Das Project Lab ergänzt die berufliche Erfahrung um eigenständige Engineering-Arbeit: Datenplattformen, Computational Imaging, Lernsysteme und technische Publikation.
Nicht jedes Experiment wird zum Produkt. Entscheidend ist, dass Annahmen sichtbar, Ergebnisse prüfbar und Systeme nachvollziehbar werden.
Die Projekte liegen in unterschiedlichen Domänen, teilen aber dieselbe Arbeitsweise: strukturieren, modellieren, implementieren, messen und dokumentieren.
Enterprise Planning & Integration Platform
Offene CPM- und Datenplattform für KMU: Planning, konfigurierbares Business Model, Workflows und PostgreSQL-basierte Integration.
Digitales Negativ statt fertiges Kamerabild
Eine Kamera erfasst Aufnahme, Licht, Szene und Kontext als strukturiertes digitales Negativ. Die Bildentwicklung wird bewusst vom Capture getrennt.
Strukturierter Workflow für kleine Publikationen
Lokales Publishing-System, das Inhalte von Konfiguration, Vorschau, Qualitätsprüfung und Ausgabe trennt.
Computerarchitektur als erfahrbares System
Experimentelle 16-Bit-Lernmaschine mit HC-ASM, Registern, Authentic ALU, RAM und 512 Logic Cells. Microcode, HC/MOS, Jobs und HC-1024 bilden die nächste Architekturevolution.
Fast 200 Jahre fotografische Bildsprache
Dieselbe reale Szene wird durch unterschiedliche historische Material- und Entwicklungsmodelle interpretiert – von Daguerreotypie bis frühem CCD.
Digitale fotografische Materialsysteme
Technisches Buchprojekt zur vergleichbaren Beschreibung analoger, historischer, moderner und computationaler fotografischer Systeme.
Case Studies zeigen ausgewählte Project-Lab-Systeme nicht als Komponentenliste, sondern entlang eines konkreten Problems und Prozesses.
ERP-Actuals → Budget & Forecast → Workflow → Planabweichung → Semantic CPM
Case Study öffnen →Realer Experiment-Case: 45×45 Mastermatrix, 507 adaptiv verfeinerte Zellen, Referenz-Isolation und gemessener Gate-Vergleich.
Produktnahe Demonstration des Core Models: ein realer Moment wird als Moment-DNA erfasst, als Kunst-Negativ strukturiert und anschließend durch unterschiedliche Materialprofile interpretiert.
Ein verifiziertes HC-ASM-Programm wird vom Algorithmus über Instruktion, Bitlogik, Register und Flags bis zur Cell Activity verfolgt. Der interaktive Machine Trace macht einen ADD-Schritt der Fibonacci-Berechnung nachvollziehbar.