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Neuer Weltrekord für die Glasfaser-Datenübertragung
Allgemein Glasfaser knackt erstmals Datenrate von einem Petabit pro Sekunde über mehr als 1.000 Kilometer


Übertragungsrekord: Eine optimierte Glasfaser hat erstmals die Marke von einem Petabit pro Sekunde bei der Fernübertragung von Daten geknackt. Die aus 19 Glaskernen bestehende Leitung erreichte über 1.808 Kilometer hinweg eine Datenrate von 1,02 Petabit pro Sekunde – das entspricht einer Billiarde Bits. Möglich wurde dies durch eine optimierte Anordnung und Struktur der Glaskerne, eine optische Verstärkung und spezielle Analysemethoden. Die Glasfaser könnte dazu beitragen, die steigenden Datenmengen im weltweiten Netz zu bewältigen, so das Team.

Ob Streaming, Finanztransaktionen oder künstliche Intelligenz: Die Menge der übertragenen Daten wächst stetig an. Der größte Teil dieser Daten wird über das globale Netz von Glasfaserleitungen und Unterseekabeln versendet – oft über hunderte bis tausende Kilometer weit. In diesen Leitungen aus meist mehreren Glaskernen werden die Daten in infrarote Lasersignale umgewandelt. Die Frequenzen werden dabei so moduliert, dass möglichst viele verschiedene Datenströme gleichzeitig übertragen werden können.

Rekord-Übertragungskapazität von 1,86 Exabit pro Kilometer und Sekunde

Einen neuen Rekord bei der Fern-Datenübertragung hat jetzt ein Forschungsteam um Ruben Luis vom japanischen Nationalinstitut für Informations- und Kommunikationstechnologie (NICT) erzielt. Sie haben zum ersten Mal eine Übertragungsrate von 1,02 Petabit über eine Entfernung von 1.808 Kilometer erreicht. Konkret bedeutet dies, dass man damit die Daten von mehr als 220.000 Film-DVDs in nur einer Sekunde von Berlin nach Neapel schicken könnte.

Es ist das erste Mal, dass eine Petabit-Datenrate über eine so große Strecke erreicht wurde. „Mit einer Übertragungskapazität von 1,86 Exabit pro Kilometer und Sekunde markiert dies die schnellste Fernübertragung, die je in einer Glasfaser erreicht wurde“, berichten Luis und sein Team. Frühere Fernübertragungs-Rekorde schafften nur 0,14 Petabit pro Sekunde über tausende Kilometer, andere knackten zwar die Petabit-Marke, erzielten aber nur eine maximale Reichweite von 68 Kilometern.
19 Glaskerne und spezielle Verstärker

Möglich wurde der neue Übertragungsrekord durch eine optimierte Glasfaser mit 19 Glaskernen und einer Standardumhüllung. Jeder der 19 Kerne bildet eine eigene Datenautobahn, ohne dass sich die Signale gegenseitig stören, wie bisher oft der Fall. Dies wurde durch eine spezielle Anordnung und Struktur der Leitungen, aber auch die Aufteilung der Signale erreicht. Nach Angaben des Forschungsteams konnten dadurch die Signalverluste um 40 Prozent verringert werden.

Zusätzlich nutzte das Team ein neu entwickeltes System optischer Verstärker, die die für die Datenübertragung wichtigen C- und L-Frequenzbänder des optischen Signals vor dem Einspeisen in die Glasfaser verstärkten. Am Ende der Übertragungsstrecke diente ein digitaler Signalprozessor dazu, die Daten vom Störrauschen zu befreien und erneut zu verstärken. Im Experiment wurden die Daten 21-mal durch eine 86,1 Kilometer lange Schleife dieser Glasfaserleitung geschickt, um die Strecke von 1.808 Kilometern zu erreichen.

„Das Ergebnis repräsentiert einen großen Fortschritt in der Entwicklung skalierbarer Netzwerke mit hoher Kapazität. Dies hilft dabei, den wachsenden Datenbedarf der Welt zu stillen“, heißt es in einer Mitteilung des NICT. Die optimierte Glasfaser-Architektur sei mit den heute gängigen Leitungsdurchmessern und Schutzumhüllungen kompatibel. Luis und sein Team wollen als nächstes die optischen Verstärker und digitalen Empfangssysteme noch weiter optimieren. (48th Optical Fiber Communications Conference (OFC 2025))

Quelle: National Institute of Information and Communications Technology (NICT)
Autor: Predatorfighter | Sonntag 08. 06. 2025 0 Kommentare


Künstliche Intelligenz ersetzt Ingenieur
Allgemein System aus KI-Agenten kann komplexe Simulationen planen, durchführen und darüber schreiben



Mensch bald überflüssig? In Stuttgart haben Forscher den weltweit ersten KI-Ingenieur geschaffen. Die künstliche Intelligenz besteht aus vier KI-Agenten, die gemeinsam komplexe Aufgaben aus der Strömungsmechanik erforschen und lösen können. Der KI-Ingenieur stellt Hypothesen auf, plant Versuche und liefert korrekte, reproduzierbare Ergebnisse – und kann dann darüber sogar eine wissenschaftliche Publikation schreiben. In ersten Tests löste das System Probleme zu Wasserströmungen, zur Drainage von Erdöl oder zur Aerodynamik eines Motorrads.

In der künstlichen Intelligenz geht der Trend immer mehr zu KI-Agenten: digitalen Helfern, die selbstständig auch komplexe, länger dauernde Aufgaben erledigen können. Dafür erhalten diese KI-Systeme die Fähigkeit, Informationen von Kameras, Mikrophonen oder Sensoren zu verarbeiten und auch im Internet mit Websites zu interagieren. Meist werden dafür mehrere, auf verschiedenen Fähigkeiten spezialisierte KI-Modelle miteinander verknüpft.

