So funktioniert die Computational-Design-Pipeline

Federico Casalegno, Leiter des SDIC, beschreibt den Prozess als einen Kreislauf, der auf drei Säulen ruht: echte Menschen, digitale Zwillinge und Roboter .

1. 3D- und 4D-Körperscans. Das SDIC erfasst hochpräzise anatomische Scans von Ohren, Handgelenken und Fingern einer weltweit vielfältigen Bevölkerungsgruppe. Die „4D“-Komponente fügt das Element der Zeit hinzu und erfasst, wie sich diese Körperteile bei Bewegung verformen .
2. Erstellung eines digitalen Zwillings. Diese Scans werden in hochgenaue virtuelle anatomische Modelle umgewandelt, die als Testumgebung dienen .
3. KI-gestützte Simulationen. An diesen digitalen Zwillingen lassen die Forscher Tausende von KI-gesteuerten Physiksimulationen laufen und passen dabei Variablen wie den Winkel des Ohrhörers, die Sensorplatzierung und den Anpressdruck an. Bei der Galaxy Buds4-Serie bedeutete dies über 10.000 Simulationen .
4. Robotische Kreuzvalidierung. Die Sieger der Simulationen werden mit kundenspezifischen Roboterprüfständen physisch verifiziert. Dies schließt den Kreislauf und verwandelt die traditionell subjektive Frage „Wie fühlt sich das an?“ in eine messbare technische Kennzahl .

Wie Computational Design jedes neue Wearable formte

Galaxy Buds4 Serie: Das „Blade-Design“ wurde konstruiert, nicht nur gezeichnet

Die Ohrhörer sind das detaillierteste Fallbeispiel für den neuen Ansatz. Samsung analysierte Hunderte Millionen Ohrdatenpunkte – eine offizielle Quelle spricht von über 100 Millionen globalen Ohrform-Datenpunkten – und führte mehr als 10.000 Passformsimulationen durch, um die neue „Buds Blade“-Identität zu erreichen .

Die Daten zeichneten ein klares Bild: Der Hauptkörper des Ohrhörers musste etwas kleiner sein und der Rotationswinkel um einige Grad verändert werden. Diese geringfügigen geometrischen Änderungen führten zu einem großen Gewinn an Stabilität und ganztägigem Tragekomfort für eine viel breitere Nutzerbasis . Das Ergebnis ist eine extrem schlanke, ergonomische Passform, die auch bei starker Bewegung sicher hält – eine Behauptung, die nun durch objektive Robotertestdaten und nicht durch eine Handvoll subjektiver Bewertungen gestützt wird .

Galaxy Watch8 Serie: Die Passform ist ein Problem für die Gesundheitsgenauigkeit

Bei einer Smartwatch geht es bei der Passform nicht nur um Komfort; sie bestimmt die Genauigkeit der Sensoren für Herzfrequenz, Schlaf, Stressüberwachung (einschließlich des neuen EDA-Sensors der Watch8) und Trainingsaufzeichnung .

Das SDIC wandte dieselbe 4D-Scan- und KI-Simulationspipeline an, um den Kontakt am Handgelenk zu optimieren. Die Daten veranlassten das Team, das Kissendesign in der gesamten Watch8-Reihe zu verfeinern. Eine wichtige mechanische Entscheidung war die Erweiterung des Dynamic Lug System – das erstmals bei der Galaxy Watch Ultra eingeführt wurde – auf alle Watch8-Modelle, um den Spalt zwischen Uhrengehäuse und Handgelenk zu minimieren und so die Konsistenz der Sensorwerte zu verbessern .

Galaxy Ring: Eine universelle Passform für Millionen von Fingerformen

Ringe sind von Natur aus knifflig, da ein einzelnes starres Objekt präzisen Sensorkontakt an Fingern völlig unterschiedlicher Formen aufrechterhalten muss. Samsungs Computational-Design-Pipeline erstellt nun digitale Zwillinge von Benutzerfingern, um die Ringgrößen, die innere Wölbung und die Platzierung des PPG-Sensors für die ganztägige Gesundheitsüberwachung zu optimieren .

Das Ziel ist es, sicherzustellen, dass biometrische Messungen wie Herzfrequenz und Schlafphasenbestimmung über ein möglichst breites Spektrum von Fingeranatomien hinweg genau bleiben, ohne dass die Nutzer selbst zu Experten für Ringgrößen werden müssen .

