EP4699292A1 - Computerimplementierter netzknotenpunkt und computerimplementiertes verfahren zur verknüpfung verschiedener eingabegeräte, computerprogrammprodukt und computerlesbares speichermedium - Google Patents

Abstract

Die Erfindung betrifft einen computerimplementierten Netzknotenpunkt und Verfahren zur Verknüpfung verschiedener Eingabegeräte, wie sie beispielsweise beim Zusammentreffen verschiedener Nutzereingaben eines virtuellen Meetings und/oder in der Prototyping Phase eines neuen Produktes, insbesondere eines Internet-basierten Produktes, zeitgleich und/oder zur Lösung einer Aufgabe durch gemeinsames Entwerfen, Planen, Beschreiben, durch Ausprobieren und/oder mittels einer geteilten Datei und/oder eines geteilten virtuellen Arbeitsplatzes, eingesetzt werden. Durch die Erfindung wird es erstmals möglich, dass verschiedene Teilnehmer, verschiedene Geräte innerhalb eines virtuellen Projektraums störungsfrei im Sinne von „ohne Kompatibilitäts-Probleme" also unabhängig von beispielsweise Fähigkeiten, Sprache, Betriebssysteme der Eingabe- und/oder Ausgabegeräte gleichzeitig und ohne Verluste durch Datenkollision über einen Netzknotenpunkt zusammenarbeiten können.

Description

Beschreibung

Computerimplementierter Netzknotenpunkt und computerimplementiertes Verfahren zur Verknüpfung verschiedener Eingabegeräte , Computerprogrammprodukt und computerlesbares Speichermedium

Die Erfindung betri f ft einen computerimplementierten Netzknotenpunkt und Verfahren zur Verknüpfung verschiedener Eingabegeräte , wie sie beispielsweise beim Zusammentref fen verschiedener Nutzereingaben eines virtuellen Meetings und/oder in der Prototyping Phase eines neuen Produktes , insbesondere eines Internet-basierten Produktes , zeitgleich und/oder zur Lösung einer Aufgabe durch gemeinsames Entwerfen, Planen, Beschreiben, durch Ausprobieren und/oder mittels einer geteilten Datei und/oder eines geteilten virtuellen Arbeitsplatzes , eingesetzt werden .

Immer öfter arbeiten Nutzer verschiedener Eingabegeräte digital zusammen, so dass sie über Verbindungen - beispielsweise in einer Sterntopologie - kommuni zieren und/oder auf ein und dasselbe Speicher- , Prozessor und/oder Ausgabegerät zugreifen, das im Zentrum der Zusammenarbeit , beispielsweise eines Prototyps eines neuen Produktes und/oder eines Conceptboard, an dem alle gemeinsam arbeiten, steht .

Beispielsweise arbeiten mehrere Nutzer über j eweils eigene Eingabegeräte während einer virtuellen Besprechung zusammen, wobei insbesondere bevorzugt ein gemeinsames Arbeiten über eine geteilte Datei , z . B . ein Conceptboard, vorliegt , derart , dass alle Mitglieder das Conceptboard gemeinsam und/oder zeitgleich gestalten und/oder darauf zugrei fen .

Bislang werden Nutzereingaben in diesen Fällen, zu beispielsweise einem mit mehreren Rechnern erreichbaren Conceptboard, einer Tabelle , einer Datei und/oder an einer Sprachausgabe nach Chronologie , grundsätzlich nach dem Zeitpunkt der Nutzereingabe prozessiert und/oder verarbeitet . Eine andere Methode der Verarbeitung zeitgleich auf die gleiche Datei zugrei fender Signale besteht darin, die Rechner, über die Nutzereingaben gemacht werden, manuell zu priorisieren, so dass Nutzereingaben des Rechners A mit anderer Priorität als Nutzereingaben des Rechners M behandelt und/oder weitergeleitet werden .

Egal wie , es liegt immer eine Regel vor, durch die beim Zusammenfluss mehrerer Nutzereingaben und/oder beim zeitgleichen Zusammentref fen mehrerer Signale und/oder Datenpakete an einem Netzwerkknotenpunkt oder Netzknotenpunkt , der beispielsweise dem geteilten rechnergestützten Gerät vorgeschaltet ist , zur Verarbeitung eine Art Vorfahrtsregelung getroffen wird, welche Eingabe mit welcher Priorisierung verarbeitet und/oder weitergeleitet wird .

Dabei ist es Stand der Technik, dass die Reihenfolge entweder manuell festgelegt wird und/oder dass sie chronologisch erfolgt . Nachteilig an der manuellen Festlegung ist der Verfahrensschritt , dass ein Nutzer die Sache durchdenken und das System entsprechend einstellen muss und vor allem der Zeitaufwand und die Starrheit , weil nicht flexibel und dynamisch Priorisierungen den aktuellen Situationen automatisch angepasst werden, sondern mühsam und manuell nur anpassbar sind .

Abgesehen von diesen Regeln bremsen manchmal technische Stolpersteine den Zusammenfluss mehrerer Nutzereingaben, weil beispielsweise mangelnde Kompatibilität der einzelnen Geräte untereinander vorliegt . Dies insbesondere dann, wenn nicht ohne weiteres übertragbare und/oder übernehmbare Signale gesendet , respektive empfangen werden, weil beispielsweise Betriebssysteme und/oder Verbindungen über Nutzereingaben erfolgen und/oder unterschiedliche technische Möglichkeiten, Anordnungen, Befehle , Signale der einzelnen zusammengeschalteten Rechner nicht aufeinander abgestimmt sind . So kann es passieren, dass eine Zusammenarbeit mehrerer Nutzer über verschiedene Rechner erst nach entsprechender technischer Anpassung, gegebenenfalls auch nach Aufrüstung und/oder Training der Systeme möglich ist .

Insbesondere zur MVR „Minimum Viable Product" - Testung, bei der Prototypen ausprobiert werden und verschiedene Varianten zur Ermittlung der besten und Nutzer- freundlichsten Methode und/oder technischen Lösung durchgespielt werden, kommt es immer öfter vor, dass die Nutzer durch technische Stolpersteine - wie oben beschrieben - ausgebremst werden, unbrauchbare Ergebnisse erarbeiten und/oder erst nach vielen verschiedenen Anläufen, Trainings , Updates und/oder sonstigen Versuchen zu verwertbaren Ergebnissen kommen .

Nachteilig an einem bisher bekannten Netzknotenpunkten ist es , dass diese Daten empfängt und diese komplett und chronologisch an alle angeschlossenen Geräte weiterleitet . Bei gleichzeitigem Empfang kann es daher zur Kollision von Daten- Paketen kommen, die zu Leistungsproblemen im Netzwerk führen können . So kann es sinnvoll sein, Daten-Pakete mit bestimmten Metadaten bevorzugt und/oder nur an bestimmte Geräte weiterzuleiten, was mit der bisher üblichen, nicht-verarbeitenden Netzknotenpunkten nicht möglich ist .

Es besteht daher der Bedarf nach einer Lösung des oben beschriebenen Problems der Integration verschiedener gleichzeitiger und/oder nicht kompatibler Nutzereingaben in ein geteiltes rechnergestütztes Gerät , insbesondere zu einer geteilten Datei , Plattform, Tool und/oder einem Zugang und/oder einem zwischen den Nutzern geteilten Prozessor, wobei die Nutzereingaben aus verschiedenen, gegebenenfalls auch nicht kompatiblen, rechnergestützten Geräten stammen .

