PUCK:Plug-in, Erfassung, Analyse und Nutzung ihrer Daten

PUCK ist ein «Plug-n’-Use» Datenerfassungsgerät, das die Privatsphäre schützt und sicher zugleich ist. Das einfach zu installierende und bedienende Gerät sammelt und verwaltet Daten an der Quelle (Edge), führt eine lokalisierte Datenanalyse durch und liefert dann wertvolle und nützliche Erkenntnisse und Entscheidungshilfen zurück für die Endanwenderin und den Endanwender.

PUCK sammelt Daten mit Hilfe einer Reihe von sensorischen Komponenten: eine hochauflösende Grossfeldkamera, eine Wärmekamera und integrierte Mikrofone. Das Gerät extrahiert dann mithilfe eines Maschinenlernalgorithmus Erkenntnisse aus den Daten, die z. B. aus der zeitlichen Erfassung von Veränderungen in Bezug auf Bewegung, Dichte, Temperatur oder Geräusche resultieren. Diese Erkenntnisse können dann auf reale Situationen wie den Echtzeit-Gesundheitszustand eines Patienten oder einer Patientin angewendet werden.

In der Welt des Edge Computing werden die Daten anonymisiert und lokalisiert verarbeitet (sozusagen vor Ort), so dass keine Daten gespeichert oder an die Cloud übertragen werden müssen. Somit ist gewährleistet, dass die Daten und die wertvollen statistischen Auswertungen, die PUCK verarbeitet/erstellt, vertraulich und sicher bleiben und die Anonymität gewahrt bleibt.

Das Sammeln von Daten ist der allererste Schritt für alle Unternehmen, um ihre Digitalisierungsreise zu beginnen. Dank PUCK ist jetzt der Eintritt ins digitale Zeitalter für Ihr Unternehmen ganz einfach.

Gesundheitswesen

• 24/7 nicht-invasive Erkennung von Symptomen durch Schall- und Temperaturanalyse.
• Präzise Analyse von Patientendaten in Echtzeit, die eine Fernüberwachung des Patienten oder der Patientin ermöglicht.
• Personendichtemessung zur Begrenzung des Patientenkontakts beim Umgang mit Infektionskrankheiten oder zur Optimierung der Raumnutzung.
• Nachverfolgung von Bewegungen und Gesten, um zu erkennen, ob eine Person nach einem Ausrutscher oder Sturz in Not ist.
• Beurteilung der Auswirkung der medizinischen Behandlung durch Analyse der Bewegungsaktivität und des Bewegungsmusters der Probandin oder des Probanden.
• Sicher, hygienisch und datenschutzkonform durch anonymisierte Datenerfassung und -verarbeitung.

Personen im öffentlichen Leben

• Messung der Personendichte, -frequenz und -Aufenthaltsdauer in geschlossenen Räumen, z. B. bei Ausstellungen, um die Bereiche zu ermitteln, die an bestimmten Tageszeiten am stärksten frequentiert sind, für eine effiziente Verwaltung und Optimierung der Räumlichkeiten und die Identifizierung der beliebtesten Orte.
• Der Datenschutz wird durch eine anonymisierte Datenerfassung und -verarbeitung gewährleistet.

Landwirtschaft: Vorbeugung und Kontrolle von Viehkrankheiten

• Die Infrarot-Sensorik mit Maschinenlernalgorithmus von PUCK kann die abgestrahlte Wärmeenergie von Vieh innerhalb seines Sichtfeldes erkennen und verfolgen und wandelt diese in Echtzeit in eine visuelle räumliche Darstellung um. Wenn ein Tier eine erhöhte Körpertemperatur aufweist (ein frühes Anzeichen einer Infektion), können Landwirte schnell eingreifen. Das Tier kann dann entsprechend behandelt werden, z. B. indem es von den anderen Mitgliedern der Herde getrennt und unter Quarantäne gestellt wird, bis die Symptome abklingen, um einen Massenausbruch der Krankheit zu verhindern.
• Bevor Menschen die Auswirkungen einer Krankheit bei Nutztieren wahrnehmen können, ist sie oft schon so weit fortgeschritten, dass die Tiere Antibiotika benötigen. PUCK ermöglicht ein frühzeitiges Eingreifen und trägt dazu bei, die Chancen auf eine erfolgreiche Behandlung zu erhöhen und den Einsatz von Antibiotika zu reduzieren oder sogar unnötig zu machen.
• Die Sicherheit und der Datenschutz werden durch eine anonymisierte Datenerfassung und -verarbeitung gewährleistet.

Industrielle Qualitätskontrolle und Arbeitssicherheit

• Der komplexe Maschinenlernalgorithmus von PUCK kann dabei helfen, Gefahren am Arbeitsplatz in Echtzeit zu erkennen und zu vermeiden und die Mitarbeitenden zu warnen, wenn eine Sicherheitsmassnahme erforderlich ist.
• Anomalie-Erkennung in der Qualitätskontrolle