12.12.2017

Rund 40 Prozent der Bitcoins gehören 1000 Personen

Die Nachrichtenagentur Bloomberg zitiert die Investmenfirma AQR Capital Management. Kleinanleger seien bei dieser Konzentration hilflos ausgeliefert.
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40 Prozent Bitcoins 1000 Menschen
(c) fotolia.com - Peter Atkins

Solche Statistiken bekommt man immer wieder zu lesen: “Das reichste Prozent der österreichischen Bevölkerung besitzt 40,5 Prozent des Vermögens” (Stand 2017). In anderen Ländern sieht die Statistik nicht viel anders aus und auch global gesehen ist der Wert ähnlich. Wer die Hoffnung hatte, dass sich das bei Bitcoin anders verhält, wird nun eines besseren belehrt. Die Lage ist dort sogar noch extremer: Nicht ein Prozent sondern 1000 Personen besitzen dort 40 Prozent des Gesamtvermögens. Das schrieb nun die Nachrichtenagentur Bloomberg in Bezugname auf Angaben der Investmenfirma AQR Capital Management. Es handelt sich dabei um eine Schätzung auf Basis der in der Blockchain  öffentlich einsehbaren Daten zu Bitcoin-Wallets und deren Volumen.

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Legale Absprachen als Gefahr für Kleinanleger

Bei der derzeitigen Marktkapitalisierung entsprechen die 40 Prozent einem Gegenwert von über 100 Milliarden US-Dollar. Diese 1000 Personen, sogenannte “Wale”, würden sich großteils untereinander kennen und könnten problemlos Absprachen treffen. Und aufgrund fehlender Regulatorien sei der Austausch vieler entscheidender Informationen sogar komplett legal. So könnten etwa, rechtlich gedeckt, Vereinbarungen über einen kurzfristigen Ankauf großer Mengen Bitcoin getroffen werden, um den Preis in die Höhe zu treiben. Und natürlich ebenso Absprachen, wann (mit enormem Gewinn) wieder verkauft wird – so die von Bloomberg zitierten Experten.

Bei Ethereum noch extremer

Und wenn es zu einem großangelegten akkordierten Verkauf durch mehrere “Wale” käme, könnte das zu einem schnellen Kurssturz führen. Definitiv rechtlich verboten sei es einzig, Gerüchte zu verbreiten, die den Kurs manipulieren. Aus der Gesamtsituation ergebe sich für Kleinanleger eine enorme Unsicherheit. Bei Ethereum halten übrigens überhaupt nur 100 Personen 40 Prozent der Währung. Dort, wie auch bei weiteren anderen Kryptowährungen, sei die Situation für Kleinanleger also noch unsicherer.

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Ein Putzroboter putzt ein Waschbecken.
Der neue Putzroboter der TU Wien beim Reinigen des Test-Waschbeckens (c) tuwien.at

Roboter können für uns mittlerweile Staubsaugen, Rasenmähen oder Abwaschen. Doch wann können sie komplexere Aufgaben wie das Putzen eines Badezimmers erledigen? Forschende an der TU Wien haben nun möglicherweise eine Antwort darauf.

Denn an der TU Wien wurde ein neuer Putzroboter für das Badezimmer entwickelt, der unter anderem Waschbecken nach vorheriger Anleitung reinigen kann. Die Arbeit wurde bei der IROS 2024 in Abu Dhabi präsentiert – einer der renommiertesten Robotik-Konferenzen weltweit.

TU Wien-Roboter lernt vom Menschen 

Programmiertechnisch ist Putzen recht komplex. Ein Waschbecken ist sehr verwinkelt. Wie kommt man in die schwierigen Ecken, wieviel Kraft muss festgelegt werden? Ein Mensch macht es vor – der Roboter der TU Wien lernt.

“Die geometrische Form eines Waschbeckens mit Kameras zu erfassen, ist zwar relativ einfach. Aber das ist nicht der entscheidende Schritt. Viel schwieriger ist es, dem Roboter beizubringen: Welche Stelle der Oberfläche soll er mit welcher Art von Bewegung bearbeiten? Wie schnell? In welchem Winkel? Mit welchem Kraftaufwand?”, sagt Andreas Kugi vom Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik.

Nach Aussage der TU Wien benutzt der Roboter zum Lernen einen “Hightech-Schwamm”, ausgestattet mit Kraftsensoren und Tracking-Markern. Damit putzte ein Mensch mehrfach eine Außenkante des Test-Waschbeckens. “So generieren wir mit einigen wenigen Demonstrationen eine Riesenmenge an Daten, die dann verarbeitet werden, damit der Roboter lernt, was richtiges Putzen eigentlich bedeutet”, sagt Hartl-Nesic, der in Kugis Team die Industrial-Robotics-Gruppe leitet

Roboter hilft Handwerksbetriebe

Die neue Technologie sei laut TU Wien für viele Prozesse interessant, wie beispielsweise für das Schleifen von Holzwerkstücken in Tischlereien, das Reparieren und Polieren von Lackschäden an Fahrzeugkarosserien oder das Schweißen von Blechteilen. Letztlich sollen diese Roboter auf mobile Plattformen gesetzt werden können, sodass sie in Handwerksbetrieben flexibel eingesetzt werden.

Der Lernprozess gelingt laut Aussage der TU Wien durch eine innovative Datenverarbeitungsstrategie. Dabei werden mehrere bereits erprobte Techniken aus dem Bereich maschinelles Lernen kombiniert. Die Messdaten werden statistisch aufbereitet, und mit den Ergebnissen wird ein neuronales Netzwerk trainiert. Daraus resultieren optimierte Anweisungen für die Bewegungen des Roboterarms.

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