Aufgabe der Erfindung ist daher die Schaf fung einer Vorrichtung und ein Verfahren zur Integration gleichzeitig auftretender Signale verschiedener Geräte eines Netzwerks , insbesondere zu einem Zeitpunkt , an dem mehrere Netzwerkteilnehmer Eingaben machen und/oder Zugri f f auf eine oder mehrere geteilte Dateien, Plattform, Tool nehmen . Dies insbesondere auch dann, wenn die Geräte untereinander nicht von vorneher- ein kompatibel sind, so ist es Aufgabe der vorliegenden Erfindung den Nutzern nicht weiterhin zuzumuten sich für die Zusammenarbeit mit allen Techniken aller Geräte des Netzwerks vertraut zu machen und diese verfügbar zu haben und/oder alle Teilnehmer zur Nutzung der gleichen Technik zu verpflichten, sondern die Nutzer weiterhin ein System nutzen zu lassen, das sie am besten beherrschen und trotzdem eine reibungslose Zusammenarbeit , respektive ein reibungsloses Zusammenspiel der Nutzereingaben in und auf dem geteilten und/oder gemeinsamen Gerät und/oder Datei zu ermöglichen .

Diese Aufgabe wird durch den Gegenstand der vorliegenden Erfindung, wie er in den Ansprüchen, der Beschreibung und den Figuren of fenbart wird, gelöst .

Dementsprechend ist Gegenstand der Erfindung ein computerimplementierter Netzknotenpunkt , mehrere rechnergestützte Geräte in einem kommuni zierenden Rechnernetz so verbindend, dass er rechnergestützt Datenpakete empfängt , zwischenspeichert , analysiert , verarbeitet und/oder gegebenenfalls trans formiert und weiterleitet , wobei der Netzknotenpunkt über ein rechnergestütztes Priorisierungs- und/oder Trans formations-Modul verfügt , das folgende Komponenten hat a) zumindest eine Speichereinheit zum Zwischenspeichern der Datenpaket ( e ) der verbundenen rechnergestützten Geräte nach deren Empfang, b) zumindest einen Prozessor, der geeignet ist , empfangene Datenpakete und/oder deren Metadaten aus zulesen, c) zumindest eine Verbindung zu einem neuronalen Netz mit einer KI zur Erf assung/Analyse und/oder zur Trans formation und/oder Bearbeitung der Datenpaket ( e ) vor ihrer Weiterleitung und d) zumindest einen Prozessor, der geeignet ist , die Ergebnisse der Priorisierung und/oder Analyse der Datenpakete durch die KI auf die Weiterleitung, Trans formation und/oder Bearbeitung der Datenpakete zum gemeinsam durch das Netz genutzten Speicher- , Prozessor und/oder Ausgabegerät anzuwenden .

Außerdem ist Gegenstand der Erfindung ein computerimplementiertes Verfahren zur kollisions freien Weiterleitung mehrerer Datenpakete verschiedener, über einen Netzknotenpunkt , miteinander verbundener rechnergestützter Eingabegeräte an ein oder mehrere ebenfalls mit dem Netzwerkknotenpunkt verbundene ( s ) Ausgabegerät ( e ) , folgende Verfahrensschritte umfassend :

- Erfassen j edes Netzwerkteilnehmers - kurz „Teilnehmers" durch eine Identität ,

- Empfang zumindest einer Eingabe und/oder eines Befehles von einem der Teilnehmer durch den Netzknotenpunkt

- Erfassen und/oder Speichern von Nutzereingaben im gleichen Proj ektraum des Netzknotenpunktes

- Verarbeitung der Eingabe und/oder des Befehls durch einen Prozessor des Netzknotenpunktes , der über eine KI verfügt ,

- Zuordnen und Hinterlegen einer Priorität j edes Netzwerkteilnehmers durch eine Verarbeitung der gesammelten Informationen mittels einer KI und nachfolgende Priorisierung j edes Teilnehmers ,

- Auslesen der Eingaben und/oder Befehle der Teilnehmer und/oder Ereignislisten der Rückmeldungen der Ausgabegeräte ,

- Analyse und Priorisierung der Eingaben und/oder Befehle durch eine künstliche Intelligenz und/oder Verarbeitung der Nutzereingaben mittels einer KI

- Erzeugen von Ergebnissen durch die KI bezüglich Priorisierung der Eingaben und/oder Befehle der j eweiligen Teilnehmer und

- Weiterleitung der Eingaben und/oder Befehle entsprechend der Ergebnisse der Priorisierung

- Erfassen und/oder Auslesen der vom Ausgabegerät erhaltenen Rückmeldung und/oder Ereignislisten über den Erfolg der Weiterleitung und Aus führung der Eingabe und/oder des Befehls durch ein Ausgabegerät und schließlich Analyse der Rückmeldung und Überprüfung der Priorisierung durch die KI .

Nach einer vorteilhaften Aus führungs form des Verfahrens umfasst das Verfahren noch den Verfahrensschritt des optionalen Einordnens der Datenpakete anhand der Metadaten, wie z . B . Datenformat , Dateienformat , Programmversion, Betriebssystem und optional automatische Trans formation, und/oder Update und/oder Übertragung in eine Gruppe und dadurch verbesserte Einordnung in besser mit einem rechnergestützten optional geteilten Gerät oder einem Ausgabegerät in kompatible Datenpakete .

Nach einer weiteren vorteilhaften Aus führungs form der Erfindung umfasst das Verfahren noch das Einordnen eines Teilnehmers in eine Gruppe bezüglich seiner Rolle im Proj ekt und/oder seines Standorts .

Nach einer vorteilhaften Ausgestaltung des Verfahrens umfasst das Verfahren noch den Verfahrensschritt der Visualisierung der j eweils aktuellen Priorisierung .

Als „Priorisierungs- und/oder Trans formations-Modul" des Netzwerk-Knotenpunktes wird eine Zusammenstellung von Computerprogrammen, die die Systemressourcen eines Netzwerkes wie Speichereinheit , Festplatte (n) , Sende- und Empfangssignale und/oder eine Verbindung zu einem neuronalen Netz- mit einer KI und/oder einer Verbindung zum loT verwaltet und diesen Anwendungsprogrammen zur Verfügung stellt , bezeichnet . Das Priorisierungs- und/oder Trans formations-Modul bildet dadurch die Schnittstelle zwischen den Hardware-Komponenten und der Anwendungssoftware des Netzwerkknotenpunktes . Die Aufgaben eines Priorisierungs- und/oder Trans formations-Moduls sind beispielsweise : Steuerung der Kommunikation zwischen den an den Netzwerkknoten angeschlossenen Geräten, sowohl der sternförmig angeschlossenen als auch der Kommunikation mit dem geteilten rechnergestützten Gerät . Die technische Lösung der vorliegenden Erfindung ermöglicht eine digitale Zusammenarbeit mehrerer Teilnehmer über ihre bevorzugten Geräte ohne zusätzlichen Aufwand zur Anpassung der Eingaben in verschiedenen Formaten und/oder nicht kompatibler Datenpakete . Außerdem bietet diese Technik den Teilnehmern mehr Möglichkeiten für Nutzer- Interaktionen . Während einer Prototyping-Phase z . B . beim Entwerfen eines MVPs können die vorhandenen Schnittstellen wieder verwendet werden, anstatt neue für die gemeinsame Zusammenarbeit zu entwickeln .

