Enno Spannagel
Dev · Designer · Sysadmin · Geek

Erdbeben, Vulkanaktivität und großräumige Umweltereignisse hinterlassen Spuren in Systemen, die nie als Sensoren gedacht waren. Sie verändern die Laufzeiten in erdverlegten Glasfaserkabeln, sie versetzen Gebäude und Bäume in Mikrovibrationen, sie verändern messbar das Verhalten von Tieren. Jedes dieser Signale ist für sich schwach, verrauscht und kaum zu deuten. Die zentrale Hypothese von TerraSense lautet: Wenn man hunderte oder tausende dieser ohnehin existierenden Datenquellen gleichzeitig auswertet und mit maschinellem Lernen fusioniert, entsteht ein dichtes, redundantes Frühwarnnetz, das mit bereits vorhandener Infrastruktur auskommt — und das Ereignisse früher und flächendeckender erkennt als teure Einzelinstrumente.

Anders gesagt: Statt einen weiteren teuren Spezialsensor in den Boden zu setzen, machen wir die Welt, die ohnehin schon vollständig vernetzt und versensort ist, selbst zum Messgerät.

Hier ist Ehrlichkeit wichtig, denn die drei Ebenen sind unterschiedlich gut belegt:

Vibrations-Ebene — solide und sofort baubar. Günstige MEMS-Beschleunigungssensoren sind heute so empfindlich, dass verteilte Bürger-Seismik real funktioniert. Das Projekt Raspberry Shake beweist seit Jahren, dass ein Netz aus Hobby-Sensoren echte seismologische Daten liefert. Diese Ebene ist kein Forschungsrisiko, sondern Stand der Technik.

Fusions-Ebene — machbar mit heutigem ML. Mehrere verrauschte Signalquellen zu einem robusten Gesamtbild zu verbinden, ist genau die Disziplin, in der moderne Modelle stark sind. Validierung gegen offene Erdbebenkataloge (USGS, EMSC) liefert die nötige Ground-Truth.

Internet-Latenz-Ebene — der eigentliche Pionier- und Risikoteil. Dass Licht innerhalb von Telekom-Glasfasern als hochpräziser Seismograf dient, ist wissenschaftlich etabliert (Distributed Acoustic Sensing, DAS). Die deutlich kühnere TerraSense-Idee — Bodenbewegung allein aus der von außen gemessenen Ping-Latenz zwischen Internet-Endpunkten herauszulesen — ist dagegen unbewiesen. Das Signal-Rausch-Verhältnis ist die offene Frage. Genau hier liegt das echte Forschungsabenteuer: Falls es trägt, wäre es ein rein softwarebasiertes, globales Sensornetz ganz ohne neue Hardware.

Die ehrliche Einordnung: TerraSense liefert schon dann einen Mehrwert, wenn nur die Vibrations- und Fusionsebene funktionieren. Die Latenz-Ebene ist die Wette mit dem höchsten Einsatz und dem höchsten möglichen Gewinn.

Erdbebenfrühwarnung rettet nachweislich Leben — schon zehn bis sechzig Sekunden Vorwarnzeit reichen, um Aufzüge anzuhalten, OPs zu unterbrechen, Gasleitungen zu schließen. Das Problem klassischer Netze: Sie sind teuer und geografisch extrem ungleich verteilt. Weite Teile des Globalen Südens, die seismisch hochgefährdet sind, haben kaum Abdeckung.

Ein crowdgesourctes, softwarezentriertes Netz ist radikal günstiger zu skalieren. Ein Sensorknoten kostet wenige Euro statt zehntausende. Genau das macht die Idee gesellschaftlich wertvoll: Sie demokratisiert eine Technologie, die heute nur reiche Regionen sich leisten. Und selbst wenn man die exotische Latenz-Hypothese verwirft, bleibt ein funktionierendes Bürger-Seismiknetz als Ergebnis — ein wissenschaftlich und praktisch nützliches Nebenprodukt.

