefehle auf und wandelt sie in Muster um, die von einer selbst entwickelten Engine mit weltweit gesammelten Nutzerdaten und Tippmustern abgeglichen werden. Laut dem Start-up ist die Art, wie Menschen ihre Tastatur betätigen, einzigartig und erlaubt Rückschlüsse auf Alter und Geschlecht. Das Start-up bietet Tools an, mit denen Firmen ihre Mitarbeiter oder Kunden authentifizieren und für Sicherheit sorgen können.

Umweltsensitive Smartwatch

Das französische Unternehmen IEVA hat eine Smartwatch entwickelt, die neben dem Anzeigen der Zeit auch verschiedene Umweltfaktoren misst und den Träger über diese informiert. Das sogenannte „Environmentable“ stellt eine Weiterentwicklung von klassischen Wearables dar, mit besonderem Fokus auf Umweltbelastungen. Die Time-C ist in der Lage, die Luftfeuchtigkeit, Sonneneinstrahlung und die CO2-Belastung in der Luft durch Standortsensoren, verknüpft mit Daten des europäischen Kopernikus-Projektes, anzuzeigen. Der Nutzer verknüpft die Smartwatch dafür mit der App, in der außerdem Produkte zum Ausgleich bei starker Belastung empfohlen werden.

Selbstheilendes Baumaterial dank Mikroorganismen

Forscher der University of Colorado Boulder haben einen Beton entwickelt, der mit lebendigen Organismen angereichert ist. Dazu stellten sie ein Gerüst aus Sand und einem Hydrogel her, auf dem sie Cyanobakterien ansiedelten. Die zur Fotosynthese fähigen Organismen nehmen CO2 auf und produzieren Kalk. Die Bakterien vermehren sich dabei. Dadurch erzeugt das Material immer neue Baustoffe, wenn es zerbrochen und mit Sand, Nährstoffen und Hydrogel angereichert wird. Es ist ähnlich hart wie Mörtel und umweltfreundlicher herstellbar. Künftig soll so Baumaterial entstehen, das sich selbst heilt.

KI prognostiziert Software-Performance

Forscher des MIT haben ein Machine-Learning-Tool entwickelt, das voraussagen kann, wie schnell Programmcode auf verschiedenen Chips ausgeführt wird. Üblicherweise werden dafür Leistungsmodelle verwendet, bei denen Code auf simulierten Chip-Architekturen ausgeführt wird. Diese sind aber häufig unpräzise. Das am MIT entwickelte neuronale Netz „Ithel“ soll Abhilfe schaffen: Es wird mit grundlegenden Ausschnitten von Recheninstruktionen trainiert, sogenannten Basisblöcken. So soll es schneller und präziser voraussagen, wie lange ein Chip benötigt, um unbekannte „Basisblöcke“ zu verarbeiten. Dadurch können Entwickler ihre Software optimieren.

Jagd nach dem versteckten Auto-Showroom

Volkswagen hat in Schweden die Kampagne „The No Show Room“ gestartet, bei der Teilnehmer eingeladen sind, einen in der Einöde versteckten Passat Alltrack 4MOTION zu finden und zu behalten. Das Auto ist dem schwedischen Alpin-Team gewidmet. Nach Angaben von VW seien die Skisportler bei der Suche nach dem „weltweit unzugänglichsten Showroom“ klar im Vorteil. Andere Teilnehmer, die das Fahrzeug finden, könnten ihn jedoch wegen seiner Wintertauglichkeit problemlos nach Hause fahren. Konkretere Hinweise auf die Koordinaten des versteckten Autos finden Teilnehmer auf der Kampagnenwebsite und auf Social Media.