KI News: Kurz und klar.

Ein Helpdesk-Mitarbeiter bemerkte, dass ein Skript, das er ausführen sollte, nicht relevant war. Durch die Analyse des Skripts stellte sich heraus, dass das eigentliche Problem im Skript selbst lag.

Eine neue Methode zur Fehlerdiagnose und Quantifizierung von Photovoltaik-Arrays wurde vorgestellt, die auf differenzierbaren physikalischen Modellen basiert. Ziel ist es, die Zuverlässigkeit von Solarsystemen zu erhöhen und die Wartung zu optimieren.

Anthropic, das Unternehmen hinter der beliebten Claude-Reihe, hat in den letzten Monaten wenig Neues angekündigt. Doch das ändert sich jetzt: Mit der Veröffentlichung von Claude Opus 4.5 präsentiert das Unternehmen ein neues Spitzenmodell für KI‑gestützte Programmierung.

In der industriellen Anlagenüberwachung ist die Fehlerdiagnose entscheidend für die Zuverlässigkeit von Systemen und die Umsetzung vorausschauender Wartung. Ein großes Problem ist jedoch die Knappheit an Fehlervorgängen, weil Fehler selten auftreten und die Anmerkung von Daten sehr kostenintensiv ist. Traditionelle Zeitreihen‑Generierungsmodelle, die auf reichlich vorhandenen Normaldaten trainiert werden, können die Verteilung von Fehlerdaten in wenigen Beispielen nicht adäquat erfassen. Das Ergebnis sind synthetische Signale, die weder authentisch noch vielfältig sind, weil die Domänenlücke zwischen Normal- und Fehlermustern groß ist und die Fehler selbst sehr unterschiedlich auftreten.

In modernen IT‑Umgebungen werden täglich riesige Mengen an Log‑Daten erzeugt, die zur Überwachung der Systemgesundheit und zur Fehlererkennung dienen. Manuelle Durchsicht dieser Daten ist jedoch praktisch unmöglich, weshalb automatisierte Log‑Analyse unverzichtbar geworden ist. Ein neues Tool, vorgestellt in der arXiv‑Studie Skalierbare und effiziente groß angelegte Log‑Analyse mit LLMs (arXiv:2511.14803v1), nutzt Large Language Models (LLMs), um Log‑Einträge zu verarbeiten, Probleme zu diagnostizieren und automatisch Erkenntnisse sowie Zusammenfassungen zu generieren.

Die frühzeitige Erkennung von Störungen in Fernwärme-Umspannwerken ist entscheidend, um Rücklauftemperaturen zu senken und die Effizienz zu steigern. Ein Mangel an öffentlich zugänglichen, beschrifteten Datensätzen hat die Fortschritte in diesem Bereich bislang gehemmt. Nun stellt ein neues Open‑Source‑Framework die Lösung bereit: Es kombiniert einen validierten Service‑Report‑Datensatz, ein Bewertungssystem, das Accuracy, Reliability und Earliness berücksichtigt, sowie Basis‑Ergebnisse, die mit dem Python‑Tool EnergyFaultDetector umgesetzt wurden.

Die Fertigungsindustrie erlebt ein umfassendes Systemupgrade. Künstliche Intelligenz verstärkt bestehende Technologien wie digitale Zwillinge, Cloud, Edge‑Computing und das industrielle Internet der Dinge (IIoT). Dadurch können Betriebe von reaktiven, isolierten Problemlösungen zu proaktiven, systemweiten Optimierungen übergehen.

In der heutigen Softwarewelt wird die Zusammenarbeit zwischen menschlichen Ingenieuren und ihren algorithmischen Helfern immer enger. Künstliche Intelligenz revolutioniert, wie Programme entworfen, getestet und gepflegt werden, ohne dabei die Entwickler zu verdrängen.

