Minut-Technologie

SmokeID

Speziell entwickelte Hardware und KI-Technologie für rauchfreie Gebäude

SmokeID ist die Laser-Partikelsensorik und proprietäre Machine-Learning-Technologie von Minut, um Rauchen in der Luft präzise zu identifizieren.

Wohnzimmer · Fell St 125

Zigarettenrauch · erkannt

Kochen · ignoriert

PM1 ≤1 µm

PM2,5 ≤2,5 µm

PM10 ≤10 µm

Fortschrittlicher Lasersensor

Laser-Luftmessung, Partikel für Partikel

SmokeID verwendet einen Drei-Achsen-Laser, um PM1-, PM2.5- und PM10-Partikel gleichzeitig zu messen, während die Luft durch den Raum strömt. Dabei wird jedes Partikel einzeln gezählt und vermessen, um den spezifischen Fingerabdruck zu erstellen, der Rauch identifiziert.

Solid-State-Design.

Ohne interne Lüfter oder bewegliche Teile, die mit der Zeit verstopfen, sich abnutzen oder an Präzision verlieren – für lautlose, langfristige Stabilität.

KI-gestützte Technologie

Trainiert mit über 14.000 Belastungstests

Das SmokeID-Modell wurde im hauseigenen Rauchlabor von Minut anhand von Partikeldaten aus Zigarettenrauch, Kochdünsten und alltäglichen Haushaltsprodukten trainiert.

Durch den Einsatz fortschrittlicher Machine-Learning-Verfahren erkennt das System die spezifischen Partikelmuster, die beim Rauchen entstehen. Kontinuierliche Labortests und das Feedback von Sensoren im Praxiseinsatz verbessern die Genauigkeit dabei stetig.

Zigarettenrauch

Dichte ultrafeine Partikel

Kochen

Gemischte Größen, grob-schwer

Dampf

Vereinzelte, große Tröpfchen

Im Labor

Der neue Maßstab für die Raucherkennung

Wir haben SmokeID unter identischen Laborbedingungen direkt mit konkurrierenden Rauchmeldern verglichen. Alle unten aufgeführten Ergebnisse wurden zusammen mit den jeweiligen Testbedingungen veröffentlicht.

Erkannte Zigarettenrauch-Ereignisse

Ein höherer Wert ist besser

Minut E1 (mit SmokeID)84%

Alertify31 %

Wynd Sentry0 %

Fehlalarme durch Kochen

Niedriger ist besser

Minut E1 (mit SmokeID)12 %

Alertify79 %

Wynd Sentry10 %

Alle Anbieter wurden unter identischen Bedingungen direkt miteinander verglichen. Minut E1 (n=1123), Alertify (n=127), Wynd Sentry (n=127). Basierend auf Labortestergebnissen in kontrollierten Szenarien mit Zigarettenrauch und Kochdünsten in einem 25 m² großen Testraum, März–Juli 2026. Die Ergebnisse können je nach Installation und Umgebungsbedingungen variieren.

Kontinuierliche Forschung & Entwicklung

Edge & Cloud

SmokeID kombiniert geräteinterne Intelligenz mit cloudbasiertem maschinellem Lernen, um ein kontinuierlich verbessertes Erkennungsmodell zu bieten.

Labortests mit neuen Schadstoffen zur Erfassung immer komplexerer Partikelsignaturen
Praxisnahe Felddaten sorgen dafür, dass sich die Modelle an wechselnde Alltagsumgebungen anpassen
Over-the-Air-Updates übertragen unsere neuesten Laborerkenntnisse direkt auf Ihre Sensoren

Zigarettenrauch

Kochen

Alltägliche Haushaltsprodukte

Hier finden Sie es

In Minut-Sensoren integriert

E1 Sensor

Festverdrahteter Lärm- und Luftqualitätssensor mit integrierter SmokeID.

Zum E1

Erfahren Sie mehr über die Raucherkennungsfunktion von Minut

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