Über mich
Ich bin Paul Krümmling
Angehender Informatikstudent an der TU München, DPG-Physikpreisträger und Entwickler der KI-Lernplattform NexoraFlow. Mit Fusiores arbeite ich am nächsten Schritt: Latenz und Verlässlichkeit lokaler KI auf Embedded- und Embodied-Systemen.
Vorhaben
Schneller werden, ohne unzuverlässiger zu werden
Mich beschäftigt eine Frage: Wie lässt sich die Latenz lokaler KI-Modelle und der Abläufe um sie herum senken, ohne dabei Zuverlässigkeit und Sicherheit zu verlieren? Auf einem Server ist Latenz eine Komfortfrage. Auf einem System, das sich bewegt, ist sie eine Sicherheitsfrage.
Die üblichen Wege — kleinere Modelle, aggressive Quantisierung, weniger Prüfschritte — machen ein System messbar schneller und gleichzeitig schwerer vorhersagbar. Genau dieser Zielkonflikt interessiert mich: Welche Beschleunigung ist ehrlich, und wo wird nur Unsicherheit in eine spätere Fehlfunktion verschoben? Ich arbeite mich derzeit systematisch durch Messmethodik, Modellkompression und die Frage, wie viel Zeit eigentlich außerhalb des Modells verloren geht.
Fusiores ist der Rahmen für diese Arbeit. Aktuell ist es ein Forschungsvorhaben, kein Unternehmen — die Gründung ist der Schritt danach.
Visual — Lab / Testbench Haltung
Wie ich arbeite
- 01
Messen statt schätzen
Jede Aussage über Latenz, Genauigkeit oder Verbrauch muss auf der Zielhardware reproduzierbar sein. Alles andere ist eine Vermutung mit Nachkommastellen.
- 02
Einfach vor clever
Nachvollziehbare Architekturen schlagen elegante Sonderlösungen. Was ich nicht erklären kann, verstehe ich nicht.
- 03
Sicherheit von Beginn an
Rückfallebenen und Fehlerbehandlung gehören in den ersten Entwurf, nicht in die letzte Projektphase.
- 04
Offen über den Stand
Was noch nicht funktioniert, wird auch nicht so dargestellt. Diese Seite beschreibt ein laufendes Vorhaben, kein fertiges Produkt.
Werdegang
Stationen
- Mathematik-Abitur
- Fehlerfrei Abiturprüfung ohne Fehler abgeschlossen
- Physikpreis
- DPG Preisträger der Deutschen Physikalischen Gesellschaft
- Eigenentwicklung
- NexoraFlow Selbst entwickelte KI-Lernplattform
- Studium
- TUM Angehender Student der Informatik
Paul Krümmling Weg hierher
Von der Lernplattform zum Embedded-System
Vor Fusiores habe ich NexoraFlow entwickelt — eine KI-Lernplattform, die ich von der ersten Idee bis zum laufenden Betrieb selbst gebaut habe. Dort ging es darum, große Modelle sinnvoll in ein Produkt einzubetten: Was passiert bei Fehlern, wie fühlt sich Wartezeit an, wo verlassen sich Menschen auf eine Ausgabe?
Der nächste Schritt führt näher an die Hardware. Auf einem Gerät, das sich bewegt, sind dieselben Fragen keine Komfortfragen mehr, sondern Sicherheitsfragen. Genau daran arbeite ich jetzt — parallel zum Beginn des Informatikstudiums an der TUM.
Kontakt
Fragen oder ein Prototyp?
Ich freue mich über Fragen zum Thema, über Hinweise aus der Praxis und über Hardware, an der ich testen darf.