Unser Ansatz
Technologie, die sich dem Leben der Menschen anpasst
Wir glauben an eine diskrete, nützliche und respektvolle Technologie, die die Selbstständigkeit unterstützt und den Alltag derjenigen erleichtert, die betreuen.
Unser Leitprinzip
Den Kontext verstehen, mit Augenmaß eingreifen
Unsere Lösungen gehen vom realen Leben aus, respektieren den Rhythmus jedes Menschen und greifen nur ein, wenn es nötig ist — mit einfacher, klarer und unaufdringlicher Unterstützung.
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Der Mensch im Mittelpunkt
Wir entwickeln mit und für die Menschen, ausgehend von ihren konkreten Bedürfnissen.
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Privacy by Design
Datenschutz ist vom ersten Prototyp an eine technische und gestalterische Anforderung.
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Verantwortungsvolle Innovation
Ein ethischer und transparenter Ansatz, mit offen benannten Grenzen.
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Konkreter Nutzen
Lösungen für den Alltag, erprobt in realen Umgebungen.
Die Forschung, an der wir uns orientieren
Wissen geht der Technologie voraus
Wir entwickeln unsere Lösungen im Austausch mit der internationalen Forschung zu assistiven Technologien, zu Künstlicher Intelligenz im Alltag, zur Selbstständigkeit von Menschen mit kognitiven Beeinträchtigungen und zu intelligenten Wohnumgebungen.
Die von uns gesichteten Arbeiten umfassen Veröffentlichungen aus über zwanzig Jahren, von den frühen 2000er-Jahren bis 2025.
- 2001–2008 Kanada
Intelligente Systeme zur kognitiven Unterstützung
Forschung zu Systemen, die alltägliche Aktivitäten interpretieren und Menschen mit kognitiven Schwierigkeiten kontextbezogene Anleitungen geben.
Berichtetes Ergebnis
Eine 2008 veröffentlichte experimentelle Studie mit sechs Teilnehmenden berichtete für die Untergruppe mit mittelschwerer Demenz während der untersuchten Aufgabe, dem Händewaschen, einen durchschnittlichen Anstieg der selbstständig ausgeführten Schritte um etwa 11 % und einen durchschnittlichen Rückgang der notwendigen Interaktionen mit der Betreuungsperson um etwa 60 %.
Diese Ergebnisse beschränken sich auf eine kleine Studie und lassen sich nicht ohne Weiteres auf andere Bevölkerungsgruppen oder Technologien übertragen.
- 2014 Deutschland
Unterstützung bei alltäglichen Aktivitäten
Forschung zu Assistenzsystemen für alltägliche Aktivitäten von Menschen mit kognitiven Beeinträchtigungen, mit folgenden Schwerpunkten:
- die Gliederung von Aktivitäten in verständliche Abfolgen;
- das Erkennen der einzelnen Phasen einer Aufgabe;
- abgestufte Anleitungen;
- an die individuellen Fähigkeiten angepasste Unterstützung;
- Unterstützung bei häuslichen Tätigkeiten und bei der Körperpflege.
- 2017–2018 Vereinigtes Königreich
Personalisierte intelligente Wohnungen
Forschung zur Gestaltung maßgeschneiderter intelligenter Wohnungen für Menschen mit kognitiven Schwierigkeiten. Zu den Themen gehören:
- die Anpassung der Technologie an individuelle Merkmale;
- die Einbeziehung von Betreuungspersonen bei der Festlegung der Anforderungen;
- das Verständnis häuslicher Gewohnheiten;
- menschzentrierte Gestaltung;
- das Zusammenspiel von Sensoren, Umgebung und Unterstützung.
- 2025 Vereinigtes Königreich
Beobachtung im Wohnumfeld mit Sensoren und Machine Learning
Forschung zur Beobachtung von Verhalten zu Hause mithilfe von Sensoren, Datenanalyse und Machine Learning, in einigen Arbeiten mit Längsschnittbeobachtungen von bis zu zwei Jahren. Die Schwerpunkte umfassen:
- das Erkennen von Routinen;
- das Erkennen von Verhaltensänderungen;
- die Analyse von Aktivitätsabfolgen;
- die Interpretation der im Zeitverlauf erhobenen Daten;
- die Bewertung der Grenzen und der Zuverlässigkeit der Beobachtungen.
- 2014–2021 Europa
Forschungsprogramme zu assistiven Technologien
Am europäischen Programm Active and Assisted Living waren im Laufe seiner Tätigkeit insgesamt 21 Länder beteiligt, wie aus der 2022 von der Europäischen Kommission veröffentlichten Abschlussbewertung hervorgeht. Es ist ein nützlicher Bezugspunkt, um die Entwicklung von Technologien für persönliche Selbstständigkeit, das häusliche Leben und die Unterstützung von Betreuungspersonen nachzuvollziehen.
