Aaron Nowak Softwareentwicklung und Technologieberatung · Münster

Physical AI und Spatial Intelligence

Systeme, die ihre Umgebung wahrnehmen — und in der realen Welt funktionieren.

Ich entwickle und berate in Softwareentwicklung und Technologieberatung für Physical AI: Robotik, Sensorik, gerätenahe Software, räumliche Erfassung und angewandte KI. Von der ersten Anforderung bis in die Wartung — nicht bis zur Demo.

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Erfolge

Was ich gebaut habe

Projekte aus sieben Jahren Industrie und zwei eigene Veröffentlichungen — überwiegend in der Intralogistik, in der Bildverarbeitung und in der räumlichen Sensorik. Jede Angabe hier ist öffentlich nachlesbar oder im Lebenslauf belegt.

Open Source · Idee am 17.10.2026, veröffentlicht am 03.11.2026 · mit James Kane

Faltwerk — ein Codec für 4D Gaussian Splatting

Dynamische Rekonstruktionen aus vielen Kameras sind riesig: Für jeden Zeitpunkt liegt ein eigener Satz Gauß-Splats vor. Faltwerk faltet Raum und Zeit in wenige Kurven je Splat und entfernt die restliche Redundanz — Knoten je 32-Bilder-Abschnitt, Farb-Codebücher, räumliche Ordnung. Heraus kommt ein kompakter Bitstrom im Format .falt, den ein WebGPU-Spieler im Browser streamt und mit freier Kamerafahrt abspielt.

Format und Bitstrom sind dokumentiert und versioniert; die Python-Referenz und der TypeScript-Decoder sind bitgleich geprüft. Die Auslieferungsrate ist ein Parameter — das Format beschneidet die Splats auf eine vorgegebene Bitrate.

github.com/edrethardo/Faltwerk

Eigenes Projekt · 2026 · Ausgezeichnet von NVIDIA

zettel — Einkaufsagent auf einer RTX 3090

Ein Haushaltsagent, der aus einem Satz den Wochenplan und den Einkauf macht. Läuft vollständig lokal auf einer einzigen Grafikkarte, ohne Cloud und ohne API-Schlüssel. Drei Regeln tragen das Ganze: nur aus vorgelegten Katalogzeilen wählen, erfundene Kennungen verwerfen und zählen statt reparieren, und jede menschliche Ja/Nein-Entscheidung als Bewertung an den Lauf zurückschreiben.

Gemessen: 85 Prozent der Suchbegriffe mit Katalogtreffer, 6 Sekunden je Gericht, 3.308 Tests und 84 Prüfschritte.

github.com/edrethardo/zettel

Verbundprojekt · 2022 bis 2026 · Spheron GmbH

MENTOR — Glas greifen: von 72 auf über 98 Prozent

Öffentlich gefördertes Verbundprojekt zur Greifpunkterkennung an transparenten Objekten. Als technischer Projektleiter habe ich die Architektur des Sensors ab dem Betriebssystem verantwortet: Auswahl der Sensorik, Aufbau des Systems, Planung des Trainings, Container-Deployment und die MLOps-Umgebung — dazu die Einarbeitung der Projektpartner.

Projektziel: Greifquote über 98 Prozent gegen 72 Prozent Stand der Technik.

Projektatlas des BMFTR

Produkt · 2024 bis 2026 · Spheron GmbH

SceneCam 3 — 360-Grad-Kamerasystem mit Gigapixel-Auflösung

Technische Projektleitung für ein sphärisches Kamerasystem mit dem höchsten Dynamikumfang seiner Klasse: CUDA-beschleunigte Bildverarbeitung für hohe Bildraten, und eine CI/CD-Kette von der Versionskontrolle über eigene Build-Satelliten bis in ein Debian-Repository. Das System ist als Produkt im Markt.

Bis 1.152 Gigapixel Rohdaten je Aufnahme und bis 40 Blendenstufen. Eine Aufnahme mit 240 Megapixel dauert rund 10 Sekunden, die Gigapixel-Aufnahme rund 45 Sekunden.