Die Vision reicht über Erdbeben hinaus. Ein ausreichend dichtes Netz aus Vibrations-, Latenz- und Verhaltensdaten ist im Grunde ein kontinuierliches „EKG des Planeten". Dieselbe Infrastruktur, die Beben erkennt, sieht als Nebenprodukt auch Verkehrsströme, industrielle Aktivität, Sturmsysteme und langsame geologische Prozesse. Das langfristige Ziel ist eine offene Plattform, auf der jeder mit einem Zehn-Euro-Knoten Teil eines globalen Sinnesorgans wird — und auf der Forscher, Behörden und Bürger in Echtzeit den Puls der Erde ablesen können.

Jeder Raum besitzt physikalische Eigenschaften, die wir normalerweise nicht bewusst wahrnehmen: mechanische Eigenfrequenzen, in denen Boden, Wände und Konstruktion bevorzugt schwingen, sowie akustische Moden, die bestimmte Tonhöhen verstärken oder auslöschen. Der Mensch wiederum reagiert körperlich auf Frequenzen — das ist aus der Arbeitsmedizin (Ganzkörpervibration bei Fahrzeugführern) gut dokumentiert.

Die These von „Resonante Räume" lautet: Das verbreitete Gefühl, dass sich manche Räume „gut anfühlen" und andere subtil unangenehm sind, ist zu einem messbaren Teil auf das Zusammenspiel dieser Resonanz-Eigenschaften mit den Körper- und Hirnrhythmen der Menschen darin zurückführbar — und nicht allein eine Frage von Ästhetik, Licht oder Einrichtung. Wenn das stimmt, ließe sich Wohlbefinden im Raum erstmals datengetrieben verstehen und gezielt gestalten.

Dieses Projekt hat einen soliden Kern und eine spekulative Spitze — beide klar zu trennen ist hier entscheidend für die wissenschaftliche Integrität.

Was solide ist: Eigenfrequenzen und Raummoden zu vermessen, ist etablierte, triviale Messtechnik. Auch die Erfassung von Bio-Signalen über Wearables (Herzratenvariabilität, Hauttemperatur, Schlafqualität) ist Alltag. Eine sauber angelegte Korrelationsstudie — welche Raumprofile gehen über Wochen mit welchem gemessenen Wohlbefinden einher — ist seriös, machbar und für sich genommen schon ein wertvolles Ergebnis. Das ist der Teil, mit dem man anfängt.

Was die offene, kontroverse Forschungsfrage ist: Die aktive Behauptung, man könne über akustische Modulation gezielt Hirnwellen anregen (etwa eine 8-Hz-Hüllkurve zur Förderung von Alpha-Zuständen), gehört in den Bereich des „Brainwave Entrainment". Die Evidenzlage dazu ist gemischt und schwach; binaurale Beats etwa zeigen in Studien bestenfalls geringe, oft nicht reproduzierbare Effekte. Consumer-EEG (z. B. Muse) ist zudem verrauscht. Dieser Teil wird daher ausdrücklich als zu prüfende Hypothese behandelt, nicht als Versprechen. Genau das macht ihn zu echter Forschung statt zu Wellness-Marketing: ergebnisoffen, mit der realen Möglichkeit, dass die Wirkung gegen null geht.

Die ehrliche Reihenfolge ist also: erst messen und korrelieren (solide), dann erst behutsam aktiv eingreifen und gegenmessen (offen).

Architektur und Innenarchitektur arbeiten bis heute überwiegend mit Intuition, Erfahrung und Geschmack, wenn es um die emotionale Wirkung von Räumen geht. Es gibt erstaunlich wenig harte, übertragbare Daten darüber, warum ein Raum beruhigt oder stresst. Ein evidenzbasiertes Verständnis hätte enormen praktischen Wert — für Wohnungsbau, Büros, vor allem aber für Kliniken, Pflegeeinrichtungen, Schulen und Therapieräume, wo das Befinden der Menschen unmittelbar zählt.