Es handelt sich um wissenschaftliche Referenzen, die wir gesichtet haben und die unsere gestalterischen Überlegungen leiten. Pantoufle war an diesen Studien nicht beteiligt, und ihre Ergebnisse beziehen sich nicht auf Vesper.
Die Forschung in Zahlen
Zahlen, um zu verstehen — nicht, um zu versprechen
Einige Zahlen helfen, die Forschungsarbeit einzuordnen. Sie beziehen sich auf die zitierten Studien, nicht auf Ergebnisse von Pantoufle oder Vesper.
- 2001–2025 Zeitraum
der gesichteten wissenschaftlichen Referenzen, von den ersten Systemen zur kognitiven Unterstützung bis zur aktuellen Forschung zur Beobachtung im Wohnumfeld.
- 3 Länder
Kanada, Deutschland und das Vereinigte Königreich: Herkunft der wichtigsten hier dokumentierten Forschungsstränge.
- 21 Länder
nahmen am europäischen Programm Active and Assisted Living teil, laut der 2022 veröffentlichten Bewertung.
- 6 Teilnehmende
in der kanadischen Studie von 2008 zur kognitiven Unterstützung bei alltäglichen Aktivitäten: eine sehr kleine Stichprobe.
- 11 % Selbstständige Schritte
durchschnittlicher Anstieg, berichtet für die Untergruppe mit mittelschwerer Demenz derselben Studie, während der Versuchsaufgabe.
- 60 % Interaktionen mit der Betreuungsperson
durchschnittlicher Rückgang, berichtet für dieselbe Untergruppe und dieselbe Versuchsaufgabe.
- Bis zu 2 Jahre Beobachtung
Zeitraum der Längsschnittbeobachtung in einigen britischen Studien zum Verhalten im Wohnumfeld.
Vom Zuhören zu den Kompetenzen
Bevor wir der Technologie etwas beibringen, hören wir den Menschen zu
Die Entwicklung beginnt mit der Analyse des tatsächlichen Bedarfs. In Interviews mit Familien, Betreuungspersonen und Organisationen sammeln wir Informationen über alltägliche Aktivitäten, wiederkehrende Schwierigkeiten, Gewohnheiten und Situationen, in denen technische Unterstützung hilfreich sein könnte.
Die Interviews dienen nicht nur dazu, Meinungen zum Produkt einzuholen. Vor allem dienen sie dazu festzulegen, welche Kompetenzen die Künstliche Intelligenz besitzen muss, um angemessene Unterstützung zu bieten.
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Zuhören
Bedürfnisse, alltägliche Schwierigkeiten, individuelle Fähigkeiten und bereits genutzte Formen der Unterstützung.
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Analyse
Aus den gesammelten Informationen werden Situationen, Aktivitäten, Verhaltensweisen und Unterstützungsbedarfe.
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Festlegung der Kompetenzen
Was die KI können muss: eine Situation erkennen, eine Aktivität verstehen, ein Versäumnis bemerken, einen Hinweis geben, eine Betreuungsperson verständigen.
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Entwicklung
Die Kompetenzen werden zu funktionalen Anforderungen, Verhaltensmodellen und möglichen Automatisierungen.
Automatisierung und Kontextverständnis
Ein Ereignis zu erkennen reicht nicht
Man muss seinen Kontext verstehen
Wir entwickeln Systeme, die Sensoren, Künstliche Intelligenz und Automatisierungen verbinden, um bei alltäglichen Aktivitäten zu unterstützen.
Der Ansatz geht über die herkömmliche Hausautomation mit festen Regeln hinaus: Ziel ist es, die Informationen aus der Umgebung zu interpretieren, sie mit den Routinen der Person abzugleichen und abzuwägen, ob ein Eingreifen angebracht ist.
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Beobachtung
Erfassung ausschließlich der notwendigen Informationen über Umgebungssensoren und integrierte Geräte.
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Interpretation
Deutung der Informationen im Licht von Gewohnheiten, Aktivitäten und Verhaltensabfolgen.
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Bewertung
Unterscheidung zwischen Situationen, in denen Hilfe sinnvoll ist, und normalen oder unerheblichen Abweichungen.
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Eingreifen
Sprachhinweise, kontextbezogene Anleitungen oder Benachrichtigungen an die Betreuungsperson, je nach Bedarf.
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Überprüfung
Beobachtung der Reaktion und Abwägung, ob weitere Unterstützung nötig ist.
Auch die Entscheidung, nicht einzugreifen, ist eine wichtige gestalterische Entscheidung.
