Forschung & Entwicklung

Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) um Fadel Adib nutzen WLAN zur Identifizierung von Paketinhalten. Die Lösung namens "mmNorm" ist für Roboter gedacht, die mit einem WLAN-Sender und einem Empfänger für reflektierte Wellen ausgestattet sind. Diese lassen sich beispielsweise in Lagerhäusern einsetzen, oder auch an den Eingängen von Fussballstadien, um unerwünschte Mitbringsel von Fans aufzuspüren.

Eine auf Deep Learning basierende Software für Smartphones von Forschern des Aerospace Information Research Institute der Chinesischen Akademie der Wissenschaften erkennt die Position eines Fahrzeugs in Umgebungen, in denen kein GPS-Empfang möglich ist. Die Experten nutzen Trägheitssensoren, die in nahezu jedem Smartphone stecken - unter anderem zum Wechsel von Hoch- auf Querformat - um auch ohne GPS zu navigieren.

Künstliche Intelligenz gilt als rechen- und energieintensiv, was etwa eine Herausforderung für das Internet der Dinge ist, wo kleine, eingebettete Sensoren mit begrenzter Rechenleistung, wenig Speicher und kleinen Batterien auskommen müssen. Ein Forschungsteam des Comet-K1-Zentrums Pro2Future, der TU Graz und der Universität St. Gallen hat im Projekt E-Minds nun Wege gefunden, wie KI auf kleinsten Geräten lokal und effizient ausgeführt werden kann – ohne auf externe Rechenleistung angewiesen zu sein.

Betreiber von Websites nutzen heimlich Browser-Fingerprinting, eine Methode zur eindeutigen Identifizierung eines Browsers, um Personen über Browser-Sitzungen und Websites hinweg zu verfolgen. Das haben Forscher der Texas A&M University herausgefunden. "Fingerprinting war schon immer ein Thema in der Datenschutz-Community, aber bis jetzt hatten wir keine eindeutigen Beweise dafür, dass es tatsächlich zur Verfolgung von Nutzern eingesetzt wird", sagt Experte Nitesh Saxena.