Entwicklung und wissenschaftliche Einordnung
Mit dieser Arbeit beschreiben wir die Architektur, Evaluierung und den praktischen Einsatz von TransLoco. Ziel war es, über ein rein technisches Demonstrationsprojekt hinauszugehen und zu untersuchen, inwieweit ein vollständig KI-gestützter Konferenz-Workflow – von der Audioerfassung über die automatische Transkription bis hin zur mehrsprachigen Übersetzung und automatisierten Zusammenfassung – auf lokaler Infrastruktur stabil und praxistauglich realisiert werden kann.
Das System wurde so konzipiert, dass unabhängig von der gesprochenen Ausgangssprache zunächst englische Transkriptionen erzeugt werden. Darauf aufbauend erfolgen Übersetzungen ins Deutsche, Italienische sowie Ladinische. Auf diese Weise entstand ein durchgängiger, modular strukturierter Verarbeitungsprozess.
Live-Demonstration bei „Medien – Wissen – Bildung 2025“
Die öffentliche Präsentation und Live-Demonstration übernahm Simon Haller-Seeber, der das System im Konferenzbetrieb aufsetzte, aktiv laufen ließ und anschließend anschaulich präsentierte. Zwei leistungsfähige GPUs ermöglichten dabei die parallele Verarbeitung von Transkription, Übersetzung und Zusammenfassung in Echtzeit.
Während der Vorträge wurden laufend Transkripte erzeugt, mehrsprachige Ausgaben bereitgestellt und automatisch generierte Zusammenfassungen angezeigt. Die Demonstration verdeutlichte, dass komplexe KI-Workflows prinzipiell auch ohne externe Cloud-Infrastrukturen realisierbar sind, sofern geeignete Hardware-Ressourcen zur Verfügung stehen.
Ladinisch: Infrastruktur für zukünftige Entwicklungen
Ein besonderes Augenmerk lag auf der Integration des Ladinischen. Auch wenn die erzielte Qualität zum Zeitpunkt der Demonstration noch nicht durchgängig dem angestrebten Niveau entsprach, konnte gezeigt werden, dass die vollständige technische Einbindung grundsätzlich möglich ist.
Die Architektur von TransLoco ist modular konzipiert, sodass neue oder verbesserte Modelle ohne grundlegende strukturelle Änderungen integriert werden können. Damit wurde eine technologische Grundlage geschaffen, auf der zukünftige Weiterentwicklungen aufsetzen können. Weiterentwickelte Systeme lassen sich entsprechend in die bestehende Infrastruktur einbinden.
Das Projekt kann daher als Beitrag zur strukturellen Vorbereitung einer nachhaltigen, qualitativ hochwertigen KI-Unterstützung des Ladinischen verstanden werden – lokal betreibbar, erweiterbar und offen für zukünftige Entwicklungen. Das Tool selbst ist öffentlich zugänglich und wiederverwendbar: TransLoco auf GitLab.
Zentrale Erkenntnisse und Fazit
- Technische Souveränität: Der vollständig lokale Betrieb eines KI-gestützten Konferenzsystems ist unter geeigneten Rahmenbedingungen umsetzbar.
- Audioqualität als Einflussfaktor: Mikrofonpositionierung und Signalreinheit haben einen erheblichen Einfluss auf die Transkriptionsqualität.
- Fachterminologie: Spezifische Begriffe und Eigennamen stellen weiterhin eine Herausforderung für automatische Erkennungssysteme dar.
- Fehlerfortpflanzung: Ungenauigkeiten in frühen Verarbeitungsschritten können sich auf nachgelagerte Übersetzungen und Zusammenfassungen auswirken.
TransLoco verdeutlicht, dass selbst gehostete KI-Systeme eine praktikable Ergänzung zu kommerziellen Cloud-Lösungen darstellen können. Insbesondere in Kontexten, in denen Datenschutz, digitale Souveränität und die Förderung sprachlicher Vielfalt eine zentrale Rolle spielen, eröffnet dieser Ansatz zusätzliche Handlungsoptionen. Durch die öffentliche Zugänglichkeit ist das Tool zudem wiederverwendbar und kann von anderen Projekten oder Institutionen direkt eingesetzt werden.