In einer Zeit, in der Software immer komplexer wird und KI‑Tools Code schneller generieren als je zuvor, verschärft sich ein grundlegendes Problem: Entwickler verbringen bis zu die Hälfte ihrer Arbeitszeit damit, Fehler zu finden, anstatt neue Produkte zu bauen. Diese Belastung hat die Entwicklung einer völlig neuen Klasse von Werkzeugen ausgelöst – KI‑Agenten, die Produktionsausfälle in Minuten statt Stunden diagnostizieren können.

Das New‑York‑basierte Observability-Startup Chronosphere, das mit 1,6 Billionen US-Dollar bewertet wird, hat angekündigt, ab sofort KI‑unterstützte Troubleshooting‑Funktionen einzuführen. Ziel ist es, Ingenieure dabei zu unterstützen, Produktionssoftware‑Fehler schneller zu erkennen und zu beheben – ein Problem, das durch die rasante Nutzung von KI‑Tools zur Codegenerierung noch verschärft wird.

In einem neuen Beitrag wird gezeigt, wie man mit Amazon Bedrock AgentCore, LangGraph und dem Model Context Protocol (MCP) einen Multi-Agenten‑SRE‑Assistenten entwickelt. Diese Lösung setzt spezialisierte KI‑Agenten ein, die zusammenarbeiten, um die tiefgreifende, kontextbezogene Intelligenz zu liefern, die moderne Site‑Reliability‑Engineering‑Teams für eine effektive Vorfallreaktion und Infrastrukturverwaltung benötigen.

Web‑Agenten, die auf großen Sprachmodellen basieren, sind in der Lage, komplexe, mehrstufige Aufgaben in dynamischen Webumgebungen selbstständig zu erledigen. In bisherigen Studien liegt der Fokus jedoch fast ausschließlich auf dem Gesamterfolg, während Zwischenfehler kaum berücksichtigt werden. Dadurch bleiben wichtige Fehlerursachen unentdeckt und die systematische Verbesserung der Agenten wird erschwert.

In diesem Beitrag stellen wir die führenden lokalen Large‑Language‑Models (LLMs) vor, die sich nahtlos in bestehende Entwicklungsumgebungen einfügen und dabei besondere Vorteile bieten. Diese Modelle laufen komplett auf Ihrem eigenen Rechner, sodass Sie keine Daten an externe Server senden müssen und gleichzeitig die volle Kontrolle über Ihre Projekte behalten.

Batterien geben bei unterschiedlichen Ausfallarten charakteristische akustische Signale ab – ähnlich wie Menschen, die ihre Stimmung verraten. Beim Verschleiß von Lithium‑Ion‑Batterien entstehen Töne, die auf interne Fehler hinweisen. Forscher des MIT haben nun ein Verfahren entwickelt, um diese Geräusche zu entschlüsseln und die feinen Knack- und Knackgeräusche, die vor einem größeren Ausfall auftreten, zu nutzen, um Probleme frühzeitig zu erkennen und zu verhindern.

In der Welt der KI-Produkte ist die Fehlerdiagnose in der Produktion entscheidend. Observability, also die systematische Überwachung, Analyse und das Verständnis von Systemverhalten, wird zum unverzichtbaren Werkzeug für Produktmanager.

In der Welt der künstlichen Intelligenz gewinnen Gegenfaktische Erklärungen (CEs) immer mehr an Bedeutung. Sie zeigen, wie man Eingaben minimal verändern kann, damit ein Modell ein anderes Ergebnis liefert. In der automatisierten Planung wurden ähnliche Ideen bereits umgesetzt, indem man minimale Änderungen an bestehenden Plänen vorschlägt, um ein anderes Ziel zu erreichen.

Ein neues Forschungsprojekt namens GALA verspricht, die Fehlerdiagnose in Microservice‑Systemen grundlegend zu verändern. Durch die Kombination von statistischer kausaler Inferenz und iterativem Denken mit großen Sprachmodellen (LLMs) liefert GALA nicht nur die wahrscheinliche Ursache eines Ausfalls, sondern auch konkrete Handlungsempfehlungen zur Behebung.