Wenn ein SoC-Hersteller seine Chips von Anfang an so gestaltet, dass sie „einfach und leicht debugbar“ sind, erspart er seinen Kunden in späteren Phasen des Entwicklungsprozesses viele potenzielle Probleme. Ein aus Debugger-Sicht optimal gestalteter Chip bedeutet für den Kunden weniger Aufwand, eine schnellere Markteinführung und vor allem geringere Entwicklungskosten sowie für den Chip-Hersteller einen höheren Absatz, denn jedes fehlgeschlagene Projekt führt zu reduzierten Stückzahlen.

ISO 26262, ASPICE, ISO 9001, ISO 29119 – Bei der Entwicklung von sicherheitskritischer Automotive-Software gilt es, die Einhaltung einer Reihe von Normen und Standards sicherzustellen. Aber was genau schreiben diese Richtlinien für das Software-Testmanagement vor und was gilt es zu beachten?

Weil die Entwicklung von Individualsoftware aufwändig ist, passen viele Unternehmen ihre Prozesse an Standardsoftware an. Der digitale Wettbewerb bedingt aber geradezu die Rückkehr zu maßgeschneiderter Software, was auch in Sachen Einführungsgeschwindigkeit kein Hindernis mehr darstellt.

Die neuartige „Oreo“-Methode von MIT CSAIL-Forschern entfernt „Fußspuren“ (Footprints), die verraten, wo der Code gespeichert ist, bevor ein Hacker sie sehen kann.

Proprietäre Softwareanbieter werben oft mit einer besseren Nutzererfahrung und einer nahtlosen Integration ihrer Produkte. Doch sind sie damit Open-Source-Lösungen wirklich überlegen? Peter Ganten von Univention erklärt gegenüber CloudComputing-Insider, warum Open Source in Sachen Integration und Benutzer­freundlich­keit keineswegs unterlegen ist und welche Rolle Politik und Unternehmen dabei spielen.

Gerade weil die Zeiten aktuell herausfordernd sind, sind vorausschauendes Handeln und Innovationsgeist gefragter denn je, sagt Ralf Kalmar vom Fraunhofer IESE. Denn gerade im Mittelstand ist das Innovationspotenzial hoch – vor allem, da Unternehmen ihre Produktivität mithilfe von KI um bis zu 20 Prozent steigern können.

KI kann nicht „denken“? An dieser Überzeugung rüttelte OpenAI bereits Ende letztes Jahr mit seinem Modell o1. Mit der Vorstellung von DeepSeek R1 hat das gleichnamige chinesische Start-up nun endgültig eine neue Ära in der KI-Entwicklung eingeläutet: die sogenannten „Reasoning-Modelle“ – ein Typ von KI-Systemen, der logisch schlussfolgern kann. Nun ist ein neuer Wettstreit entbrannt: Der Kampf um das beste Reasoning-Modell

Das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und IBM vertiefen ihre Zusammenarbeit, um digitale Innovationen und künstliche Intelligenz (KI) voranzutreiben. Eine neue strategische Kooperation, offiziell gestartet am 9. Januar 2025, soll Forschung, Lehre und Recruiting stärken.

Mit dem MPLAB AI Coding Assistant integriert Microchip künstliche Intelligenz in Visual Studio Code für optimierte Programmierprozesse. Das KI-gestützte Tool soll die Softwareentwicklung auf mehr Effizienz und Genauigkeit optimieren.

Das KI-Modell DeepSeek-R1 setzt auf Chain-of-Thought (CoT) Reasoning, um Denkprozesse transparent zu machen. Doch diese Transparenz birgt Risiken: Sicherheitslücken ermöglichen Prompt-Injection-Angriffe, das Auslesen interner System-Prompts und das Offenlegen sensibler Daten wie API-Schlüssel. Trend Micro schlägt Alarm – und zeigt, warum Unternehmen beim Einsatz von generativer KI neue Sicherheitsstrategien brauchen.