Die Herausforderung
Die Analyse von Luftpartikeln wie Schimmelsporen, Feinstaub oder Pollen war bislang mit hohem zeitlichem Aufwand verbunden. Proben mussten im Labor untersucht werden, Ergebnisse lagen oft erst nach mehreren Tagen oder sogar Wochen vor.
Das Umwelttechnik-Start-up onsite.ai verfolgte daher das Ziel, einen deutlich schnelleren und flexibleren Ansatz zu etablieren: ein intelligentes Messgerät, das Luftqualität automatisiert und nahezu in Echtzeit analysieren kann.
Ein erster technischer Prototyp war bereits vorhanden. Für den Schritt hin zu einem marktfähigen Produkt mussten jedoch noch wesentliche Herausforderungen gelöst werden:
- Überführung der bestehenden Software in eine stabile, produktionsfähige Architektur
- Anpassung an die finale Hardwareplattform
- Deutliche Optimierung der Verarbeitungsgeschwindigkeit
- Aufbau einer skalierbaren Infrastruktur für den weltweiten Einsatz mehrerer Geräte
- Zusammenführung von Hardware-, Software- und KI-Entwicklung in einem Gesamtsystem
Die Lösung
Gemeinsam mit onsite entwickelte isento „PartSens“ – ein vernetztes Messsystem zur automatisierten Erkennung und Analyse gesundheitsschädlicher Luftpartikel.
Das portable Gerät kombiniert moderne Mikroskopie mit KI-gestützter Bildauswertung und cloudbasierter Datenverarbeitung. Die Analyse erfolgt direkt auf dem Gerät und liefert Ergebnisse innerhalb von weniger als 30 Minuten.
Die Umsetzung
Zu Beginn des Projekts wurde gemeinsam ein klar abgegrenztes MVP definiert. Anschließend entstand ein integriertes Projektteam aus Entwicklern von onsite und isento, das eng zusammenarbeitete.
Der Fokus lag dabei nicht nur auf der technischen Umsetzung, sondern auch auf nachhaltigem Know-how-Aufbau beim Kunden.
isento unterstützte unter anderem durch:
- Flexible agile Arbeitsweisen, angepasst an die jeweilige Projektphase
- Coaching und methodische Unterstützung des Entwicklungsteams
- Qualitätssicherung und Testing des Gesamtsystems
- Kontinuierliche Abstimmung zwischen Hardware-, Software- und KI-Experten
Der Kundennutzen
Durch gezielte Performanceoptimierungen, Parallelisierung von Prozessen und eine moderne Softwarearchitektur konnte die Auswertungsgeschwindigkeit massiv erhöht werden.
Die entwickelte Lösung ermöglicht heute:
- Analyseergebnisse in weniger als 30 Minuten statt nach bis zu zwei Wochen
- Einen mobilen und flexiblen Einsatz der Messtechnik
- Die erfolgreiche Teilnahme an Ringmessungen als Grundlage für die Akkreditierung als Prüfinstitut
- Eine zukunftsfähige Plattform mit kontinuierlich lernender KI
- Den parallelen Betrieb mehrerer Geräte über eine zentrale Cloud-Infrastruktur
Darüber hinaus zeigt das Projekt, wie moderne KI- und IoT-Technologien klassische Laborprozesse grundlegend verändern können.
Stimme aus dem Projekt
„isento löst unsere IT-Herausforderungen auf Augenhöhe, damit wir uns voll auf unser Kerngeschäft – die saubere Luft von morgen – konzentrieren können.“
Projektdetails
Kunde: onsite.ai GmbH
Technologien: Auf dem Gerät: Python, ProstgreSQL, Pytorch, FastAPI, Angular
Cloudanwendung: diverse AWS-Services, OpenTofu, Spring Boot, Angular, OAuth2
KI-Modell Entwicklung: TRYB