Die Interoperabilität der Geräte wird gewährleistet , weil die KI , die im Netzknotenpunkt mitumfasst ist , automatisch vom loT „Internet of Things" die neuesten Updates und/oder Transformations-Programme herunterlädt und die Daten der Nutzer über diese Programme an das gemeinsame Gerät angleicht und so Kompatibilität gewährleistet .

Insbesondere während der Prototyping-Phase sollen die Entwicklungskosten so gering wie möglich gehalten werden, um Alternativen aus zuprobieren und umzusetzen . Aus diesem Grund bleiben die Teilnehmer typischerweise bei einem Gerät , einem Tool und/oder einem Programm, wie z . B . Facebook, ein bestimmter Datenspeicher, ein Tool für Videokollaboration, wie z . B . TEAMs , ein Tool für die Interaktion mit dem Design-Prototypen und so weiter . Durch die KI-gesteuerte Trans formation im Netzknotenpunkt , auch „HUB" genannt , können diese Tools beibehalten werden ohne Kompatibilitätsprobleme .

Beispielsweise können dabei auch Nutzer verschiedener Fähig- keits-Levels problemlos Zusammenarbeiten, weil eine dementsprechend trainierte KI bestimmte Fähigkeiten, die dem einen oder anderen Nutzer fehlt , ausgleicht .

Der Begri f f „Nutzer" und „Teilnehmer" unterscheidet sich vorliegend insofern, dass Nutzer unabhängig von einem Proj ekt und Teilnehmer immer einem gemeinsamen Proj ekt zugeordnet sind . Nach dem Stand der Technik gehen Nutzereingaben verloren, wenn beispielsweise chronologisch nach der „FI FO" First-in- First-Out"-Technik respektive nach der „First-in-Last-Out" die erste respektive die letzte Nutzereingabe alle späteren respektive früheren Eingaben überschreibt .

Durch die vorliegende Erfindung dient die im Hub integrierte KI beispielsweise dazu, die Eingaben zu vergleichen, abzuwägen, zu Priorisieren, nach Nutzer-Profil in ein Rating einzuordnen und/oder die Verlässlichkeit und/oder die Hierarchie des Nutzers dessen Eingabe zuzuordnen und die Eingabe dann entsprechend zu priorisieren .

Dabei ist es sinnvoll oder sogar notwendig die Prioritäten immer wieder zu aktualisieren, was durch Zwischenschaltung der KI automatisiert gewährleistet wird . Beispielsweise wenn ein Proj ekt in eine neue Phase eintritt , wenn Personen oder Maschinen inaktiv oder aus beliebigen Gründen weniger vertrauenswürdig werden . Die KI im Hub kann dabei einen menschlichen Administrator ersetzen und gleichzeitig die Abläufe beschleunigen .

Ein Hub nach einer Aus führungs form der Erfindung kann dabei auch Vorfahrtsregeln - z . B . welche Kommunikation Vorrang vor einer anderen hat- Nutzerkommunikation, Laden, Aus führen, Unterbrechen und/oder Beenden von Programmen, Verwaltung und Zuteilung der Prozessorzeit , Verwaltung des internen Speicherplatzes , Verwaltung und Betrieb angeschlossener Geräte , Zugri f fsbeschränkungen und/oder Priorisierungen einrichten und festlegen .

Ein Netzknotenpunkt verbindet Geräte mit einer bestimmten Topologie untereinander . Topologie allgemein beschreibt die Struktur, wie Knotenpunkte miteinander verbunden sind . Es gibt sowohl eine physikalische Topologie , von der hier die Rede ist , als auch eine logische Topologie . Sterntopologie ist eine Art von Netztopologie , sie zeichnet sich dadurch aus , dass alle Endgeräte mit dem Verteiler oder Knotenpunkt verbunden sind, die Endgeräte untereinander sind j edoch nicht verbunden . Weitere übliche Topologien sind z . B . Punkt- zu- Punkt Topologie und Kettentopologie .

Als „Netzknotenpunkt" wird ein Verbindungs- und/oder Verteilerpunkt , ein Umverteilungspunkt und/oder ein Endpunkt bei der Datenübertragung beispielsweise bezeichnet . Z . B . besitzt ein Netzknotenpunkt die Fähigkeit , Übertragungen für andere Netzknoten zu erkennen, zu verarbeiten und/oder weiterzuleiten . Beispielsweise verbindet ein gattungsgemäßer Netzknotenpunkt mehrere rechnergestützte Geräte sternförmig einerseits und zumindest ein im Netzwerk geteiltes rechnergestütztes Gerät andererseits .

Als „Netzwerkknoten" wird beispielsweise Backbone , Gateway, Hostrechner, Server, Switch und/oder Hub bezeichnet .

Als „Zugri f f" wird die Möglichkeit bezeichnet , eine Datei eine Plattform, ein Tool anzusehen, sich anzueignen und/oder zu benutzen .

Als „Tool" wird ein Werkzeug und/oder ein Hil fsprogramm bezeichnet . Insbesondere ist ein Tool ein Programm, das spezielle Aufgaben innerhalb eines größeren Softwarepakets übernimmt . Beispielsweise ist eine App ein Tool , wobei als Unterschied zwischen App und Tool gesehen werden kann, dass eine App ein kleines Programm ist , das auf Smartphones und/oder Tablets mit eingeschränktem User Interface bedienbar ist , wohingegen ein Tool sowohl ein Hil fsprogramm auf einem Smartphone und/oder Tablet wie auch auf einem Server und/oder Desktop sein kann .

Ein „Hub" ist eine Art Multiport-Repeater, durch den ein Signal eines Net zteilnehmers zwar nicht analysiert , aber übertragen wird . Dabei wird im Hub nach der Übertragung j eweils die übertragene Bit- und/oder Symbolebene regeneriert . Zur Kollisionsvermeidung trägt ein Hub allerdings nichts bei , weil alle empfangenen Bits/Symbole an alle Net zteilnehmer ungefiltert und gleichberechtigt weitergeleitet werden . Über ein Hub kann man an j edem Anschluss des Hubs auch den Datenverkehr zwischen Netzwerkteilnehmern mit Netzwerksni f f ern analysieren und/oder mitschneiden .

Als „KI" wird eine künstliche Intelligenz auf Basis eines neuronalen Netzwerks bezeichnet , die im vorliegenden Fall so trainiert ist , dass sie Datenpaketen mit bestimmten Metadaten über den angeschlossenen Prozessor zur Steuerung schneller als andere an die kommuni zierenden Rechner des Rechnernetzwerkes weiterleitet . Die Bearbeitung der KI kann gemäß der Erfindung von einer einfachen Priorisierung der Datenpakete anhand vorgegebener Hierarchien, Wandlung der Datenpakete in System- kompatible Datenpakete , eine Vervollständigung, Korrektur, Ergänzung der Datenpakete

Das Speichermodul eines Netzwerk-Hubs gemäß der Erfindung kann beispielsweise ein einfacher Arbeitsspeicher RAM „Random Access Memory" sein, weil das Speichern der Datenpakete nur intermediär bis zur Weiterleitung an die kommuni zierenden Rechner erforderlich ist .

Der Prozessor kann vorteilhafterweise über Mittel zur Erstellung eines Protokolls verfügen, die abrufbar sind . Die Daten des Protokolls des Prozessors können beispielsweise zum Training der KI eingesetzt werden .

Metadaten oder Metainformationen sind strukturierte Daten, die Informationen über Merkmale der Daten eines Datenblocks enthalten .

Vorzugsweise ist das Speichermodul des Netzwerk-Hubs so konfiguriert , dass es die Metadaten für den Zugri f f durch den Prozessor und/oder die Verbindung zur KI speichert .

