Stellen Sie sich Martha vor: eine 80-jährige, alleinstehende Frau, die im Rollstuhl sitzt. Alle Objekte in ihrer Wohnung sind digital katalogisiert, sämtliche Sensoren und Geräte, die diese Objekte steuern, wurden mit dem Internet vernetzt. Es entsteht eine digitale Karte ihrer Wohnung.

Wenn Martha sich von ihrem Schlafzimmer in die Küche bewegt, schaltet sich das Licht ein und die Temperatur im Zimmer passt sich an. Der Rollstuhl wird langsamer, wenn die Katze ihren Weg kreuzt. Sobald Martha die Küche erreicht, schiebt sich der Tisch aus dem Weg, um ihr den Zugang zu Kühlschrank und Herd zu erleichtern – und bewegt sich zurück an seinen Platz, wenn Martha bereit ist, zu essen. Wenn Martha sich am Abend ins Bett fallen lässt, bewegt sich das Möbel, um sie zu stützen, zugleich wird ein Signal an die örtliche Pflegezentrale und ihren Sohn gesendet.

Was Marthas Wohnung vernetzt und ihren Alltag technisch unterstützt, firmiert als »Spatial Computing«. Es bildet den Kernansatz einer Gruppe von Interessierten, die unsere physischen und digitalen Welten näher zusammenrücken will. Dafür werden alle Werkzeuge genutzt, die bei Virtual- und Augmented-Reality-Anwendungen zum Einsatz kommen: Spatial Computing digitalisiert Objekte, verbindet sie über die Cloud miteinander, erlaubt Sensoren und Motoren, aufeinander zu reagieren, und bildet die reale Welt digital ab. Dies kombiniert sich zu einem detailgenauen räumlichen Modell, in dem eine rechnergesteuerte Koordinator-Instanz die Bewegungen und Interaktionen von Objekten verfolgt und bewegt, während eine Person durch die digitale oder physische Welt navigiert.

Spatial Computing dürfte die Interaktionen zwischen Mensch und Maschine in vielen Lebensbereichen auf ein neues Level heben. Schon jetzt investieren Unternehmen wie Microsoft und Amazon große Summen in die Technologie, um sie in der Industrie, dem Gesundheitswesen, der Logistik oder im Haushalt zum Einsatz zu bringen.

Spatial Computing nutzt digitale Zwillinge

Wie bei der Virtual und der Augmented Reality baut das Spatial Computing auf das Konzept des »digitalen Zwillings«. Man kennt es aus dem rechnerunterstützten Konstruieren, dem »computer-aided design« (CAD), wo Ingenieurinnen und Ingenieure eine digitale Version eines Objekts erstellen. Dieser Zwilling dient verschiedenen Zwecken: als Objekt für den 3-D-Druck in unterschiedlichen Modifikationen, für virtuelle Trainingsläufe oder um es mit anderen digitalen Objekten zu verbinden und virtuelle Welten aufzubauen. Beim Spatial Computing werden nun nicht nur Objekte, sondern auch Personen oder Orten zu virtuellen Zwillingen. Dafür werden Signale und Lidar – eine Methode der optischen Entfernungs- oder Geschwindigkeitsmessung –, Videoaufnahmen und andere Geolokalisierungstechnologien genutzt, um die digitale Karte eines Raums, eines Gebäudes oder einer Stadt zu zeichnen. In dieses Raster integrieren Software-Algorithmen schließlich Sensordaten und digitale Darstellungen von Objekten oder Personen und reichern so die digitale Welt an. Hier lässt sich anschließend alles beobachten, quantifizieren und manipulieren – was dann auch gezielte Rückwirkungen in die reale Welt ermöglicht.

So werden verschiedene Zukunftsszenarien denkbar. Zum Beispiel ein Sanitäterteam, das in eine Wohnung entsandt wird, um eine erkrankte Person zu behandeln, die möglicherweise eine Notoperation benötigt: Während das System medizinische Werte der Person und Echtzeit-Updates an die mobilen Geräte des Rettungsteams und an die Notaufnahme sendet, ermittelt es auch die schnellste Fahrtroute zur Wohnung. Rote Ampeln für andere Verkehrsteilnehmende sorgen für ein schnelles Durchkommen. Wenn der Krankenwagen sein Ziel erreicht, öffnen sich die Eingangstüren des Gebäudes und machen den Weg zum Aufzug frei, der bereits in Position ist. Gegenstände bewegen sich aus dem Weg, während das medizinische Personal mit seiner Liege hereineilt. Während das System den schnellsten Weg in die Notaufnahme leitet, nutzt ein OP-Team Spatial Computing und Augmented Reality, um die Operation vorab durchzuspielen und am virtuellen Körper des Patienten zu planen.

Arbeit sicherer und effizienter gestalten

In der Industrie werden digitale Zwillinge, integrierte Sensorik und im »Internet der Dinge« vernetzte Geräte schon zum Zweck der Produktivitätsoptimierung kombiniert – man kann hier die ersten Anwendungsbeispiele des Spatial Computing erwarten. Der Ansatz könnte Geräte oder ganze Fabrikationsprozesse mit neuen Funktionen versehen. So wäre es vorstellbar, Benutzer, während sie eine Maschine reparieren, mit Augmented-Reality-Headsets oder holografischen Bildern von Reparaturanweisungen oder einer räumlichen Karte der Maschinen detailgenau zu lenken. Das dürfte Ausfallzeiten und Kosten senken.

Mitarbeiterinnen könnten auch aus einer Zentrale heraus die Virtual-Reality-Version einer Fabrik bedienen: Während sie mehrere Roboter beim Bau überwachen, helfen Algorithmen dabei, die Sicherheit, Effizienz und Qualität der Arbeit zu optimieren, indem sie beispielsweise die Aufgaben der Roboter koordinieren und aufeinander abstimmen. Vielleicht näher am Alltag sind Logistikprobleme, bei denen Spatial Computing die Effizienz erhöhen kann – etwa bei der Koordination der Warenflüsse und Arbeitsschritte von Imbissunternehmen und Lebensmittelhändlern.