Verbinden, was Golf bereits gut misst.

Garmin, Apple Health und Health Connect, WHOOP und Oura sind relevante Kandidaten für Aktivität, Belastung und Recovery. TrackMan, FlightScope, Shot Scope, Arccos, SkyTrak und weitere Launch-Monitor-, Shot-Tracking- und Simulator-Systeme werden je nach API-Zugang, Lizenz und Datenqualität bewertet.

Für Dialog, Erklärungen, Planerstellung und Tool-Nutzung ist ein austauschbarer Multi-Model-Layer vorgesehen. OpenAI, Google Gemini, Anthropic und europäische Modelle können je Aufgabe, Kosten, Latenz, Datenschutz und Evaluationsqualität geroutet werden. Das Modell ist nicht das Produkt: SWYNGs Golf-Kontext, Regeln, Guardrails und Memory bilden den defensiblen AI Golf Brain Layer.

On-device Pose Estimation, Club- und Ball-Tracking, Schwungphasen-Erkennung und Video-Segmentierung bilden die visuelle Analyse. MediaPipe, Apple Vision/Core ML, ML Kit und spezialisierte Eigenmodelle sind technische Bausteine; Schwungmetriken werden erst nach Validierung als verlässlich ausgewiesen.

Karten, Wetter, Platzdaten, Handicap, Turniere und Clubsysteme werden integrations-first behandelt. Kandidaten umfassen Google Maps oder Mapbox, Wetteranbieter sowie Golf Genius, GHIN, DGV und R&A-nahe Datenwege – abhängig von Region, Vertrag und erlaubtem Anwendungsfall.

Quelle, Zeit, Einheit, Messmethode, Confidence, Nutzungsrecht, Region und Provenienz gehören zum Datenmodell. SWYNG zeigt, ob eine Aussage gemessen, berechnet, vom Nutzer eingegeben oder von AI abgeleitet wurde.

Wir kaufen Commodity-Daten, integrieren starke Spezialanbieter und bauen Identität, Context Graph, Golf Memory, Decisioning und die differenzierende Intelligence-Layer selbst. Jede Integration durchläuft Security-, Privacy-, Kosten- und Exit-Risiko-Prüfungen.