Ein solches Multi-Agenten-System haben nun Forscher der Universität Stuttgart genutzt, um den weltweit ersten KI-Ingenieur zu erschaffen. Dieser ist darauf spezialisiert, in einem besonders anspruchsvollen, aber für viele Anwendungen wichtigen Gebiet zu arbeiten: der Strömungsmechanik. Sie wird in Fachgebieten wie Maschinenbau und Chemie über Luftfahrt, Wasser- und Energiewirtschaft bis hin zur Meteorologie gebraucht. Gleichzeitig sind viele strömungsmechanische Probleme noch ungelöst.

System aus vier zusammenarbeitenden KI-Agenten

Deshalb haben Xu Chu und sein Team die künstliche Intelligenz OpenFOAMGPT entwickelt, die wie ein Ingenieur selbstständig Aufgaben aus diesem Fachgebiet lösen kann. Der KI-Ingenieur besteht aus vier KI-Agenten, die zusammenarbeiten und sich ergänzen: Der Vorarbeiter (Preprocessing Agent) analysiert die Anfragen des Nutzers und leitet komplexe Aufgaben an den Prompt Generate Agent weiter. Dieser zerlegt die gestellte Aufgabe in einzelne Schritte und formuliert konkrete Anweisungen, die er in einen Prompt-Pool gibt.
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Der dritte KI-Agent, OpenFOAMGPT, ist der eigentlich Ausführende: Auf Basis der Simulations-Software OpenFOAM entwickelt dieser KI-Agent die für die Fragestellung passende Simulation mit den nötigen Rahmenbedingungen und startet sie. Der vierte KI-Agent dient dem Postprocessing: Er analysiert die Simulationsergebnisse, erstellt Vergleichsdiagramme und visualisiert die Resultate in Schaubildern.
Von Wasserströmung bis zur Aerodynamik eines fahrenden Motorrads

Zum Test ihres KI-Ingenieurs haben Chu und sein Team fünf unterschiedlich anspruchsvolle Fallstudien ausgewählt. In der einfachsten Aufgabe sollte die künstliche Intelligenz die Strömung einer Flüssigkeit durch einen geraden Kanal unter einem Druckgefälle beschreiben. Anspruchsvollere Aufgaben umfassten die Simulation einer mehrphasigen Strömung in porösen Medien, wie sie bei beispielsweise bei Drainagevorgängen in der Erdöltechnik vorkommt. Die schwerste Aufgabe waren turbulente Strömungen in der Aerodynamik eines Motorrads bei verschiedenen Geschwindigkeiten.

Das Entscheide dabei: Für das Ingenieurswesen ist es wichtig, dass eine künstliche Intelligenz weder halluziniert noch ungefähre, bei jedem Durchgang verschiedene Antworten liefert. Stattdessen müssen die Ergebnisse reproduzierbar sein: Bei gleichen Bedingungen muss die Simulation immer die gleichen Resultate liefern. Deshalb führten die Forscher ihre Tests bis zu hundertmal durch.

Zu 100 Prozent reproduzierbar“

Das Ergebnis: OpenFOAMGPT lieferte tatsächlich sowohl korrekte als auch reproduzierbare Ergebnisse, „Unser KI-Ingenieur arbeitet sehr gründlich und zuverlässig, eben wie ein schwäbischer Ingenieur“, sagt Chu. „Wenn ich dagegen beispielsweise ein Bild von mir in ChatGPT hochlade und zehnmal frage, ob ich gut darauf aussehe, erhalte ich zehn verschiedene Antworten. Das geht bei Ingenieursfragestellungen natürlich nicht.“

Die Tests ergaben, dass der KI-Ingenieur den Anforderungen gewachsen ist: „Unser System löst verschiedenste Fluiddynamik-Probleme erfolgreich und mit 100-prozentiger Reproduzierbarkeit“, berichtet das Forschungsteam. „Das hat uns selbst überrascht und auch ein bisschen erschreckt.“ Nach Ansicht des Teams eröffnet dies neue Chancen, komplexe physikalische Probleme auch ohne tiefgreifende Expertise in Simulationsmodellen und Formeln zu lösen – einfach durch Fragen und Aufgabenstellungen in natürlicher Sprache.
Von der Idee bis zur fertigen Veröffentlichung – alles KI

Doch das ist noch nicht alles: Der neue KI-Ingenieur kann seine Ergebnisse auch aufbereiten und daraus autonom eine wissenschaftliche Veröffentlichung erstellen. Das erste Manuskript über zweiphasige Verdrängungsprozesse in porösen Medien sei bereits fertig, so Chu. Durch zusätzlich integrierte KI-Agenten hat der Forscher das System inzwischen noch weiter ausgebaut: „Turbulence.ai“ kann auch Hintergrundrecherche betreiben, Fachbücher und Publikationen lesen, neue Forschungsideen entwickeln, Hypothesen aufstellen und sie anhand selbst geplanter Simulationen überprüfen.

Damit ist Turbulence.ai der weltweit erste KI-Wissenschaftler im Bereich der Strömungsmechanik, wie das Forschungsteam berichtet. „Da die Strömungsmechanik ein Forschungsfeld mit zahlreichen unbeantworteten Fragen ist, könnte der KI-Wissenschaftler die Wissenschaft damit unendlich bereichern“, sagt Chu. (arXiv-Preprint, 2025; doi: 10.48550/arXiv.2504.19338)

Quelle: Universität Stuttgart
Autor: Predatorfighter | Sonntag 08. 06. 2025 0 Kommentare




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