Was Samsung als Nächstes plant: Neue Wearable-Kategorien und KI-Fabriken

Casalegnos Ausblick aus Samsungs offiziellem Interview deutet auf drei konkrete Richtungen hin .

• Ein sich selbst verstärkender Datenvorteil. Mit dem Wachstum von Samsungs proprietärem anatomischem Datensatz werden die hauseigenen KI-Tools genauere Simulationen und tiefere Einblicke ermöglichen, was den Vorsprung gegenüber Wettbewerbern, die auf kleinere oder weniger vielfältige Trainingsdaten angewiesen sind, möglicherweise vergrößert .
• Völlig neue Wearable-Kategorien. Casalegno erklärte, dass die Ausweitung dieser Methodik „exponentielle Innovationen freisetzen könnte, die zu einer völlig neuen Kategorie von Wearables führen, die die Grenzen der Benutzererfahrung neu definieren können“ . Er nannte keine konkrete Form, aber die Infrastruktur – objektive Passformdaten für Ohren, Handgelenke und Finger – ist jetzt vorhanden.
• Vom Labor in die Fabrik. Unabhängig davon hat Samsung einen Plan angekündigt, bis 2030 die gesamte globale Fertigung in vollständig KI-gesteuerte Fabriken umzuwandeln, wobei digital-twin-basierte Simulationen in die gesamte Produktionskette integriert werden . Dies legt nahe, dass dieselbe Digital-Twin-Methodik, die heute eine Galaxy Bud entwirft, letztendlich auch ihre Fertigung am Fließband steuern wird.

Samsungs SDIC-Team bestätigte zudem, dass es aktiv den Designprozess auf Basis der gesammelten Daten und spezialisierter KI weiterentwickelt, mit dem Ziel, tragbare Produkte auf den Markt zu bringen, die Ergonomie und KI tiefer kombinieren als es aktuelle Produkte ermöglichen . Bis jetzt sind die Galaxy Buds4, Watch8 und der Ring der erste physische Beweis dafür, dass subjektive Probanden-Panels einem objektiven, KI-gestützten Standard weichen.

So funktioniert die Computational-Design-Pipeline

Federico Casalegno, Leiter des SDIC, beschreibt den Prozess als einen Kreislauf, der auf drei Säulen ruht: echte Menschen, digitale Zwillinge und Roboter .

1. 3D- und 4D-Körperscans. Das SDIC erfasst hochpräzise anatomische Scans von Ohren, Handgelenken und Fingern einer weltweit vielfältigen Bevölkerungsgruppe. Die „4D“-Komponente fügt das Element der Zeit hinzu und erfasst, wie sich diese Körperteile bei Bewegung verformen .
2. Erstellung eines digitalen Zwillings. Diese Scans werden in hochgenaue virtuelle anatomische Modelle umgewandelt, die als Testumgebung dienen .
3. KI-gestützte Simulationen. An diesen digitalen Zwillingen lassen die Forscher Tausende von KI-gesteuerten Physiksimulationen laufen und passen dabei Variablen wie den Winkel des Ohrhörers, die Sensorplatzierung und den Anpressdruck an. Bei der Galaxy Buds4-Serie bedeutete dies über 10.000 Simulationen .
4. Robotische Kreuzvalidierung. Die Sieger der Simulationen werden mit kundenspezifischen Roboterprüfständen physisch verifiziert. Dies schließt den Kreislauf und verwandelt die traditionell subjektive Frage „Wie fühlt sich das an?“ in eine messbare technische Kennzahl .

Wie Computational Design jedes neue Wearable formte

Galaxy Buds4 Serie: Das „Blade-Design“ wurde konstruiert, nicht nur gezeichnet

Die Ohrhörer sind das detaillierteste Fallbeispiel für den neuen Ansatz. Samsung analysierte Hunderte Millionen Ohrdatenpunkte – eine offizielle Quelle spricht von über 100 Millionen globalen Ohrform-Datenpunkten – und führte mehr als 10.000 Passformsimulationen durch, um die neue „Buds Blade“-Identität zu erreichen .

