Ein Fallbeispiel zu einem geostationären Satelliten zeigt, wie faseroptische Verbindungen trotz Vibration, Strahlung und Temperaturextremen zuverlässig integriert werden können.
Ein neues Abkommen zwischen Eva Air, AIT Worldwide Logistics und Formosa Petrochemical soll den Transport von Cloud-Hardware für Microsoft klimafreundlicher gestalten.
Ein Meinungsbeitrag von Emerson beschreibt, wie steigende Systemkomplexität durch Chiplets und heterogene Integration klassische End-of-Line-Tests an ihre Grenzen bringt. Die Antwort liegt in vernetzten Testplattformen und KI-gestützter Datenauswertung.
Der chinesische AIoT-Chipdesigner Rockchip meldet für das erste Halbjahr 2026 einen Umsatzsprung von über 40 Prozent, getrieben durch die wachsende Nachfrage nach KI-Funktionen in Endgeräten.
Eine Auswertung der Geschäftsberichte von rund 80 Halbleiterunternehmen zeigt, dass der durch künstliche Intelligenz getriebene Nachfrageschub längst nicht mehr auf wenige Großkonzerne beschränkt ist.
Nicht nur KI-Fortschritte, sondern auch einheitliche Verbindungsstandards entscheiden darüber, ob humanoide Roboter wirtschaftlich skalierbar werden. MIPI-Schnittstellen könnten Verkabelung, Stromverbrauch und Kosten deutlich senken.
LG Electronics verzeichnet einen ersten kommerziellen Erfolg mit Laser-Direktbelichtungsanlagen für die Halbleiterverpackung und tritt damit in den OSAT-Ausrüstungsmarkt ein.
Der taiwanische Hersteller Walsin meldet ein Book-to-Bill-Verhältnis von 1,8 und plant für 2026 Investitionen von rund 4 Milliarden NT-Dollar, um die Fertigungskapazitäten für passive Bauelemente im KI-Umfeld auszubauen.
Eine unstrukturiert gepflegte Komponentenbibliothek kann bei der Leiterplattenfertigung zum Risikofaktor werden – von Obsoleszenz bis Fälschungsgefahr.
Neue Ansätze wie Sparse Polynomial Chaos und Sobol-Sensitivitätsanalyse versprechen eine schnellere und belastbarere Ausbeuteprognose für analoge Schaltungen als klassische Monte-Carlo-Verfahren.
Mit einem System-on-Chip, das CPU, GPU und NPU über einen gemeinsamen Speicher verbindet, positioniert sich AMD im Wettbewerb mit Nvidia für Robotik-Anwendungen.
Ein Beitrag von EE Times zeigt: Die größte Hürde für KI-gestützte Materialentwicklung in der Halbleiterindustrie liegt nicht in der Algorithmik, sondern in Prozessen, Datenkultur und Zusammenarbeit zwischen Fachabteilungen.