Was?

Entwickelt wird eine SmartDevice Applikation, welche Kund:innen entlang des Kaufprozesses begleitet, in dem sie ihnen immer passender werdende und ihren Bedürfnissen entsprechende Designvorschläge ausspielt. Zunächst wird mittels im Smart Device integrierter LiDAR-Sensorik das Aufmaß der zu möblierenden Räumlichkeiten erfasst. Anschließend können mithilfe von Augmented Reality die frei konfigurierbaren Möbel in die erfassten Räumlichkeiten projiziert werden. Damit sind Nutzende beim Online Möbelkauf nicht mehr allein auf ihre visuelle Vorstellungskraft angewiesen. Ein generativer Algorithmus unterstützt Nutzende bei der Produktselektion mit KI-generierten Produktvorschlägen, welche diese dank intuitiver Swiping UI bewerten können. Die Produktbewertungen werden direkt in die KI zurückgeführt und beeinflussen somit unmittelbar die nutzeradaptiven Designvorschläge. Hat der Nutzende ein seinen Bedürfnissen entsprechendes passgenaues Möbelstück gefunden, kann er den Bestellprozess auslösen. Die iperMö App übermittelt den gewählten Designentwurf samt CAD/CAM per angeschlossenen Möbelshop an die lokalen Schreiner zur Auslieferung.

Wie?

iperMö.Selector als neuer Datenraum

Zunächst erfasst der Room Mesh Generator per LiDAR-Sensorik die zu möblierenden Räumlichkeiten und vermisst diese. Mittels Augmented Reality werden die Produktvarianten potenzieller Möbel in die Nutzerräumlichkeiten projiziert (AR Projection). Mithilfe der Swiping UI gibt der Nutzer der generative KI (iperMö.Generative AI) Feedback über Gefallen oder Nicht-Gefallen zu den generierten Designvorschlägen per Swipe nach links oder rechts. So können auf einfachste Art und Weise und in rascher Frequenz Produktvorschläge bewertet werden.

iperMö.Generative AI als Kernelement

Die generative KI iperMö.Generative AI erstellt auf Datenbasis von bisherigen Käufen, den individuellen Nutzerpräferenzen sowie aus den in form.bar hinterlegten Produktvarianten Vorschläge für räumlich passende Möbel eines zuvor selektierten Typs. Diese spielt er an den iperMö.Selector aus, von dem er zugleich per Swiping UI Feedback bekommt. Mittels Reinforcement Learning werden die bewerteten Designmuster und deren Variablen als dynamische Parameter genutzt, um mit jedem Swipe einen passgenaueren Entwurf zu erzeugen. Dieser wird wiederum durch die AR Projection im iperMö.Selector in die Räumlichkeiten des
Endnutzers projiziert.