Produktseite: spheron-vr.de

System · Comnovo GmbH und Linde Material Handling

Echtzeit-Staplerlokalisierung für den Linde Safety Guard

Multimodales Echtzeit-Ortungssystem für Flurförderzeuge. Ich habe den Machbarkeitsnachweis entwickelt, vorgestellt und die Finanzierung der Weiterentwicklung gesichert. Das System wird seit 2023 weiterentwickelt und ist heute als Echtzeitlokalisierung Bestandteil des Linde Safety Guard.

Aus einem vorgestellten POC wurde ein Serienbestandteil eines Sicherheitsassistenzsystems.

linde-mh.com

Produkt · 2020 · Comnovo GmbH und Linde Material Handling

Digital Distancing — Contact Tracing mit Ende-zu-Ende-Verschlüsselung

Ich habe die Embedded-Entwicklung eines IoT-Contact-Tracing-Systems mit Ende-zu-Ende-Verschlüsselung verantwortet. Zwei Produkte daraus habe ich bis zur Markteinführung mitverantwortet: die Linde Secure Distance Vest und den Distance Beeper. Beide warnen akustisch, visuell und haptisch, wenn Menschen einander zu nahe kommen; in den Markt kamen sie im Juli 2020.

Abstandsmessung auf 10 Zentimeter genau, Löschung der Daten spätestens nach vier Wochen.

linde-mh.com

System · Comnovo GmbH

Kamerabasierte Sicherung von Gefahrenzonen

Ein kamerabasiertes System, das Gefahrenzonen mit Fremdverkehr — etwa Zulieferern — erkennt und sichert. Die Auswahl und Bewertung der Hardware, die Integration in den Linde Safety Guard und die vollständige Anbindung an den Stapler habe ich verantwortet und selbst entwickelt, im interdisziplinären Team.

Das schwierige Stück war nicht das Erkennen, sondern das Melden ohne Fehlalarm — dieselbe Frage wie bei jedem Sensor, der einen Zustand meldet, den er nicht direkt messen kann.

linde-mh.com

Leistungen

Softwareentwicklung und Technologieberatung

Ich übernehme die Umsetzung oder die Beratung davor. Beides aus derselben Erfahrung: Geräte, Sensorik und KI, die nicht im Labor bleiben sollen.

Softwareentwicklung

Physical AI und Robotik

Systeme, die wahrnehmen und in der realen Welt handeln: Sensorik, gerätenahe Software, Echtzeitverhalten, Anbindung an die Maschine. Von der Anforderung bis in die Wartung.

Erst simulieren, dann bauen: Szenen, Sensoren und Roboter in NVIDIA Isaac Sim und Omniverse aufbauen und dort prüfen, wo ein Fehler billig ist — bevor Hardware bestellt oder eine Anlage umgebaut wird.

Spatial Intelligence

Räumliche Erfassung und Lokalisierung: UWB, 3D-Aufnahme, Positionsbestimmung, gerätenahe Verarbeitung — von der Messung bis zur laufenden Software.

Inspektion und Dokumentation

Erfassung und Befund in einem Zug, aus denselben Daten: hochauflösende 360-Grad-Aufnahmen mit hohem Dynamikumfang, Photogrammetrie, Maß und 3D-Modell.

  • Strukturintegrität — Risse, Verformungen, Materialzustand
  • Gebäude und Anlagen — Dach, Fassade, PV-Anlagen
  • Infrastruktur — Brücken, Straßen, Ingenieurbauwerke
  • Automatisierte Berichte — Befunde, Messungen, Pläne, 3D-Modelle

Angewandte KI auf dem Gerät

Computer Vision, GPU-beschleunigte Inferenz auf NVIDIA Jetson, Modelle, die lokal laufen, wenn Daten das Haus nicht verlassen dürfen. Dazu MLOps von Training bis Deployment.

Technologieberatung

Machbarkeit und Technologieauswahl

Bevor Budget in eine Sackgasse läuft: Welche Sensorik trägt den Anwendungsfall, welches Verfahren hält im Feld, was ist Aufwand und was ist Risiko. Ergebnis ist eine begründete Entscheidung, kein Foliensatz.