Die KI kann anhand der Metadaten beim gleichzeitigen Empfang mehrerer Datenpakete eine Priorisierung automatisiert vornehmen . Der Prozessor zur Steuerung setzt die Priorisierung als Ergebnis der Verarbeitung der Metadaten durch die KI durch die Weiterleitung der Datenpakete aus dem Speicher um .

Insbesondere dann, wenn mehrere Personen an einem Proj ekt Zusammenarbeiten, arbeiten sie häufig über mehrere Geräte zusammen, beispielsweise um eine MVP gemeinsam zu entwerfen, zu erstellen und/oder zu testen .

Weil die Geräte der verschiedenen Personen mit verschiedenen Werkzeugen von verschiedenen Anbietern bereitgestellt werden, sind sie oft nicht kompatibel . So kommt es vor, dass Netzwerkprobleme entstehen und/oder einige Beteiligte sich zunächst aufwändigen Trainings unterwerfen, damit sie gleichberechtigt an dem MVP teilnehmen können .

Durch die hier vorgeschlagene Zwischenschaltung einer KI in dem Netzwerk-Hub ist es möglich, dass die Trainings für den Teilnehmer obsolet werden, weil die KI die Datenpakete der einzelnen Teilnehmer für das System aufbereitet und gegebenenfalls wandelt . Als „rechnergestützt" werden hier alle „computerimplementierten" Geräte bezeichnet .

Im Folgenden wird die Erfindung anhand eines Schaltplans eines Beispiels einer bevorzugten Aus führungs form der vorliegenden Erfindung näher erläutert .

Figur 1 zeigt den Schaltplan des ersten Beispiels : Nach diesem Beispiel wird der Nutzer sich zunächst bei einem ausgewählten Pro ektbereich „Proj ect 1 space" für die Zusammenarbeit anmelden, beispielsweise über seine URL, die er als ID angibt . Der Nutzer erhält diese ID und/oder Proj ekt-URL per Einladung vom Organisator . Beispiele für derartige Space— IDs in Form einer URL sind : MS Teams-Meeting, WhatsApp-Gruppe , Zoom-Meeting oder Google-Meet und/oder ähnliche Tools .

Als nächstes werden allen Nutzer oder Teilnehmer des Proj ekts IDs zugeordnet , die ihre Natur Mensch oder Maschine oder KI und/oder ihren Standort und/oder Ihre Rolle kodieren . Außer- dem erhalten alle Teilnehmer eine erste Priorität , dabei kann zunächst die Priorität aller Teilnehmer gleich oder unterschiedlich sein oder zufällig zugewiesen werden . Beispielsweise kann eine KI eine niedrige Priorität erhalten und/oder KI gesteuerte Geräte eine kleinere Ereignispriorität . Die anfänglichen Prioritäten können zunächst korrigiert werden, insbesondere durch einen menschlichen Administrator korrigiert werden, wobei die Daten der Korrektur auch wieder zum Training der KI im HUB einsetzbar ist . Beispielsweise erhält ein Nutzer in Führungsposition eine höhere Priorität als ein menschlicher Nutzer in niedrigerer Hierarchie .

Die Proj ektteilnehmer arbeiten zusammen, indem sie ihre Wünsche und Eingaben als Befehle spezi fi zieren, die sie über ihre bevorzugten Geräte mit bevorzugten Schnittsteilen- Anwendungen in den gemeinsamen Proj ektraum eingeben . Der In- terface-HUB gemäß dem hier gezeigten Beispiel der vorliegenden Erfindung leitet diese Befehle oder Eingaben an die Akteure oder agierenden Software-Anwendungen weiter, die im gleichen Proj ektraum verbunden sind, wie in Figur 1 dargestellt .

Figur 1 zeigt zentral den Netzknotenpunkt 1 . Links davon sind die Nutzer 2a bis 2c zu erkennen mit ihren individuellen Eingabegeräten 3a bis 3c wie z . B . Desktop, Mobilgerät , Smartphone , Tablet , VR „Virtual Reality" und/oder AR „Augmented Rea- lity"-Brille , Mikrophon, Mouse , Haptische Eingabegeräte wie Tastatur, Touchscreen, Joystick, Fernbedienung, Audio- Eingabegeräte mit oder ohne Spracherkennung, und andere , dem Fachmann hinlänglich bekannte Geräte , sowie beliebige Kombinationen der genannten Geräte .

Daneben können alternativ oder ergänzend noch automatisiert erzeugte Eingaben wie Akustikeingaben, Licht- , Temperatur- , Magnet- , Sensorik-Eingaben, Eingaben durch Messungen und/oder durch Bewegungs-Positionserkennungs-Sensorik mit entsprechender Verbindung zu einer Schnittstelle am Netzknotenpunkt erfolgen . Über geeignete Schnittstellen 4a, 4b, 4c kommuni zieren die Eingabegeräte der Teilnehmer und gegebenenfalls Geräte mit entsprechender Sensorik mit dem Netzknotenpunkt 1 .

Als Schnittstellen 4a, 4b, 4c werden Verbindungsstellen zwischen den miteinander in Beziehung stehenden informationsverarbeitenden Systemen oder Systemkomponenten, wie Eingabegerät 3a bis 3c und Netzknotenpunkt 1 , über die der Austausch von Daten oder Steuerinformationen erfolgt , bezeichnet .

Geeignete Schnittstellen 4a bis 4c sind beispielsweise alle Arten von GUI s , „Graphical-User- Interf aces" , Programmier- Schnittstelle , API „Application Programming Interface" , Chat-Anwendung mit oder ohne automatisierten Chat-Bot , Dashboard als physisches Gerät und/oder als SW-GUI „Software- Graphical User Interf ace" -Anwendung .

Uber die oben genannten Geräte 3a bis 3c und die Kommunikation über die Schnittstellen 4a bis 4c, die auch Daten aus Messungen, Sensorik umfassen können, liefern die Nutzer 2a bis 2c Eingaben und/oder Befehle , die über die entsprechende URL proj ektbezogen vom Netzknotenpunkt 1 empfangen werden .

Der Netzknotenpunkt 1 ist gemäß dem vorliegenden Aus führungsbeispiel der Erfindung mit einem Prozessor 5 , der über eine KI und optional Zugang zum loT verfügt , ausgestattet , der so konfiguriert ist , dass er die Eingaben und/oder Befehle empfängt und verarbeitet . Dabei kann der Prozessor 5 des Knotenpunktes 1 die Eingaben und/oder Befehle zum j eweiligen Proj ekt priorisieren, über die KI auf Zuverlässigkeit hin prüfen und/oder trans formieren, so dass die Eingaben und/oder Befehle zu einem Proj ekt untereinander und/oder mit einem ausgewählten Ausgabegerät 6a bis 6h kompatibel sind . Uber den Netzknotenpunkt 1 werden die so verarbeiteten, also priorisierten, als zuverlässig eingestuften und/oder kompatiblen Eingaben der Nutzer 2a bis 2c an die Ausgabegeräte 6a bis 6h weiter geleitet . Als Teilnehmer eines Proj ektes werden alle Eingabe- und Ausgabegeräte bezeichnet , die über eine gemeinsame Identi fikation Eingaben und/oder Rückmeldungen an den Prozessor des Netzknotenpunktes senden . Beispielsweise haben alle Teilnehmer eine gemeinsame URL, die Proj ekt-URL . Alle Teilnehmer eines Proj ektes befinden sich in einem virtuellen Proj ektraum, in dem sich auch die Aufgabe , der Prototyp, das Conceptboard etc . , an dem alle Teilnehmer gemeinsam arbeiten und das als „Ausgabegerät 6a bis 6h" mit den Netzknotenpunkt 1 verbunden ist .

