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Sentio Systems

Orbis & Sentio bilden eine skalierbare Lösung zur hyperlokalen Umwelt- und Biodiversitätsüberwachung. Verteilte Sensoren erfassen Daten, KI-Services analysieren Artenvielfalt und Wetteranomalien, und ein Cloud-Dashboard liefert Frühwarnungen und Visualisierungen. Das System verbindet Forschung und Endnutzer, um Klimaüberwachung und Prognosen zu verbessern.
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Beschreibung

Orbis (Hardware-Ökosystem) und Sentio (KI-/Cloud-Plattform) bilden eine skalierbare Lösung für die hyperlokale Umwelt- und Biodiversitätsüberwachung. Das System verbindet zentrale Sensoren wie den Orbis Core Hub mit einer Cloud- und KI-Infrastruktur, um lokale Umweltparameter zu erfassen und Daten für Analysen bereitzustellen. Langfristig soll Sentio ein globales Netzwerk verteilter Umweltintelligenz aufbauen, das lokal erhobene Daten bündelt und der Forschung weltweit zugänglich macht, um genauere Klimamodelle und Prognosen zu ermöglichen. Gleichzeitig sollen Nutzer durch personalisierte Umweltberichte, lokale Warnmeldungen und intuitive Visualisierungen profitieren und aktiv zur wissenschaftlichen Klimaforschung beitragen. Im Rahmen des Semesterprojekts liegt der Fokus auf dem Orbis Core Hub sowie der zugehörigen Cloud-Integration, bestehend aus dem Sentio-Backend (Spring Boot + PostgreSQL), Sentio-AI (KI-Services mit FastAPI und PyTorch), Sentio-Web (React-Frontend für Datenvisualisierung) und Sentio-Embedded (MQTT-basierte Sensorkommunikation) sowie Infrastruktur, CI/CD und technischer Dokumentation. So entsteht ein funktionaler Prototyp, der den Datenfluss von der Umweltmessung über die Verarbeitung bis zur Darstellung im Dashboard abbildet und die Grundlage für das Orbis + Sentio Ökosystem legt.




Projektart

Projektarbeit

Semester

WS2025/2026

Beteiligte Studiengänge

Medieninformatik (Bachelor, 7 Semester)

Mobile Medien (Bachelor, 7 Semester)

Team
Ekin Baca, Raffael Bucureasa, Lilly Polzer, Philipp Reßin, Luca Walz
Betreuer
Tobias Jordine
Ansprechpartner

Lilly Polzer

lp120@hdm-stuttgart.de