Ein Assistenzsystem darf weder Benachrichtigungen vervielfachen noch Tätigkeiten ständig unterbrechen oder die Selbstständigkeit der Person einschränken. Es muss ein Gleichgewicht zwischen Unterstützung, Zurückhaltung und Respekt vor den individuellen Fähigkeiten finden.
Technische Architektur
Künstliche Intelligenz, nah bei den Menschen
Auch räumlich
Vesper basiert auf einer in der Wohnung installierten Recheneinheit, die Umgebungssensoren und lokal ausgeführte KI-Modelle integriert.
Das System sieht für Betreuungspersonen kurze, gefilterte Benachrichtigungen vor statt einer durchgehenden Videoüberwachung.
Drei Ziele dieser Entscheidung
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Vertraulichkeit
Die kontinuierliche Übertragung von Audio- und Videodatenströmen an externe Server vermeiden.
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Betriebskontinuität
Den Hauptfunktionen ermöglichen, auch bei eingeschränkter Verbindung lokal zu arbeiten.
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Reaktionsfähigkeit
Die Abhängigkeit von entfernter Verarbeitung für die Assistenzfunktionen im Haushalt verringern.
Dokumentierter technischer Stand
Ein funktionsfähiger Prototyp ist kein für den allgemeinen Einsatz validiertes Produkt. Hier sehen Sie, wo wir stehen.
- Proof of Concept im Wohnumfeld - Vesper
- Abgeschlossen
- Lokale Verarbeitung der Künstlichen Intelligenz
- Funktionsfähig
- Erkennung von Abweichungen von Routinen
- Im Prototyp funktionsfähig
- Kontextbezogene Sprachhinweise
- Im Prototyp funktionsfähig
- Anwendung für Betreuungspersonen
- In Entwicklung
- Pilotphase mit externen Familien
- Planmäßig zu starten
- Unabhängige Validierung
- Noch nicht abgeschlossen
Wir versprechen weder absolute Sicherheit noch fehlerfreie Erkennung oder die Fähigkeit, jeden Zwischenfall zu verhindern: Ein Assistenzsystem steht den Menschen zur Seite, es ersetzt sie nicht.
Die Methode von Pantoufle lässt sich auf unterschiedliche Unterstützungsbedarfe anwenden. Der anfängliche Umsetzungsplan von Vesper konzentriert sich auf junge Menschen mit kognitiver Beeinträchtigung, die in ihrer Familie leben.
Wie wir arbeiten
Von der Forschung in den Alltag
Ein Prozess in fünf Phasen, der sich mit jeder Verbesserung wiederholt: Was wir in der Praxis lernen, fließt zurück in die Forschung und in die Festlegung der Kompetenzen.
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Forschung und Zuhören
Wissenschaftliche Studien, Bedarfsanalyse und Interviews.
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Festlegung der Kompetenzen
Übersetzung der Bedürfnisse in Fähigkeiten, die die Künstliche Intelligenz benötigt.
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Technische Entwicklung
Integration von Hardware, Software, Sensoren und Automatisierungen.
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Erprobung
Technische Prüfung und schrittweise Bewertung in realen Umgebungen.
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Kontinuierliche Verbesserung
Analyse der Ergebnisse, Überarbeitung der Kompetenzen und Aktualisierung der Lösungen.
Erprobung und Messung
Nutzen behauptet man nicht
Man weist ihn nach
Wir folgen einem schrittweisen Weg, der Forschung, Prototypenbau, Erprobung und Validierung unterscheidet. Es genügt nicht zu zeigen, dass eine Technologie funktioniert: Man muss verstehen, ob sie im häuslichen Alltag tatsächlich und dauerhaft genutzt werden kann.
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Konzept
Festlegung von Bedürfnissen, Zielen und Anforderungen.
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Funktionsfähiger Prototyp
Technische Prüfung unter kontrollierten Bedingungen.
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Erprobung
Tests mit Menschen, Familien und Betreuungspersonen in realen Kontexten, nach festgelegten Verfahren.
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Externe Validierung
Unabhängige Prüfung mit dokumentierten Ergebnissen.
Im Validierungsplan von Vesper vorgesehene Indikatoren
- Monatlich erforderliche Betreuungsstunden je aktiver Installation.
- Tatsächliche Einrichtungszeit des Geräts und Möglichkeit, das Verfahren zu standardisieren.
- Tatsächliche monatliche Betriebskosten je Installation.
Der Plan sieht mindestens fünf abgeschlossene Pilotprojekte als ersten Schritt der betrieblichen Überprüfung vor.
Es handelt sich um geplante Ziele, nicht um bereits erzielte Ergebnisse.
Weitere Bewertungsdimensionen
Es handelt sich um methodische Vorschläge, die noch zu vertiefen sind, nicht um bereits gemessene Indikatoren.