Die Daten zeichneten ein klares Bild: Der Hauptkörper des Ohrhörers musste etwas kleiner sein und der Rotationswinkel um einige Grad verändert werden. Diese geringfügigen geometrischen Änderungen führten zu einem großen Gewinn an Stabilität und ganztägigem Tragekomfort für eine viel breitere Nutzerbasis . Das Ergebnis ist eine extrem schlanke, ergonomische Passform, die auch bei starker Bewegung sicher hält – eine Behauptung, die nun durch objektive Robotertestdaten und nicht durch eine Handvoll subjektiver Bewertungen gestützt wird .

Galaxy Watch8 Serie: Die Passform ist ein Problem für die Gesundheitsgenauigkeit

Bei einer Smartwatch geht es bei der Passform nicht nur um Komfort; sie bestimmt die Genauigkeit der Sensoren für Herzfrequenz, Schlaf, Stressüberwachung (einschließlich des neuen EDA-Sensors der Watch8) und Trainingsaufzeichnung .

Das SDIC wandte dieselbe 4D-Scan- und KI-Simulationspipeline an, um den Kontakt am Handgelenk zu optimieren. Die Daten veranlassten das Team, das Kissendesign in der gesamten Watch8-Reihe zu verfeinern. Eine wichtige mechanische Entscheidung war die Erweiterung des Dynamic Lug System – das erstmals bei der Galaxy Watch Ultra eingeführt wurde – auf alle Watch8-Modelle, um den Spalt zwischen Uhrengehäuse und Handgelenk zu minimieren und so die Konsistenz der Sensorwerte zu verbessern .

Galaxy Ring: Eine universelle Passform für Millionen von Fingerformen

Ringe sind von Natur aus knifflig, da ein einzelnes starres Objekt präzisen Sensorkontakt an Fingern völlig unterschiedlicher Formen aufrechterhalten muss. Samsungs Computational-Design-Pipeline erstellt nun digitale Zwillinge von Benutzerfingern, um die Ringgrößen, die innere Wölbung und die Platzierung des PPG-Sensors für die ganztägige Gesundheitsüberwachung zu optimieren .

Das Ziel ist es, sicherzustellen, dass biometrische Messungen wie Herzfrequenz und Schlafphasenbestimmung über ein möglichst breites Spektrum von Fingeranatomien hinweg genau bleiben, ohne dass die Nutzer selbst zu Experten für Ringgrößen werden müssen .

Was Samsung als Nächstes plant: Neue Wearable-Kategorien und KI-Fabriken

Casalegnos Ausblick aus Samsungs offiziellem Interview deutet auf drei konkrete Richtungen hin .

• Ein sich selbst verstärkender Datenvorteil. Mit dem Wachstum von Samsungs proprietärem anatomischem Datensatz werden die hauseigenen KI-Tools genauere Simulationen und tiefere Einblicke ermöglichen, was den Vorsprung gegenüber Wettbewerbern, die auf kleinere oder weniger vielfältige Trainingsdaten angewiesen sind, möglicherweise vergrößert .
• Völlig neue Wearable-Kategorien. Casalegno erklärte, dass die Ausweitung dieser Methodik „exponentielle Innovationen freisetzen könnte, die zu einer völlig neuen Kategorie von Wearables führen, die die Grenzen der Benutzererfahrung neu definieren können“ . Er nannte keine konkrete Form, aber die Infrastruktur – objektive Passformdaten für Ohren, Handgelenke und Finger – ist jetzt vorhanden.
• Vom Labor in die Fabrik. Unabhängig davon hat Samsung einen Plan angekündigt, bis 2030 die gesamte globale Fertigung in vollständig KI-gesteuerte Fabriken umzuwandeln, wobei digital-twin-basierte Simulationen in die gesamte Produktionskette integriert werden . Dies legt nahe, dass dieselbe Digital-Twin-Methodik, die heute eine Galaxy Bud entwirft, letztendlich auch ihre Fertigung am Fließband steuern wird.

Samsungs SDIC-Team bestätigte zudem, dass es aktiv den Designprozess auf Basis der gesammelten Daten und spezialisierter KI weiterentwickelt, mit dem Ziel, tragbare Produkte auf den Markt zu bringen, die Ergonomie und KI tiefer kombinieren als es aktuelle Produkte ermöglichen . Bis jetzt sind die Galaxy Buds4, Watch8 und der Ring der erste physische Beweis dafür, dass subjektive Probanden-Panels einem objektiven, KI-gestützten Standard weichen.