Die Idee ist deshalb gut, weil sie eine echte Wissenslücke an einer ungewöhnlichen Schnittstelle adressiert: Bauphysik und Akustik existieren als Disziplinen, Bio-Sensorik existiert — aber kaum jemand verbindet beide systematisch mit günstiger Maker-Hardware über lange Zeiträume im echten Wohnalltag. Das ist der Pionier-Anteil.

Am Ende steht die Idee einer „Resonanz-Bibliothek": eine wachsende, offene Sammlung vermessener Raumtypen mit den zugehörigen Bio-Reaktionsmustern. Daraus könnte ein Planungswerkzeug für Architekten entstehen, das schon in der Entwurfsphase abschätzt, wie ein Raum auf Menschen wirken dürfte — ein „Wohlfühl-Simulator" auf physikalischer Grundlage. Selbst ein klar negatives Gesamtergebnis wäre wissenschaftlich wertvoll: Es würde sauber zeigen, welche Raumeigenschaften eben doch keinen messbaren Einfluss haben — und damit verbreitete Annahmen entzaubern.

Die menschliche Stimme ist ein außerordentlich hochaufgelöster Spiegel des neurologischen und psychischen Zustands. An ihrer Erzeugung sind über hundert Muskeln, mehrere Hirnregionen und eine präzise zeitliche Koordination beteiligt — entsprechend empfindlich reagiert sie auf kleinste Veränderungen im System. Erkrankungen wie Parkinson, beginnende Demenz oder Depression hinterlassen messbare Spuren in der Stimme, häufig lange bevor die Betroffenen oder ihre Ärzte erste klassische Symptome bemerken.

Die These von VoiceVitals: Diese Veränderungen sind für das menschliche Ohr unhörbar, aber algorithmisch zuverlässig erfassbar — und damit ließe sich aus alltäglichen Sprachaufnahmen ein niedrigschwelliges, kontinuierliches Frühwarnsystem für die Gesundheit bauen.

Von den vier Forschungsgebieten ist dieses wissenschaftlich am besten abgesichert.

Die Forschung zu Stimmbiomarkern bei Parkinson ist umfangreich und belastbar; Pionierarbeiten wie die Parkinson's Voice Initiative und große Smartphone-Studien haben gezeigt, dass sich die Erkrankung allein aus Sprachmerkmalen mit hoher Genauigkeit erkennen lässt. Für Depression und Stimmungslagen ist die Evidenz ebenfalls gut, für sprachliche Frühmarker bei Alzheimer wächst sie rasch.

Der Pionier-Anteil liegt nicht in der Wissenschaft, sondern in der Umsetzung: Bisher existieren fast nur geschlossene, kommerzielle Pilotprojekte, die Audio in die Cloud schicken. Ein offenes, lokal laufendes, privatsphäre-wahrendes System, das im Alltag über vorhandene Geräte (Smart Speaker, Telefon, Sprachnotizen) funktioniert, fehlt. Genau diese Lücke füllt VoiceVitals.

Technisch werden aus dem Sprachsignal etablierte akustische Merkmale extrahiert — Jitter und Shimmer (Mikroschwankungen in Frequenz und Amplitude), Formantenlage, Sprechtempo, Pausenstruktur, Stimmhaftigkeit — mit Werkzeugen wie openSMILE oder praat-parselmouth. Darauf arbeitet ein ML-Klassifikator (Gradient Boosting oder ein kleines Transformer-Modell). Die Vorverarbeitung läuft lokal, etwa mit whisper.cpp, sodass das gesamte System on-device bleiben kann.

Wichtige Einordnung: VoiceVitals ist ausdrücklich ein Screening- und Frühwarn-Hilfsmittel, kein Diagnose-Ersatz. Es ersetzt keinen Arzt, sondern liefert einen Anstoß, früher einen aufzusuchen. Diese Grenze sauber zu kommunizieren, ist Teil des Projekts.

