Bisher gibt es zwei Systeme: eine Greifsteuerung für Handprothesen und eine Übersetzungspipeline Japanisch–Englisch. Beide sind latenzkritische Systeme des maschinellen Lernens, die lokal laufen — auf Geräten, über die der Betreiber verfügt.
Einzelunternehmen · Bayreuth · angemeldet seit 2026
ayaka ist die Geschäftsbezeichnung eines Einzelunternehmens für Software und maschinelles Lernen, angemeldet in Bayreuth am 11. August 2026. Gebaut werden Systeme, deren Inferenz auf eigenen Rechnern stattfindet. Die Forschung dazu erscheint als Open Source, samt der Messungen, die danebengingen.
Prototyp · offene Demo
Ein Modell mit 2,23 Millionen Parametern schlägt einen Detektor, dem die Lösung verraten wird
Eine Kamera am Handgelenk formt den Griff vor dem Kontakt. Das Muskelsignal entscheidet, wann geschlossen wird; das Sehsystem entscheidet, wie.
72,3 % Griffgenauigkeit · 2.232.839 Parameter · nur Pixel · Apache-2.0
Laufende Forschung
Vier kleine Modelle je Absatz, und ein Ergebnis, das zurückgezogen werden musste
Literarisches Japanisch ins Englische — entworfen, zusammengeführt, überarbeitet und geprüft, ohne dass eine Seite den Rechner verlässt.
vierstufige Pipeline · eine Consumer-GPU · vollständig offline
Local-first
Inferenz, die in 125 Millisekunden antworten muss, kann nicht auf ein Netz warten.
Local-first ist hier eine Bedingung, keine Vorliebe. Ein Prothesengriff muss stehen, bevor die Hand am Gegenstand ankommt — das schließt den Weg zu einem gemieteten Endpunkt aus. Eine Übersetzungspipeline, die ein ganzes Buch liest, hat wiederum keinen Grund, dieses Buch an Dritte zu schicken. Zwei verschiedene Probleme, dieselbe Antwort: Das Modell läuft auf dem Gerät vor einem.
Was daraus folgt: Trainiert wird auf eigener Hardware, ausgeliefert wird in Formaten, die ohne Anbieter laufen, und die Zahlen dazu werden auf denselben Geräten gemessen, auf denen die Modelle später arbeiten.
Übernommen aus dem Tätigkeitstext der Gewerbeanmeldung vom 11. August 2026. Was außerhalb liegt, wird abgelehnt statt improvisiert.
01
Entwicklung, Anpassung und Betrieb — vom internen Werkzeug für einen Zweck bis zur Browseranwendung, die auch offline funktionieren muss.
02
Entwicklung, Training und Lizenzierung von Modellen sowie die darauf gestützten Dienste: maschinelle Übersetzung und automatisierte Dokumentenerfassung.
03
Technische Beratung, Anpassung, Wartung und Betrieb von Systemen, die bereits laufen.
04
Erstellung und Bearbeitung von Grafik, Video und Audio — das Material, das ein technisches Projekt braucht, um verstanden zu werden.
Arbeitsweise
Die misslungenen Messungen stehen neben den gelungenen.
Ein Modell, das immer nur gute Zahlen geliefert hat, wurde nicht hart genug gemessen. Die Hime-Evaluation brachte einmal ein positives Ergebnis hervor, das sich auf ein Leck im Antwortschlüssel zurückführen ließ; es wurde nachvollzogen, zurückgezogen und die Prüfung darum herum neu gebaut. Das steht auf der Projektseite, nicht in einem Änderungsprotokoll.
Kundenmaterial bleibt aus fremden Endpunkten heraus. Trainiert wird auf Hardware hier. Jede Zahl auf dieser Seite ist eine gemessene, und wo eine Zahl praktisch wäre, aber nicht bekannt ist, kommt der Satz ohne sie aus.