Zum Training der mit dem Netzknotenpunkt 1 verbundenen KI erfolgen von den Ausgabegeräten 6a bis 6h proj ektbezogene Rückmeldungen 7a und 7b an den Prozessor 5 mit verbundener KI . Uber so genannte Feedback-Erfassungsgeräte 7a, 7b, die beispielsweise über Sensoren, Kameras , Analysegeräte , Messinstrumente , Mikrophone und/oder Waagen verfügen, erhält die KI des Netzknotenpunktes 1 Feedback oder Rückmeldung über den Erfolg des Ausgabegerätes 6a bis 6h bei der Aus führung des eingegebenen und weitergeleiteten Befehls , die die KI mit dem j eweiligen Teilnehmer 2a bis 2c, von dem der Befehl oder die Eingabe kam, koppelt .

Diese Rückmeldungen 7a und 7b enthalten Informationen über die Ergebnisse der an die Ausgabegeräte 6a bis 6h weitergeleiteten Eingaben der Nutzer 2a bis 2c . Beispielsweise wird dadurch der KI mitgeteilt , dass eine Eingabe des Nutzers 2a für eine Aktion, die durch das Ausgabegerät 6c, einem Roboter, aus zuführen ist , sinnvoll oder nicht sinnvoll ist , so dass die KI eine Information über die Zuverlässigkeit des Nutzers 2a erhält , der bei entsprechenden weiteren Eingaben dann von der KI oder auch manuell durch einen Administrator höher oder niedriger priorisiert oder sogar blockiert werden kann . Im Prozessor 5 des Netzknotenpunktes 1 werden zunächst alle Eingaben und alle Informationen zu den Eingaben gesammelt , abgespeichert und verarbeitet .

Der Prozessor 5 ist mit einem Priorisierungs- und/oder Transformations-Modul wie z . B . KI und/oder Schnittstelle zum loT , die im Netzknotenpunkt 1 integral enthalten sind, verbunden .

Mögliche Ausgabeschnittstellen und/oder Ausgabe-Akteure , die die Eingabe-Befehle aus führen sind : Werkzeuge wie Roboter 6c - sowohl für „smart-home"-Anwendungen als auch industrielle Roboter, bildliche Darstellungen wie TV, smart TV, Monitor, Drucker, VR/AR-Brille , Headsets , mit oder ohne HUD „Head-up- Displays" , Lichtsignale , akustische Signale , Vibrations- Signale , sowie beliebige Kombinationen dieser Geräte .

Möglichkeiten zur Visualisierung des Feedbacks 7a, 7b sind z . B . Bildschirme , webbasiert innerhalb eines Webbrowsers und/oder Anzeigen, so genannte „Viewer" innerhalb von Anwendungen Smart-TV, VR/AR Brille , Headset oder Lautspre- cher/Soundbars für akustisches Feedback, Lichter, LEDs , ggf . auf Armaturenbrettern montiert und/oder mit Akustik kombiniert .

Bevorzugt ist die Event-Listener-Komponente des Prozessors mit den gängigsten im Internet verfügbaren Schnittstellen wie SLACK®, Dropbox®, Airtable®, MQTT-Servern®, ThingSpeak® und/oder anderen IoT-Schnittstellen verbunden . Beispielsweise ist sie auch mit sozialen Netzwerken und/oder Sprachassistenten verbunden und nutzt die so erhältlichen Informationen zu Verarbeitung der Eingaben 4a bis 4c .

Figur 2 zeigt den Aufbau und/oder die Architektur eines Netzknotenpunktes 10 nach einem Aus führungsbeispiel der vorliegenden Erfindung . Mittig ist durch einen Rahmen der Netzknotenpunkt 10 zu erkennen, der auch in Figur 1 der Netzknotenpunkt 1 sein könnte. Figur 2 zeigt einen schematischen Schaltplan, wie in einem beispielhaften Netzknotenpunkt 1 nach der Erfindung die einzelnen Elemente ineinandergreifen und das Verfahren nach einem Ausführungsbeispiel der Erfindung abläuft.

Zu erkennen ist innerhalb des Rahmens des net zknotenpunktes 10 von unten nach oben zunächst der Prozessschritt 100, die so genannte „Projekt-Space-Definition", wo der Prozessor anhand der URL der Empfangenen Eingabe die Eingabe einem Projekt zuordnet. Dabei wird z. B. auf die Liste der Teilnehmer 101, auf die Liste der gerade angeschlossenen Projekte 102 und auf die Liste der gerade verbundenen Schnittstellen 103 zurückgegriffen. Das Ergebnis zu welchem Projekt die Eingabe zuzuordnen ist, wird im Prozessschritt 110 der KI 110, dem so genannten „AI Decision Taker 110" weitergeleitet. In der KI 110 kommen außerdem die Ergebnisse und Informationen aus dem Feedback Analyzer 120, der - beispielweise bezugnehmend auf Figur 1 mit den Ausgabegeräten 6a und 6f kommunikativ verbunden ist, zu dem jeweiligen Projekt an.

Vom im Netzknotenpunkt 10, wie in Figur 2 dargestellt, enthaltenen „Event-Listener 130" kommen Informationen aus den Schnittstellen zum loT, wie oben dargestellt, einem MQTT Broker I 131 und einem MQTT Broker II 132, einem Social Network I API 133, einer Data Base I 134, einer loT Plattform I 135, einem Social Network II API 136 und/oder einem Datenspeicher 137 über ein Input Command Mapping 140, das die Informationen aus dem Event-Listener transformiert, einordnet und mit der KI kompatibel macht, bei der KI 110, an. Dabei ist der Prozessschritt „Input Command Mapping " mit dem Zugriff auf eine Liste der Befehle „list of commands" 141, die selbstverständlich erweiterbar ist, wo beispielsweise Teilnehmer mit höherer Priorität - sichtbar oder nicht - weiter oben stehen und je nach Projekt verschiedene Befehle hinterlegt sind, gekoppelt. Die Entscheidungen von Teilnehmern mit niedrigerer Priorität können weiterhin in der Benutzeroberfläche der „list of commands" 141 visualisiert werden, teilweise transparent , wobei - z . B . - der Transparenzprozentsatz der Priorität entspricht . Für digitale Zwillinge oder andere Visualisierungsanwendungen, die z . B . an einem Prototyping-Prozess beteiligt sind, kann der Inhalt dieser spezi fischen Benutzeroberfläche aus dem Feedback-Analyzer mit den aktuellen Entscheidungen in diese Anwendungen integriert werden .

Nachdem die Befehle gesammelt und priorisiert wurden, sendet der Netzknotenpunkt 1 oder 10 die hochpriorisierten Befehle an die mit diesem Proj ekt verbundenen Ausgabeschnittstellen wie z . B . 6a bis 6h aus Figur 1 . Dabei kann eine Ausgabeschnittstelle mit einem Visualisierungs fenster eines Webbrowsers und/oder einer Webcam und/oder einem Telefonkonferenzfenster verbunden sein . Ein Benutzer kann auswählen, welche Ausgabe er von welchem Endgerät aus beobachten möchte , z . B . Bildschirm eines Desktop-Computers , Laptops , Tablets , Smartphones , Smartwatch, Smart-TV, VR/AR-Brille oder Headset und/oder Audioausgabe . Beschränkt sind die Möglichkeiten der Ausgabegeräte nur insofern, als das Ausgabegerät mit dem Netzknotenpunkt 1 oder 10 und zu dem j eweiligen Proj ekt gehörig kommunikativ verbunden ist .