Bei vielen dieser Erkrankungen entscheidet der Zeitpunkt der Erkennung über den weiteren Verlauf. Bei Parkinson etwa beginnt der neuronale Abbau oft Jahre vor der Diagnose; ein früherer Start von Therapie und Bewegung verbessert die Lebensqualität messbar. Depression bleibt häufig lange unerkannt, gerade weil Betroffene den eigenen Zustand schlecht einschätzen.

Ein System, das ganz nebenbei aus normaler Sprache eine persönliche Baseline lernt und auf langsame Abweichungen aufmerksam wird, senkt die Hürde zur Früherkennung auf praktisch null — kein Termin, kein Test, kein bewusster Aufwand. Dass es dabei lokal und datenschutzfreundlich arbeitet, ist kein Nebenpunkt, sondern die Grundvoraussetzung dafür, dass Menschen ein solches System überhaupt in ihr Zuhause lassen. Gerade bei Gesundheitsdaten ist Vertrauen die eigentliche Währung — und ein offenes System schafft dieses Vertrauen, das eine Cloud-Blackbox nie bieten kann.

Dieses Projekt ist überwiegend softwarezentriert; die Hardware bleibt bewusst schlank und alltagstauglich.

Das Fernziel ist ein offener „Gesundheits-Frühwarn-Layer" für die Stimme, der sich in beliebige vorhandene Geräte integrieren lässt — vom Smart Speaker über das Hörgerät bis zur Telefonanlage. Auf freiwilliger Basis und vollständig anonymisiert könnte daraus ein offener Forschungsdatensatz entstehen, der die Wissenschaft zu Stimmbiomarkern weiter voranbringt. Der Leitgedanke bleibt konstant: Gesundheitsvorsorge, die ohne zusätzlichen Aufwand im Alltag mitläuft und deren Daten beim Menschen bleiben, nicht beim Konzern.

Aus den Tiefen des Alls trifft permanent ein feiner Regen geladener Teilchen auf die Erde — kosmische Strahlung. Wann genau das nächste Teilchen einen Detektor auslöst, ist nicht annähernd, sondern prinzipiell unvorhersagbar: Es ist echter physikalischer Zufall, der direkt aus der Quantennatur des radioaktiven Zerfalls und der Teilchenphysik stammt. Macht man diese Einschläge messbar, gewinnt man eine Quelle für echten Zufall (einen True Random Number Generator, TRNG), wie ihn kein Algorithmus erzeugen kann.

Die These von CosmicSeed geht einen Schritt weiter: Dieser echte Zufall lässt sich als „Mutationsquelle" für evolutionäre Berechnung nutzen. Genetische und evolutionäre Algorithmen leben von Zufall, arbeiten heute aber mit deterministischen Pseudo-Zufallsgeneratoren. Die offene Frage ist, ob echter physikalischer Zufall solche Systeme andere — vielleicht reichere — Lösungsräume erkunden lässt, die ein PRNG strukturell nie erreicht.

Auch hier ist die ehrliche Trennung zwischen solidem Fundament und spekulativer Spitze entscheidend.

Der Zufallsgenerator — absolut real und sofort baubar. Strahlungsbasierte TRNGs sind ein Klassiker. Schon seit den 1990er-Jahren betreibt John Walker mit HotBits einen öffentlichen Zufallsdienst, der echte Zufallszahlen aus radioaktivem Zerfall speist. Ein Geigerzähler am Mikrocontroller, dessen Pulsabstände man als Entropie auswertet, ist ein bewährtes, gut verstandenes Projekt. Dieser Teil ist kein Forschungsrisiko, sondern handwerklich klar lösbar.

Der Bio-Computing-Teil — bewusst Vision. Die Idee, Bakterienkulturen als rechnende Systeme zu nutzen und ihre strahlungsbedingten Mutationen als Rechenelement einzusetzen, ist hochspekulativ und gehört eher in den Bereich Gedankenexperiment als kurzfristige Umsetzung. Sie wird ausdrücklich als ferne, visionäre Perspektive gekennzeichnet, nicht als Roadmap.

