Forschungsprojekt · Edge AI · Prof. Dr. Alexander Lutz
NeuroMate AI.
Ein Begleiter für Ihr Wissen.
Gedanken festhalten, Gespräche erschließen, Wissen wiederfinden. NeuroMate untersucht, wie persönliche KI-Assistenz mit lokaler Verarbeitung und bewusster Kontrolle über Aufnahmen zusammenkommt.
Forschungs- und Entwicklungsprojekt. Die Abbildungen zeigen Prototypentwicklung und Konzeptvisualisierungen.
Die Idee
Gesprochenes wird nutzbares Wissen.
Eine gute Beobachtung entsteht oft zwischen zwei Terminen. Ein wichtiger Gedanke fällt im Gespräch. NeuroMate ist als persönlicher KI-Tagesbegleiter konzipiert, der solche Inhalte nach bewusst gestarteter Aufnahme erschließt.
Die Architektur verbindet Spracherkennung mit einer anschließenden KI-Verarbeitung. So sollen aus Sprache lesbare Transkripte, Zusammenfassungen und kontextbezogene Notizen entstehen. Rollen und Projekte helfen dabei, berufliche, wissenschaftliche und private Inhalte auseinanderzuhalten.
Ein Beispiel aus der industriellen Praxis
Eine Instandhalterin diktiert nach einer Inspektion ihren Befund. Eine lokale Sprachassistenz könnte daraus einen Entwurf für die Wartungsdokumentation erstellen: Anlage, Beobachtung, Maßnahme und offener Prüfpunkt. Sie prüft und korrigiert den Text, bevor er weitergegeben wird.
Übertragungsszenario für die Weiterentwicklung, kein dokumentierter industrieller Kundeneinsatz. Fachliche Freigaben bleiben beim Menschen.
Weitere Anwendungsperspektiven sind die Nachbereitung von Besprechungen, Forschungsnotizen und die Dokumentation von Erfahrungswissen. Entscheidend ist jeweils ein klarer Aufnahmezweck und ein prüfbares Ergebnis.
Lokale KI verständlich erklärt
Aufnehmen. Verarbeiten. Prüfen.
- Sprache bewusst erfassenAufnahme und Bedienung erfolgen je nach Aufbau über Smartphone, Headset oder eine separate Sensorbox.
- In der eigenen Umgebung verarbeitenIm lokalen Aufbau übernimmt die Hauptbox Spracherkennung, Speicherung und die vorgesehene Sprachmodellverarbeitung.
- Kontext zuordnenRollen und Projekte ordnen Inhalte dem passenden Arbeitszusammenhang zu.
- Ergebnisse kontrollierenTranskripte und KI-Entwürfe werden vor einer fachlichen Verwendung geprüft und korrigiert.
Was bedeutet „lokal“?
Der Verarbeitungsort gehört zur Architekturentscheidung. Ein Mikrofon am Smartphone bedeutet beispielsweise nicht, dass dort auch das Sprachmodell läuft.
NeuroMate unterscheidet einen lokalen Aufbau mit eigener Hauptbox und eine gesonderte cloudbasierte Softwarevariante. Die hier erläuterte Edge-Architektur bezieht sich auf die lokale Ausführung.
Kontrolle beginnt vor der Aufnahme.
Sichtbare Statussignale, bewusstes Starten und Stoppen sowie klare Regeln für Speicherung und Zugriff sind zentrale Gestaltungsziele. Die Sensorbox ist zusätzlich mit physischen Bedienelementen und einer Mikrofonabschaltung geplant.
Funktionsumfang und Bedienung unterscheiden sich nach Ausbaustufe und Entwicklungsstand. Lokale Verarbeitung allein beantwortet noch nicht alle Fragen zu Zugriffsrechten, Löschung und dem Umgang mit Gesprächspartnern.
Entwicklung mit greifbarer Technik
Ein System aus Hardware, Software und Verantwortung.
NeuroMate verbindet kompakte Rechnerhardware mit einer modularen Audio- und Bedienarchitektur. Die Trennung der Komponenten schafft Raum, Mikrofone, Eingabewege und lokale Modelle für unterschiedliche Situationen zu untersuchen.
Zu den Entwicklungsfragen gehören verständliche Statusanzeigen, zuverlässige Audioverarbeitung und der Umgang mit unterbrochenen Verbindungen. Ebenso wichtig sind Modellqualität, Energiebedarf und die Frage, wie gut Sprache unter realen akustischen Bedingungen erkannt wird.
Forschung und öffentlicher Austausch
Edge Privacy beim uDay 2026.
Prof. Dr. Alexander Lutz stellte den Ansatz am 21. Mai 2026 beim uDay XXIV in Dornbirn unter dem Titel „Edge-Privacy und Transparenz – Der Weg zu einem verantwortungsvollen KI-Tagesbegleiter“ vor.
Der Fachbeitrag beschreibt Architekturentscheidungen, Anforderungen an Transparenz und eine Evaluationskonzeption. Er bildet die Grundlage, um Potenziale und Grenzen lokaler Sprachassistenz zu diskutieren.
Einordnung
Potenziale mit klaren Grenzen.
Ist NeuroMate bereits ein fertiges Serienprodukt?
Diese Seite stellt das Forschungs- und Entwicklungsprojekt vor. Sie enthält kein Angebot für ein sofort lieferbares Seriengerät. Die Konzeptbilder illustrieren die angestrebte Gestaltung und den modularen Aufbau.
Wie belastbar sind die Ergebnisse?
Spracherkennung und generierte Texte können Fehler enthalten. Lärm, Abstand, Fachbegriffe und mehrere gleichzeitig Sprechende beeinflussen die Nutzbarkeit. Eine industrielle Anwendung benötigt deshalb Tests im konkreten Arbeitsumfeld und fachliche Prüfung.
Welche Rolle spielt die Cloud?
Im Mittelpunkt steht die lokale Architektur. Daneben ist eine eigenständige cloudbasierte Softwarevariante vorgesehen. Welche Daten wohin übertragen werden, muss für den jeweiligen Aufbau transparent beschrieben werden.