Die KI 110 verarbeitet die Datenblöcke mit Informationen und/oder Eingaben und erzeugt das Ergebnis der Verarbeitung als Ausgabe 111 an die entsprechenden Geräte 112 , die beispielsweise bildgebende Geräte umfassen können .

Am Netzknotenpunkt können zu j eder Zeit Geräte ab- und angemeldet werden .

Der Netzknotenpunkt hat die KI 110 , die einmal konfiguriert wird und die dann vom Teilnehmer oder Pro j ektleiter unbeeinflusst aber durch die eingehenden Ergebnisse der Feedback- Analyse ständig weiter trainiert , arbeitet .

Der in Figur 2 dargestellte Prozess ist dynamisch und verläuft in Echtzeit zur Arbeit am Proj ekt , weil die Verarbei- tung durch die KI 110 automatisch und dynamisch verläuft , da die KI 110 ständig mit neuen Rückmeldungen 120 versorgt wird, die dann in die weitere Verarbeitung der Eingaben einfließen .

Ein so nach einem Aus führungsbeispiel der Erfindung ausgestatteter Netzknotenpunkt 1 oder 10 analysiert alle Eingaben und die Ergebnisse der RückmeldungenVa und 7b, die entweder über Proj ektteilnehmer und/oder über Maschinen und/oder automatisch über Sensoren im Feedback Analyzer 120 erhalten werden . Im Prozessschritt „Feedback Analyzer" 120 wird dann über die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit aller Teilnehmer entschieden und die Prioritäten der Eingaben basieren automatisch auf der aktuellen Vertrauenswürdigkeit der Teilnehmer .

Beispielsweise erhält ein Teilnehmer, der sich aktiver an der Zusammenarbeit beteiligt eine höhere Priorität als andere Teilnehmer, die weniger beteiligt sind .

Im Prozessschritt „Feedback-Analyzer" 120 werden alle Rückmeldungen der resultierenden S zene gesammelt dabei liegen automatisch erfasste sensorische Werte genauso wie Ansichten und Daten aus angeschlossenen Kameras mit - beispielsweise Gesten- Mimikerkennung, Eingaben von Teilnehmern über entsprechende Plattformen und/oder Benutzeroberflächen vor . Die KI 110 kann hier alle Möglichkeiten ausspielen, Wertungen, Chronologie , Häufigkeiten etc . können zum Ergebnis des Feedback-Analyzers 120 beitragen .

Beispielsweise können einige Geräte synchron mit dem Netzknotenpunkt 1 oder 10 kommuni zieren . Dabei wird z . B . eine vom Netzknotenpunkt 1 oder 10 weitergeleitete Eingabe verarbeitet und eine Rückmeldung „OK" oder „Fehler" zurückgeschickt an den Feedback-Analyzer 120 . Diese Rückmeldung wird dem Gerät zugeordnet , von dem die Eingabe erfolgte , so dass die Priorisierung des Teilnehmers , der sich dieses Geräts für die Eingabe bedient hat , anpassbar wird . Einige Geräte können möglicherweise nicht sofort mit einer Rückmeldung auf einen empfangenen Befehl reagieren . Dies kann in Situationen passieren, in denen die Ergebnisse von mehreren Aktionen verschiedener Teilnehmer abhängen oder wenn ein Teilnehmer nicht über die Funktionalität zum Senden von Rückmeldungen verfügt . Solche Situationen können - beispielsweise aus Sicherheitsgründen - durch zusätzliche Sensorik erfasst werden . Diese Sensorik kann mittels entsprechender Vorrichtungen auch Umgebungstemperatur, Geräuschpegel etc . umfassen . Die KI 110 kann dann anhand aller Informationen analysieren, um zu lernen, welche Befehlssequenzen zu „positiven" und welche zu „negativen" Rückmeldungen führen .

Negative Rückmeldungen sind beispielsweise ein automatisch vom Ausgabegerät , wie z . B . dem Roboter, ausgegebenes Signal „Fehler" , „Alarm" , „Nicht-Bestanden" wohingegen positive Rückmeldungen sich beispielsweise durch ein „Okay" , „bestanden" , „erledigt" äußern . Der Feedback-Analyzer 120 wird dabei mit <command_sequence , feedback> trainiert und lernt vorherzusagen, welche Befehlskombination zu „negativen" oder „positiven" Werten der Sensoren führen kann . Gleichzeitig wird die KI 110 auch die Teilnehmer priorisieren, die ein positives Signal im Feedback-Analyzer 120 bewirken .

Nach einer weiteren Aus führungs form der Erfindung ist vorgesehen, dass der Feedback-Analyzer 120 eine zusätzliche Benutzeroberfläche hat , über die die Ergebnisse der aktuellen Priorisierung visualisiert und die Teilnehmer über die Entscheidungen und Priorisierungen informiert werden . Die Nutzer erkennen das und können die Angabe welcher Teilnehmer aufgrund welcher Befehle von der KI als unzuverlässig eingestuft wird, nachvoll ziehen, mit der Realität abgleichen und ggf . korrigieren . Das gibt den Teilnehmern auch die Gelegenheit , die automatisierte Entscheidung der KI zu verbessern, die dann als neue Eingabe zum Training der KI einsetzbar ist .

Es gibt viele Anwendungsbeispiele , wie z . B . das eines Makerspace für 3D Druck und/oder Laserschneiden, wo die KI 120 im Netzknotenpunkt 1 oder 10 durch die Feedback-Überprüfung j eder einzelnen Eingabe dem Nutzer wertvolle Hinweise geben kann, welche Einstellungen bessere und schlechtere Ergebnisse liefern . So wird eine Transaktion der Eingabe eines Teilnehmers zu einem Modell in ein 3D-Druckf ähiges Modell mit einem ok als Rückmeldung bewertet . Diese Einstellung erhält vom Netzknotenpunkt eine hohe Priorität , die für den Teilnehmer auch sichtbar ist . Andernfalls sendet die KI des Netzknotenpunktes 1 oder 10 als Feedback „Fehler" zurück, wenn es erkennt , dass es diese Datei nicht drucken kann .

Der Netzknotenpunkt 1 , 10 nach Aus führungsbeispielen der Erfindung stellt in dem Prozess ein Überprüfungs-Werkzeug dar, das alle Daten sammelt , bewertet und analysiert , sowohl die Eingaben der Teilnehmer als auch die Feedback-Meldungen der Ausgabegeräte .

Figur 3 zeigt ein mögliches Beispiel , wie die Ergebnisse der KI 110 , den Teilnehmern visualisiert werden können .

Dabei ist klar zu erkennen mit grünem Haken einerseits und rotem Kreuz andererseits , wie oft eine Weiterleitung einer Eingabe 4a bis 4c eines Teilnehmers - also in einer Zeile - gemäß dem Feedback-Analyzer 120 beim Ausgabegerät 6a bis 6h zum Erfolg geführt hat und wie oft nicht .

Nach einer bevorzugten Aus führungs form der Erfindung steht es dem Teilnehmer danach frei , dieses Ergebnis der KI 110 aus den Daten des Feedback-Analyzers 120 , zu korrigieren oder stehen zu lassen . bei der der Feedback-Analyzer positive und negative Rückmeldung von den Ausgabegeräten 6a bis 6h empfängt .

