Wir bringen Maschinen das Gebärden bei.
Seit 2012.
Unser erstes neuronales Netz für Gebärdensprache bauten wir 2012 — lange bevor KI in Mode kam. Heute verfolgen wir eine größere Vision: einen Hub, der Gebärdensprache mit Kommunikation, Business, Wissenschaft und Technologie verbindet — ein Ort, an dem sich Dolmetscher, Forschende, Gehörlosen-Organisationen und Unternehmen treffen.
Bei migam.ai entwickeln wir automatische Übersetzung in Gebärdensprachen: Text wird zur Äußerung eines fotorealistischen 3D-Avatars — und gehörlose Native Signer und Linguisten wachen über die Qualität jeder Stufe.
Worauf unser Modell steht
Jahre der Arbeit der Migam-Dolmetscher sind ein einzigartiges Fundament: Hunderte Stunden Aufnahmen, ein eigenes Studio und ein über ein Jahrzehnt aufgebauter PJM-Korpus. Das Modell wächst im NVIDIA-Inception-Programm; die Methodik haben wir in einem bezahlten Pilotprojekt mit einem globalen Technologiekonzern validiert.
Jedes Land gebärdet anders. Wir besitzen grammatische Beschreibungen von neun Gebärdensprachen — von der polnischen bis zur amerikanischen — und eine Architektur, die von Anfang an für viele Sprachen entworfen wurde, nicht für eine.
Das Projekt wird von einem wissenschaftlichen Beirat aus Gebärdensprachforschern aus Europa, den USA und Israel begleitet; das Sprachteam leitet ein Chief Linguist, ausgebildet an der weltweit führenden Deaf-Universität.
Die Evolution des Avatars
Von der Punktwolke zur fotorealistischen Figur — diesen Weg geht wirklich jede Äußerung in Gebärdensprache. Echte Screenshots aus unserer Pipeline, Pannen inklusive.
Repräsentation, nicht „Text plus Gesten"
Gebärdensprachen sind vollwertige visuell-räumliche Sprachen — man kann sie nicht einfach an Text „anflanschen". Deshalb bauen wir eine Repräsentationsschicht: von der Grammatik über Motion Tokens bis zum fotorealistischen Rendering.
Eine Gebärde = 5 gleichzeitige Kanäle
Deshalb reichen Untertitel oder „winkende Hände" nicht — das Modell muss alle Kanäle zugleich beherrschen.
Modelle wechseln. Die Repräsentation bleibt.
Die Architektur ist unabhängig von einem einzelnen KI-Modell — austauschbare Teile lassen sich mit dem Fortschritt der Technologie ersetzen, unser Kern arbeitet weiter.
Nicht nur ein Produkt. Wir lernen, Sprachen und Kommunikation besser zu verstehen.
Jede Stufe dokumentieren wir wie eine Forschungsarbeit — mit Annahmen, Literatur und messbaren Qualitätsschwellen. Dieses Wissen bleibt: Grammatikbeschreibungen, Sinn-Lexika und eine Methodik, auf der die nächsten Gebärdensprachen aufbauen.
Woher weiß der Avatar, welche Bedeutung einer Gebärde er wählen soll?
Eine Gebärde kann viele Bedeutungen tragen — wie das Wort „Schloss" im Deutschen. Word Sense Disambiguation (WSD) ist die Wahl der richtigen Bedeutung im Kontext. Drei Schichten übernehmen das: das Lexikon (welche Bedeutungen existieren — eine linguistische Entscheidung), der Korpus (wie sie verwendet werden — eine Korpusentscheidung) und die WSD-Regeln (wie aus dem Ausgangstext gewählt wird — eine Ingenieursentscheidung).
Zwei Sprachpfade, eine Werkstatt
Machen Sie mit
Sie forschen zu Gebärdensprachen? Betreiben einen Korpus, ein Lexikon oder lehren Gebärdensprachlinguistik? Kommen Sie in die Werkstatt — gemeinsame Publikationen, Förderanträge und eine Methodik, die sich auf Ihre Sprache übertragen lässt.
kontakt@migam.org →Seit wann und mit wem
Starke Partner und harte Belege — keine leeren Versprechen.
Das sind keine Pläne. Wir unterzeichnen Absichtserklärungen.
Der Hub wächst bereits: Wir haben Absichtserklärungen mit Partnern aus fünf europäischen Ländern — vom Benelux bis zum Balkan — die ihre Gebärdensprachen mit uns entwickeln wollen. Das Kooperationsmodell ist einfach: Wir bringen Technologie, KI-Pipeline und erprobte Methodik ein — der Partner bringt Linguisten, gehörlose Native Signer und Marktkenntnis. Gemeinsam gehen wir den Weg von Aufnahmen und Annotation bis zur funktionierenden Übersetzung. Wir arbeiten mit Gehörlosen-Organisationen, Unternehmen und Hochschulen — auch bei gemeinsamen Förderanträgen.