Kontext-Engine und Sensorfusion
Anwesenheit, Bewegung, Geräuschmuster, Gerätezustände und Kalenderdaten ergeben erst im Verbund Bedeutung. Die Kontext-Engine lernt, wann ein Geräusch normal und wann verdächtig ist, und verknüpft Signale zu Hypothesen. Statt roher Daten sendet sie Interpretationen mit Vertrauenswerten. Regeln und Modelle kooperieren: Heuristiken decken Kantenfälle ab, während maschinelles Lernen Muster generalisiert. Wichtig sind erklärbare Ausgaben und einfache Werkzeuge, um falsche Zuordnungen zu korrigieren, ohne Expertenwissen zu verlangen.