Die Eingaben der Teilnehmer werden vom Netzknotenpunkt 1 oder 10 ständig überwacht . Den Verlauf der Ergebnisse der Überwachung ist in der KI ebenfalls abrufbar, so dass , basierend auf den gesammelten historischen Daten der Teilnehmer, Eingaben und Feedbacks der Netzknotenpunkt j edem Teilnehmer für seine Art der Eingabe eine entsprechende Priorität zuordnen wird . Für die korrekte Art der Eingabe gibt es eine hohe Priorität , erkenntlich beispielsweise auf der Liste „list of commands" 141 aus Figur 2 . Durch die Zwischenschaltung eines Netzknotenpunkts mit KI 1 oder 10 wie erfindungsgemäß vorgeschlagen wird allgemein die Gesamtzahl der Fehler pro Zeitraum reduziert .

Als weiteres Beispiel oder „use case" wird eine Verpackungsstation beschrieben . Die Verpackungsstation in einer Werkstatt wird von Robotern bedient , die schwere Pakete heben, tragen und transportieren können . Alltagsmaschinen und Menschen arbeiten eng zusammen und das erfordert eine besondere Sicherheitsstrategie . Dazu wird beispielsweise ein Sensor in den Ausweis oder ein tragbares Gerät des menschlichen Teilnehmers integriert , um einen Vorfall sofort zu erkennen und automatisiert ein Alarmsignal zu senden . Roboter verfügen sowieso über integrierte Sensoren, die ihren aktuellen Zustand erkennen und diesen als Rückmeldungen an den Netzknotenpunkt senden .

Im Fall eines Unfalls , bei dem ein Mensch zusammenbricht oder ein Roboter oder seine Ladung mit einem Menschen kollidiert , sendet ein Sensor ein Alarmsignal . Dies ist ein Beispiel für ein „negatives" Feedback zur Eingabe , die dann an den Roboter und/oder andere Ausgabegeräte , z . B . solche die Alarmsignale auslösen, in der Packstation gesendet wird .

Alle Rückmeldungen werden kontinuierlich von den Sensoren und dem Netzknotenpunkt gesammelt und sofort als Eingaben, die im Netzknotenpunkt verarbeitet werden, weitergeleitet und gleichzeitig automatisch zum Trainieren der KI des Netzknotenpunkts genutzt . Die KI im Netzknotenpunkt lernt zu erkennen, welcher Befehl von welchem Teilnehmer für dieses Feedback verantwortlich ist und spiegelt diese Entscheidung - beispielsweise - in der Benutzeroberfläche des Feedback- Analyzers wider . So können die Nutzer die aktuelle Entscheidung der KI sehen . Die Nutzer können die Entscheidung der KI durch die Visualisierung der Ergebnisse der KI sehen und mit der Realität vergleichen und entsprechend korrigieren oder bestätigen . Diese Nutzeraktion wird dann ebenfalls der KI zum Training zur Verfügung gestellt , um die Qualität der automatischen Priorisierung zu verbessern . Basierend auf einem solchen Training kann die KI auch lernen, vorherzusagen, ob eine Eingabesequenz zu einer gefährlichen Situation oder zu einem Unfall führen könnte . Die KI kann im Besten Fall lernen unabhängig von einer menschlichen Überprüfung in Echtzeit und dynamisch zu entscheiden, ob eine entsprechende Eingabe eines identi fi zierten Nutzers an ein Ausgabegerät weitergeleitet wird oder nicht . Ebenso kann die KI die Priorisierung dynamisch vornehmen und j ederzeit revidieren, wobei für die Ergebnisse der Priorisierung vorzugsweise gleichzeitig mit der Änderung in der „list of commands" 141 visualisiert werden .

Die KI 110 oder der „AI Decision Taker" 110 kann auch erweitert werden, so dass er nicht nur die Teilnehmer und Nutzer priorisiert , sondern über das Feedback 7a, 7b auch die Ausgabegeräte anhand ihrer Ergebnisse mit theoretischen und/oder früher erlangten Arbeitsergebnissen vergleicht und/oder dynamisch überwacht . Beispielsweise wenn, wie in dem oben beschriebenen Beispiel eines Unfalls in der Packstation der Roboter 6c nicht auf das Alarmsignal reagiert , sondern seine Aktivität weiter fortsetzt , dann wird dies von der KI 110 als falsche Aktion gewertet und entsprechend der Roboter 6c niedrig priorisiert . Andererseits , wenn der Roboter alle Aktivitäten stoppt und das System über den Unfall informiert , z . B . indem er eine entsprechend alarmierende Rückmeldung dem Netzknotenpunkt und/oder auf andere Weise sendet , dann wird dies als korrekte Aktion gewertet und der Roboter 6c bleibt hoch priorisiert oder wird hochgestuft und bekommt mehr Aufgaben . Der Roboter mit den schlechtesten Ergebnissen wird beispielsweise ganz vom Proj ekt entfernt , die Verbindung gekappt und die Teilnehmer ggf . darüber informiert .

Eine derartige erweitert eingesetzte KI 110 , die über einen erweiterten Feedback-Analyzer 120 mit Management Funktion verfügt , hil ft automatisch, kaputte Maschinen zu entfernen und Fehler auf zudecken und zu eliminieren und stützt damit die Sicherheit im gesamten System ab . Die automatische Priorisierung durch die KI 110 aufgrund des Verhaltens und dem Erfolg aller Teilnehmer 2a bis 2c erfolgt automatisch, dynamisch in Echtzeit und ggf . auch transparent durch Visualisierung gemäß beispielsweise Figur 3 . Alle Eingaben bleiben erhalten, auch wenn eine Datenkollision im Netzknotenpunkt 1 oder 10 stattfindet , wobei die wertvollsten - nach der Einschätzung des KI-Analyzers 110 - Entscheidungen sofort umgesetzt werden, die weniger wertvollen werden gespeichert und mit niedrigerer Priorität umgesetzt . Diese weiteren Eingaben werden durch eine Visualisierung - beispielsweise nach dem in Figur 3 dargestellten Aus führungsbeispiel - sofort dargestellt und die Reihenfolge der Priorisierungen ist in der Visualisierung auch erkennbar . Um die Visualisierung einfach, aber aussagekräftig zu erhalten, kann beispielsweise ein zusätzliches Icon zur Entscheidungsübersicht aus- oder eingeblendet werden .

Die hier vorgestellte automatische Verbindung der verschiedenen Schnittstellen hält die Kosten für das Prototyping niedrig und erhöht die Ef fektivität der Nutzer- Interaktion über - dem j eweiligen Nutzer vertraute - Eingabegeräte .

Verschiedene Arten der Ein- und Ausgabegeräte , die innerhalb eines Proj ekts über den Net zkontenpunkt verbunden sind, ermöglichen auch die reibungslose Zusammenarbeit von Menschen mit unterschiedlichen Fähigkeiten, Behinderungen und/oder Kulturen, weil die „Uberset zungsschwierigkeiten" genauso wie die Unterschiede in den Formaten der zu den Eingaben gehörenden Datenblöcke durch eine entsprechend trainierte und mit dem loT verbundene KI automatisch ausgeräumt werden .

