Intelligente Gassensorik erkennt Gesundheitsstatus über die Raumluft

Sensor-Fusion und Edge-KI Intelligente Gassensorik erkennt Gesundheitsstatus über die Raumluft

01.07.2026 Quelle: Uni Saarland 2 min Lesedauer

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Universität des Saarlandes

Micro-Epsilon Messtechnik GmbH & Co. KG

Lenord, Bauer & Co. GmbH

ipf electronic gmbh

Im Forschungsprojekt „SensorTech4Health 2030“ arbeiten Partner aus Industrie und Wissenschaft an der nächsten Generation der Gesundheitsüberwachung. Im Fokus stehen hochempfindliche Gassensorik, Sensor-Fusion und lokale Signalverarbeitung direkt im Gerät (Edge-AI), um Gesundheitsparameter diskret im Smart Home zu erfassen.

Lang fit und selbstständig: Industrie und Wissenschaft entwickeln Gesundheitsassistenten der Zukunft.(Bild: Iris Maurer) — Lang fit und selbstständig: Industrie und Wissenschaft entwickeln Gesundheitsassistenten der Zukunft.
(Bild: Iris Maurer)

Wie lassen sich Vitaldaten permanent und zuverlässig überwachen, ohne die Privatsphäre durch Kameras oder Cloud-Zwang zu verletzen? Dieser Herausforderung stellt sich das Konsortium des Projekts „SensorTech4Health 2030“. Unter der Koordination von Bosch Sensortec entwickeln acht Industrieunternehmen und mehrere Forschungseinrichtungen, darunter die Universität des Saarlandes und das Universitätsklinikum Freiburg, neuartige Assistenzsysteme für die Gesundheitsprävention.

Sensor-Fusion: Molekül-Detektion trifft auf Akustik

Ein technologisches Kernstück des Projekts ist die Verknüpfung unterschiedlicher Sensormodalitäten. Zum Einsatz kommen unter anderem:

Metalloxid-Halbleitergassensoren: Diese hochempfindlichen Sensoren sind in der Lage, spezifische flüchtige organische Verbindungen (VOCs) in der Atemluft oder über Hautausdünstungen zu identifizieren. Laut den Forschern der Universität des Saarlandes können einzelne Moleküle unter Milliarden von Luftmolekülen detektiert werden.
Akustische MEMS-Sensorik: Mikrofone erfassen Umgebungsgeräusche, um Aktivitäten des täglichen Lebens zu klassifizieren.
Intelligente Algorithmen: Durch maschinelles Lernen (ML) werden die Daten aus Gas- und Akustik-Sensorik fusioniert, um beispielsweise den Stresslevel oder die Schlafqualität objektiv zu bewerten.

Privacy-by-Design durch lokale Signalverarbeitung

Die Signalverarbeitung erfolgt ausschließlich lokal auf den Endgeräten. „Die Systeme werden keine Kameras haben und keine Daten in eine Cloud laden“, erklärt Dr.-Ing. Christian Bur von der Universität des Saarlandes. Die Rohdaten werden direkt im Gerät mittels KI-Algorithmen interpretiert, was den Datenschutz bereits auf Design-Ebene sicherstellt (Privacy-by-Design).

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Ein Fokus ist die Entwicklung intelligenter Cochlea-Implantate und Hörhilfen, die störende Hintergrundgeräusche durch verbesserte Mikrofontechnik und Algorithmen effektiver ausblenden.(Bild: SensorTech4Health)

Eine weitere Anwendung ist dieIntegration von Gassensorsystemen in Bettlaken zur permanenten Überwachung von Pflegebedürftigen.(Bild: SensorTech4Health)

Durch maschinelles Lernen (ML) werden die Daten aus Gas- und Akustik-Sensorik fusioniert, um beispielsweise den Stresslevel oder die Schlafqualität objektiv zu bewerten.(Bild: SensorTech4Health)

Die Signalverarbeitung erfolgt ausschließlich lokal auf den Endgeräten.(Bild: SensorTech4Health)

Von Smart Textiles bis zu Cochlea-Implantaten

Die Anwendungsbereiche der entwickelten Technologien sind vielfältig:

Intelligente Textilien: Integration von Gassensorsystemen in Bettlaken zur permanenten Überwachung von Pflegebedürftigen.
Hörunterstützung: Entwicklung intelligenter Cochlea-Implantate und Hörhilfen, die störende Hintergrundgeräusche durch verbesserte Mikrofontechnik und Algorithmen effektiver ausblenden.
Smart Home Integration: Dezentrale Assistenzsysteme, die beispielsweise die Luftqualität überwachen oder Notfallsituationen über Geruchsmuster und Geräusche erkennen.

Das Ziel des Projekts ist es, die Forschungsergebnisse direkt in marktfähige Industrieprodukte zu überführen, um die Selbstständigkeit in einer alternden Gesellschaft technologisch zu unterstützen.

Über das Projekt

Projektname: SensorTech4Health 2030 (Xecs-Cluster)
Budget: ca. 15 Mio. Euro
Koordination: Bosch Sensortec GmbH
Partner: Universität des Saarlandes (Lehrstuhl für Messtechnik), Universitätsklinikum Freiburg, National Institute of Mental Health (Tschechien), diverse KMU.
Technologien: MOX-Gassensoren, MEMS-Mikrofone, Edge-AI, Sensor-Fusion.

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Stand: 08.12.2025

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