Der eigentliche Forschungswert liegt dazwischen: Ist echter physikalischer Zufall in evolutionären Algorithmen messbar anders oder besser als ein hochwertiger PRNG? Die ehrliche Erwartung ist, dass der Unterschied gering ausfällt — moderne PRNGs sind exzellent. Aber genau das ist eine saubere, testbare Frage, und ein null- oder negatives Ergebnis wäre selbst informativ. CosmicSeed ist deshalb bewusst als experimenteller Research-Playground positioniert, nicht als Produktversprechen.

Echte Entropie ist eine knappe und wertvolle Ressource — in Kryptografie, in wissenschaftlichen Simulationen, in jeder Anwendung, die nachweisbar nicht manipulierbaren Zufall braucht. Eine eigene, physikalisch fundierte Quelle aufzubauen, die unabhängig von zentralen Diensten arbeitet, hat handfesten Wert.

Darüber hinaus ist die Idee gerade deshalb reizvoll, weil sie eine fast philosophische Frage praktisch testbar macht: Macht es einen Unterschied, ob „Kreativität" in einem Algorithmus aus einer deterministischen Formel oder aus echtem, fundamentalem Zufall des Universums gespeist wird? Diese Frage berührt Determinismus, Emergenz und das Wesen von Neuheit in Berechnung. Sie experimentell und mit günstiger Hardware angreifbar zu machen, statt sie nur zu diskutieren, ist der eigentliche Pionier-Gedanke. Und unabhängig vom Ausgang entsteht dabei etwas Greifbares: ein funktionierender, prüfbarer Zufallsdienst aus den Teilchen ferner Sterne.

Die langfristige Vision ist ein Netzwerk verteilter kosmischer Entropie-Knoten — eine Art „kosmisches random.org", das echten, physikalisch erzeugten Zufall als offenen öffentlichen Dienst bereitstellt. Darauf aufbauend könnte eine Plattform für evolutionäre Kunst, Musik und Design entstehen, die bewusst mit echtem Zufall arbeitet — Werke, deren Neuheit nicht aus einer Formel, sondern aus dem Universum selbst stammt. Der Weg dorthin bleibt experimentell und ergebnisoffen, und genau das ist der Reiz.

Jede Bewegung in einem Raum verändert, wie sich Funkwellen darin ausbreiten — sie werden reflektiert, gebeugt, gedämpft und überlagern sich zu einem feinen Interferenzmuster. Das gilt selbst für Bewegungen, die kaum wahrnehmbar sind: das Heben und Senken des Brustkorbs beim Atmen, im Idealfall sogar das winzige Pochen des Herzschlags. Moderne WLAN-Chips erfassen diese Ausbreitungsbedingungen ohnehin permanent in Form der Channel State Information (CSI), um ihre Übertragung zu optimieren.

Die These von AetherSense: In genau diesen CSI-Daten steckt ein präzises, kontaktloses Abbild der Vitalfunktionen jeder Person im Raum. Ohne Kamera, ohne am Körper getragenes Gerät, im Dunkeln und sogar durch Wände hindurch lässt sich daraus die Atmung ableiten — und unter guten Bedingungen mehr. Das gewöhnliche WLAN wird zum unsichtbaren, allgegenwärtigen Vitalsensor.

Dieses Projekt ist von den fünfen das mit dem unmittelbarsten Praxisbeweis — die grundlegende Funktion wurde im eigenen Aufbau bereits erfolgreich getestet, und die wissenschaftliche Grundlage ist solide.

Was robust funktioniert — Atmungserkennung. Das Atemsignal ist langsam und regelmäßig (rund 0,2–0,3 Hz) und lässt sich mit einem geeigneten Bandpassfilter sehr zuverlässig aus dem CSI-Rauschen herauslösen. Die Forschung dazu ist umfangreich und reproduzierbar. Mit der Ratifizierung des Standards IEEE 802.11bf (WLAN Sensing, 2025) ist kontaktloses Sensing zudem offiziell zum vorgesehenen Anwendungsfall von WLAN geworden — das treibt künftig den Hardware-Support breit voran.