So sind Eingaben und ist die Teilnahme von ganz verschiedenen Nutzern an einer Design-/Prototyping-Sitzung in einem virtuellen Proj ektraum möglich, nicht nur verschiedene menschliche Teilnehmer, sondern auch menschliche Nutzer, intelligente Maschinen und/oder intelligente Algorithmen können gleichzeitig an der gleichen Aufgabe im gleichen virtuellen Proj ektraum arbeiten . Sie alle können gleichzeitig zu verschiedenen Teilen des Designs/Prototyps -virtuell oder physisch - beitra- gen . Wenn mehrere Teilnehmer versuchen, mit gleichzeitigen Befehlen oder Eingaben zum gleichen Teil bei zutragen, entscheidet die KI 110 automatisch, welcher ausgeführt werden soll . Diese Entscheidung wird im Laufe der Zeit - basierend auf das über den Feedback-Analyzer 120 und der KI 110 laufende Verfahren - ständig verbessert und überprüft .

Unabhängig von der grammatikalischen Verwendung des Begri f fs werden als „Nutzer" „Teilnehmer" „menschliche Teilnehmer" „Proj ektteilnehmer" etc . Personen mit männlicher, weiblicher oder anderer Geschlechtsidentität bezeichnet .

Durch die Erfindung wird es erstmals möglich, dass verschiedene Teilnehmer, verschiedene Geräte innerhalb eines virtuellen Proj ektraums störungs frei im Sinne von „ohne Kompatibilitäts-Probleme" also unabhängig von beispielsweise Fähigkeiten, Sprache , Betriebssysteme der Eingabe- und/oder Ausgabegeräte gleichzeitig und ohne Verluste durch Datenkollision über einen Netzknotenpunkt Zusammenarbeiten können .

Unabhängig vom gramma tikali schen Geschl ech t eines bestimmten Begriffes sind Personen mi t männli cher weibli cher oder anderer Geschl ech teridenti tät mi t umfasst .

Claims

Patentansprüche

1 . Computerimplementierter Netzknotenpunkt , mehrere rechnergestützte Geräte in einem kommuni zierenden Rechnernetz so verbindend, dass er Datenpakete empfängt und weiterleitet , wobei im oder über den Netzknotenpunkt vor ihrer Weiterleitung die Datenpakete zwischengespeichert , analysiert , verarbeitet und/oder gegebenenfalls trans formiert werden, wobei der Netzknotenpunkt ein rechnergestütztes Priorisierungs- und/oder Trans formations-Modul aufweist , das folgende Komponenten hat : e ) zumindest eine Speichereinheit zum Zwischenspeichern der Datenpaket ( e ) der verbundenen rechnergestützten Geräte nach deren Empfang, f ) zumindest einen Prozessor, der geeignet ist , empfangene Datenpakete und/oder deren Metadaten aus zulesen, g) zumindest eine Verbindung zu einem neuronalen Netz mit einer KI zur Erf assung/Analyse und/oder zur Trans formation und/oder Bearbeitung der Datenpaket ( e ) vor ihrer Weiterleitung und h) zumindest einen Prozessor, der geeignet ist , die Ergebnisse der Priorisierung und/oder Analyse von Datenpaketen durch die KI auf die Weiterleitung, Trans formation und/oder Bearbeitung der Datenpakete zum gemeinsam durch das Netz genutzten Speicher- , Prozessor und/oder Ausgabegerät anzuwenden .

2 . Computerimplementierter Netzknotenpunkt nach Anspruch 1 , wobei der Prozessor eine Schnittstelle zum loT hat .

3 . Computerimplementierter Netzknotenpunkt nach einem der Ansprüche 1 oder 2 , wobei der Netzknotenpunkt eine sternförmige Topologie hat .

4 . Computerimplementierter Netzknotenpunkt nach einem der Ansprüche 1 oder 2 , wobei der Netzknotenpunkt eine Kettenförmige Topologie hat .

5. Computerimplementierter Netzknotenpunkt nach einem der Ansprüche 1 oder 2 , wobei der Netzknotenpunkt eine Punkt- zu-Punkt Topologie hat .

6. Computerimplementierter Netzknotenpunkt nach einem der vorhergehenden Ansprüche , wobei der Prozessor zumindest eine Schnittstelle zu zumindest einem Feedback- Erfassungsgerät eines Ausgabegerätes hat .

7 . Computerimplementierter Netzknotenpunkt nach einem der vorhergehenden Ansprüche , wobei der Prozessor zumindest ein Ausgabegerät zur Visualisierung der durch die KI oder manuell vorgenommenen Priorisierung hat .

8 . Computerimplementierter Netzknotenpunkt nach einem der vorhergehenden Ansprüche , wobei der Netzknotenpunkt mit einem im virtuellen Proj ektraum geteilten rechnergestützten Ausgabegerät verbunden ist .

9. Computerimplementiertes Verfahren zur kollisions freien Weiterleitung mehrerer Datenpakete verschiedener, über einen Netzknotenpunkt , miteinander verbundener rechnergestützter Eingabegeräte an ein oder mehrere ebenfalls mit dem Netzwerkknotenpunkt verbundene ( s ) Ausgabegerät ( e ) , folgende Verfahrensschritte umfassend :

- Erfassen j edes Netzwerkteilnehmers - kurz „Teilnehmers" durch eine Identität ,

- Empfang zumindest einer Eingabe und/oder eines Befehles von einem der Teilnehmer durch den Netzknotenpunkt

- Erfassen und/oder Speichern von Nutzereingaben im gleichen Proj ektraum des Netzknotenpunktes

- Verarbeitung der Eingabe und/oder des Befehls durch einen Prozessor des Netzknotenpunktes , der über eine KI verfügt ,

- Zuordnen und Hinterlegen einer Priorität j edes Netzwerkteilnehmers durch eine Verarbeitung der gesammelten Informationen mittels einer KI und nachfolgende Priorisierung j edes Teilnehmers , - Auslesen der Eingaben und/oder Befehle der Teilnehmer und/oder Ereignislisten der Rückmeldungen der Ausgabegeräte ,

- Analyse und Priorisierung der Eingaben und/oder Befehle durch eine künstliche Intelligenz und/oder Verarbeitung der Nutzereingaben mittels einer KI

- Erzeugen von Ergebnissen durch die KI bezüglich Priorisierung der Eingaben und/oder Befehle der j eweiligen Teilnehmer und

- Weiterleitung der Eingaben und/oder Befehle entsprechend der Ergebnisse der Priorisierung

- Erfassen und/oder Auslesen der vom Ausgabegerät erhaltenen Rückmeldung und/oder Ereignislisten über den Erfolg der Weiterleitung und Aus führung der Eingabe und/oder des Befehls durch ein Ausgabegerät und schließlich

- Analyse der Rückmeldung und Überprüfung der Priorisierung durch die KI .

10 . Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 9 , das den zusätzlichen Verfahrensschritt der Einordnung eines Teilnehmers in eine Gruppe bezüglich seiner Rolle im Proj ekt und/oder seines Standorts .

11 . Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 9 oder 10 , das den zusätzlichen Verfahrensschritt der Einordnung der empfangenen Datenpakete anhand ihrer Metadaten .

12 . Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 9 bis 11 , das den zusätzlichen Verfahrensschritt der Visualisierung der j eweils aktuellen Priorisierung .

13 . Computerprodukt mit Programmcodemitteln, welche den Prozessor und/oder die KI eines Netzknotenpunktes dazu veranlassen, wenn die Programmcodemittel von dem Prozessor abgearbeitet werden, ein Verfahren nach einem der Ansprüche 9 bis 12 durchzuführen .

14. Computerlesbares Speichermedium mit einem Computerprogrammprodukt nach Anspruch 13.