RIMSA entwickelt privatsphärenschützende KI-Algorithmen für akustische Anomaliedetektion, Condition Monitoring und Emotionserkennung in Fahrzeugen und Industrieanlagen. Mittels Federated Learning werden Modelle dezentral auf Endgeräten trainiert und nur Modell-Updates, nie Rohdaten, verlassen das Gerät. Dies ermöglicht erstmals den datenschutzkonformen Zugang zu realen Felddaten und unternehmensübergreifendes kollaboratives Lernen. Durch Self-supervised Learning, Active Learning und prototypische Klassen passt sich das System kontinuierlich an neue Defekttypen mit minimalem Annotationsaufwand an. Die Transferpartner validieren die Technologie in der Praxis: von der Früherkennung von Fahrzeugdefekten.

PRISMA ist damit eine direkte Antwort auf die regulatorischen Herausforderungen durch DSGVO und AI Act.