Energieeffizienz ist längst kein Trendthema mehr, sondern ein echter Hebel für Nachhaltigkeit und Kostenbewusstsein im Smart Home. Als ich vor einiger Zeit begann, meinen Stromverbrauch genauer zu analysieren, war ich überrascht, wie viel Energie unbemerkt im Standby-Modus verloren geht. Genau hier kommt der Shelly Plug S ins Spiel – ein kompakter WLAN-Zwischenstecker, der nicht nur schaltet, sondern auch präzise misst. In diesem Praxis-Tutorial zeige ich dir Schritt für Schritt, wie du den Shelly Plug S in Home Assistant integrierst und daraus ein effizientes Energiemanagement-System aufbaust. Dabei geht es nicht nur um das Ein- und Ausschalten von Geräten, sondern um echte Verbrauchsoptimierung – lokal, transparent und flexibel.

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Ich erinnere mich noch gut an den Moment, als ich mein erstes Smart Home Projekt mit Home Assistant gestartet habe. Ich saß am Schreibtisch, ein Raspberry Pi 4 vor mir, und die Vorfreude war riesig: Endlich eine Plattform, die alles vereint – von Shelly über Homematic IP bis hin zu Zigbee-Geräten. In weniger als einer Stunde hatte ich mein Zuhause so weit automatisiert, dass das Licht beim Betreten des Flurs automatisch anging und die Heizung morgens pünktlich startete. Genau das möchte ich dir in diesem Beitrag zeigen: Wie du mit Home Assistant in unter einer Stunde dein eigenes, lokal gesteuertes Smart Home aufbaust – ganz ohne Cloud-Zwang und mit maximaler Flexibilität.

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Ich erinnere mich noch gut an meinen ersten Gaming-PC – ein wahres Monster in Sachen Leistung, aber auch ein akustisches Desaster. Lüfter auf Volllast, Spulenfiepen, klappernde HDDs – das volle Programm. Mit den Jahren habe ich gelernt: Leistung ist nicht alles. Ein leiser, effizienter Rechner, der im Alltag kaum hörbar ist, steigert den Komfort enorm – sei es beim Arbeiten, Entwickeln oder einfach beim Zocken. In diesem Artikel zeige ich dir, wie du mit gezielter Hardwarewahl und smarter Kühlung deinen PC nahezu lautlos bekommst – ohne auf Performance verzichten zu müssen.

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Wenn ich in der Werkstatt oder auf der Baustelle mit Kollegen über Smart-Home-Projekte spreche, fällt früher oder später das Thema KNX-Automation. Viele schwören auf zentrale Systeme wie den Gira X1 oder den Homeserver, während andere lieber mit dezentralen KNX-Logikmodulen arbeiten. Die entscheidende Frage, die ich mir selbst schon oft gestellt habe: Was ist eigentlich wirtschaftlich sinnvoller? In diesem Artikel gehe ich genau dieser Frage nach und analysiere die Kostenstruktur beider Ansätze – von der Hardware über die Einrichtung bis hin zu Wartung und Erweiterbarkeit. Dabei stütze ich mich auf aktuelle Daten aus der Praxis und eigene Erfahrungen aus meinem Smart Home, das vollständig auf KNX basiert.

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Wenn man wie ich seit Jahren mit elektrischer Installation und Smart-Home-Technik zu tun hat, begegnet man immer wieder der gleichen Frage: Setze ich auf ein kabelgebundenes System wie KNX oder auf ein Funkprotokoll wie Zigbee? Beide Systeme haben ihre Berechtigung – das eine steht für professionelle, dauerhafte Installation, das andere für flexible Nachrüstung und einfache Erweiterbarkeit. Doch in der Praxis offenbaren sich große Unterschiede in Stabilität, Kosten, Einrichtung und Wartung. In meinem eigenen Smart Home laufen beide Systeme nebeneinander – KNX im Schaltschrank, Zigbee über Home Assistant integriert. In diesem Artikel vergleiche ich die beiden Ansätze praxisnah und aus Sicht eines Elektrikers, der Wert auf Zuverlässigkeit, Erweiterbarkeit und Zukunftssicherheit legt.

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Edge AI ist längst kein Zukunftsthema mehr – sie ist da, in unseren Fahrzeugen, Kameras und Smart-Home-Systemen. Ich erinnere mich noch gut an meine ersten Gehversuche mit KI-Modellen auf einem Raspberry Pi – alles andere als performant. Heute hat sich das Bild komplett gewandelt: Spezialisierte Plattformen wie NVIDIAs Jetson oder Googles Coral Edge TPU bringen KI direkt an den Rand des Netzwerks, dorthin, wo Daten entstehen. Doch welche Plattform bietet wirklich das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für Edge-AI-Projekte? In diesem Artikel vergleiche ich drei populäre Systeme aus meiner täglichen Praxis: NVIDIA Jetson, Google Coral und Raspberry Pi. Dabei geht es nicht nur um rohe Rechenleistung, sondern auch um Energieeffizienz, Software-Ökosystem und Praxistauglichkeit im Edge-Bereich. Denn wer KI-Modelle lokal betreiben will, braucht mehr als nur Power – er braucht die richtige Balance aus Performance, Flexibilität und Nachhaltigkeit.

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Ich erinnere mich noch gut an die Zeit, als ich mein erstes KI-Modell auf einer einzelnen GPU trainierte – damals war Geduld gefragt. Heute stehen wir an einem Punkt, an dem sich das Spielfeld komplett verändert hat. Mit NVIDIAs neuer Blackwell-Architektur beginnt ein neues Zeitalter für künstliche Intelligenz, High-Performance-Computing und datenintensive Anwendungen. Diese Chips sind nicht nur schneller – sie sind so konzipiert, dass sie die Grenzen dessen, was wir bisher für möglich hielten, verschieben. In diesem Artikel tauche ich tief ein in die Technologie hinter Blackwell, erkläre, wie sie funktioniert, wo sie eingesetzt wird und warum sie in der Praxis für Entwickler, Forscher und Unternehmen gleichermaßen revolutionär ist.

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Heckenscheren entwickeln sich rasant weiter – von klassischen Handmodellen bis hin zu intelligenten, akkubetriebenen Geräten mit präziser Vibrationskontrolle. In den kommenden Jahren stehen mehrere technologische Sprünge bevor, die den Gartenalltag spürbar verändern werden. Einsteiger profitieren dabei besonders: geringere Lautstärke, längere Akkulaufzeiten und mehr Ergonomie bedeuten weniger Belastung und mehr Freude am Pflegen von Hecken. Marken wie Fiskars und Black+Decker treiben diese Entwicklung aktiv voran. Während Fiskars den Schritt in die Akku-Technologie wagt, baut Black+Decker seine 36V-Plattform weiter aus. Dieser Beitrag zeigt, welche Trends jetzt relevant sind, welche technischen Grundlagen dahinterstehen und wie du dich als Hobbygärtner auf die kommenden Innovationen vorbereiten kannst.

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