Architektur und Schnittstellen

Vom Betriebssystem über Treiber, Sensoranbindung und Echtzeit- sowie Bus-Schnittstellen wie CAN oder UWB bis zur Auswertung. Schnittstellen, die auch dann halten, wenn ein Bauteil getauscht wird.

KI-gestützte Entwicklung einführen

Einführung agentischer Entwicklungsverfahren in bestehenden Teams: Werkzeugauswahl, Leitplanken und Prüfschritte, mit denen automatisch erzeugter Code produktionsreif wird. Bei der Spheron GmbH habe ich das im Entwicklungsteam eingeführt, bei der Comnovo GmbH davor die Entwicklung mit KI.

Technische Einschätzung für M&A

Beurteilung des Entwicklungsstands eines Software- oder Geräteprojekts: Was ist fertig, was ist Prototyp, was fehlt bis zur Auslieferung — und wie lange dauert das realistisch. Für Kaufsondierung und Due Diligence, aus der Sicht dessen, der solche Projekte selbst gebaut und zu Ende gebracht hat.

Betrieb und Übergabe

Deployment, Build- und Release-Ketten, Monitoring, Dokumentation. Und die Einweisung Ihres Teams, damit das System ohne mich weiterläuft.

Werkzeuge und Technologien

  • Python
  • C / C++
  • PyTorch
  • ROS 2
  • Embedded Linux
  • RTOS (ChibiOS)
  • Qt
  • ARM Cortex-M
  • CAN
  • UWB
  • NVIDIA Jetson
  • NVIDIA Isaac Sim
  • Omniverse und USD
  • CUDA
  • vLLM
  • Docker
  • Azure MLOps
  • CI/CD
  • Photogrammetrie
  • SQLite und FTS5
  • Arize Phoenix

Über mich

Wer das macht

Ich bin Softwareentwickler und Berater in Münster. Meine Arbeit liegt dort, wo Software auf Physik trifft: Maschinen, Sensoren, Bilddaten, räumliche Erfassung. Was mich dabei interessiert, ist der zweite Teil — nicht der Aufbau, der im Labor funktioniert, sondern das System, das in der Halle, auf der Baustelle oder am Bauwerk jahrelang läuft.

Zuletzt war ich Technical Lead Embedded AI bei der Spheron GmbH: technische Projektleitung für ein 360-Grad-Kamerasystem mit Gigapixel-Auflösung und für den KI-Sensor im Förderprojekt MENTOR, dessen Architektur ab dem Betriebssystem bei mir lag; dazu eine Azure-gestützte MLOps-Umgebung, die CI/CD-Kette bis ins Paket-Repository und die Einführung agentischer Entwicklung im Team.

Davor vier Jahre bei der Comnovo GmbH in Dortmund, heute Teil von Linde Material Handling: zwei Produkte bis zur Markteinführung mitverantwortet, zuletzt der Machbarkeitsnachweis einer Echtzeit-Staplerlokalisierung, die heute Bestandteil des Linde Safety Guard ist. Dort habe ich die Entwicklung mit KI im Team eingeführt.

Fachlicher Hintergrund ist ein B.Sc. in Medizinischer Physik an der TU Dortmund — Messtechnik, Signalverarbeitung, Strahlung und Geräte. Genau das Handwerkszeug, das Sensorprojekte brauchen.

Ich arbeite deutschlandweit und remote; für Vor-Ort-Termine komme ich zu Ihnen.

Kontakt

Steckt bei Ihnen etwas zwischen Prototyp und Produkt fest?

Schreiben Sie mir zwei Sätze zur Aufgabe. Ich sage Ihnen, ob ich der Richtige bin — und wenn nicht, wen ich empfehlen würde.

Projekt anfragen

Projekte ab Oktober 2026

E-Mail kontakt@aaronnowak.de
Profil linkedin.com/in/aaron-nowak
Code github.com/edrethardo
Sitz Münster, Nordrhein-Westfalen