Was anspruchsvoller ist — ehrliche Einordnung. Die Herzschlag-Erkennung ist deutlich fragiler. Das Signal ist schneller (rund 1 Hz), hat eine viel kleinere Amplitude und wird häufig vom stärkeren Atemsignal überlagert; sie gelingt nur unter kontrollierten Bedingungen. Genauso real sind die Grenzen bei mehreren Personen im Raum (überlagernde Signale), bei Bewegungsartefakten (eine sich bewegende Person übertönt das feine Atemmuster vollständig) und bei der Übertragbarkeit zwischen verschiedenen Räumen ohne Neukalibrierung. Genau diese Punkte — Mehrpersonenfähigkeit und kalibrierungsfreie Generalisierung — sind der eigentliche Forschungs- und Pionieranteil.

Werkzeuge & Vorgehen. Als günstigster Einstieg dienen ESP32-basierte Aufbauten (ESP32-CSI-Tool, Espressif esp-csi); für höhere Auflösung kommen Nexmon-fähige Broadcom-Chips oder die klassische Intel-5300-NIC infrage. Die Signalkette führt von den CSI-Rohdaten über Rauschfilterung und Bandpass zur spektralen Analyse bzw. Peak-Detection, ergänzt um ein ML-Modell, das die Robustheit gegenüber Störungen erhöht.

Kontaktlose Vitalüberwachung adressiert ein echtes, breites Bedürfnis — und die Anwendungen in der Medizin sind kaum zu zählen. Drei besonders starke:

Klinik. Kontinuierliches Atemmonitoring ohne Verkabelung bedeutet Bewegungsfreiheit für Patienten, keine Hautirritationen durch Elektroden, weniger Aufwand für das Personal.

Pflege und Zuhause. Ältere, allein lebende Menschen lassen sich überwachen, ohne dass eine stigmatisierende Kamera im Wohnraum hängt — ein entscheidender Akzeptanzfaktor. Atemstillstände, Stürze oder nächtliche Notlagen können erkannt werden, gerade auch bei Menschen mit Demenz, die ein Wearable nicht zuverlässig tragen würden.

Schlafmedizin und Säuglinge. Atmungsmuster über die ganze Nacht, ohne die Verkabelung eines Schlaflabors — relevant etwa fürs Schlafapnoe-Screening. Bei Säuglingen ist die kontaktlose Atemüberwachung ein naheliegender Anwendungsfall.

Der Grund, warum die Idee so überzeugt, liegt in drei Eigenschaften, die kaum eine andere Technologie zugleich bietet: Sie nutzt Infrastruktur, die in fast jedem Gebäude schon vorhanden ist (WLAN). Sie wahrt die Privatsphäre, weil sie keine Bilder erzeugt — ein gewaltiger Vorteil gegenüber Video gerade in Schlafzimmer, Bad und Pflege. Und sie verlangt von der überwachten Person nichts: kein Anlegen, kein Aufladen, kein Bewusstsein über den Vorgang.

Wichtige Einordnung: Ein medizinischer Einsatz im engeren Sinn erfordert klinische Validierung und Zulassung; AetherSense ist zunächst eine offene Forschungs- und Assistenzplattform, kein zertifiziertes Medizinprodukt. Diese Grenze sauber zu ziehen, gehört zum Projekt.

Die Vision ist ein offenes, kalibrierungsfreies und mehrpersonenfähiges Vital-Sensing-System, das in jedem beliebigen Raum mit vorhandenem WLAN läuft — Gebäude, die im Wortsinn „spüren", wer anwesend ist, wie er atmet und ob es ihm gut geht. Von der Säuglingsüberwachung über das nächtliche Apnoe-Screening bis zur Notfallerkennung bei allein lebenden Senioren entstünde eine durchgängige, unsichtbare Schutzschicht. Als Open-Source-Ansatz wäre AetherSense der bewusste Gegenentwurf zu proprietären Radar- und Kameralösungen: privatsphäre-wahrend, herstellerunabhängig und auf Hardware aufsetzend, die ohnehin in der Wand steckt.