SupraTix Machine Learning

Aus Labor- und Forschungsdaten werden bessere fachliche Entscheidungen.

SupraTix verbindet chemisches Versuchs- und Protokollwissen, biologische Signale, Bilddaten und Laborrobotik mit Machine Learning. Ihr Team gewinnt einen klaren Nachweis, ob ein Ansatz nützt, wo er scheitert und welcher nächste Schritt sich lohnt.

Veröffentlichte Anwendungsbeispiele

Wissen nutzbar machenProtokolle · Formulierungen · Syntheseinformationen
Signale bewertenSpeckle · Omics · Bild- und Prozessdaten
Laborabläufe verbindenRobotik · Telemetrie · Digital Twin
Visualisierung verbundener Machine-Learning-Workflows in Chemie, Biotechnologie und Robotik

Wert für R&D und Betrieb

Weniger Sucharbeit, klarere Prüfentscheidungen, besser verbundene Laborprozesse.

Lieferergebnisse im Detail

Chemie

Versuchs- und Protokollwissen schneller finden und wiederverwenden

Extraktion und Wissensgraphen verbinden Protokolle, Formulierungen und Syntheseinformationen, damit Fachleute relevante Zusammenhänge nicht manuell über Dokumente verteilen müssen.

Biotechnologie

Biologische Signale früher und nachvollziehbar bewerten

Mess-, Omics-, Bild- und Prozessdaten werden mit fachlichen Gütekriterien verbunden – etwa für berührungslose Saatgutprüfung oder bildgestützte Analyse.

Laborrobotik

Geräte-, Bild- und Sensordaten in einen durchgängigen Ablauf bringen

Telemetrie, Computer Vision und digitale Zwillinge schaffen eine gemeinsame Datenbasis für Automatisierung, Fehleranalyse und technische Freigaben.

1–2 Wochen

Entscheidung und Datengrundlage eingrenzen

Sie erhalten eine abgegrenzte Forschungsfrage, Datenanforderungen und Kriterien für eine belastbare Machbarkeitsprüfung.

4–8 Wochen

Investitionsrisiko vor dem Pilot senken

Datenprofil, Baseline und Versuchsdesign führen zu einer begründeten Go-, Adjust- oder Stop-Empfehlung.

8–16 Wochen

Nutzen und Grenzen im realen Ablauf messen

Ein abgegrenzter Pilot macht Qualität, Fehlermuster, Integrationsaufwand und Betriebsrisiken sichtbar.

3–12 Monate

Forschungskapazität in Ihr Team integrieren

Definierte Arbeitspakete, regelmäßige Entscheidungen und dokumentierter Wissenstransfer unterstützen ein längeres Programm.

Projekt-Fit

Investieren Sie erst in einen Pilot, wenn Daten und Messbarkeit dafür sprechen.

Wir beginnen mit der fachlichen Entscheidung, die verbessert werden soll. Daraus folgt der kleinste Schritt, der den größten Unsicherheitsfaktor prüft.

  • Scoping, wenn Zielbild oder Datenrealität noch unscharf sind.
  • Machbarkeit, wenn Daten und Baseline geprüft werden müssen.
  • Pilot, wenn fachliche Wirkung und Betriebsrisiken messbar sind.
  • Forschungspartnerschaft, wenn mehrere Arbeitspakete zusammenhängen.
Forschungsprojekt prüfen

Aus unseren Fach- und Projektbeiträgen

Drei Ansätze für bessere Entscheidungen im Labor.

Alle Fach- und Projektbeiträge

Biologische Aktivität berührungslos bewerten

Ausgangsproblem
Klassische Keimprüfungen benötigen Zeit, während Saatgut zwischen Ernte und Aussaat bewertet werden muss.
Fragestellung
Lässt sich die Keimfähigkeit einzelner Samen aus optischen Messungen vorhersagen und gegen Referenzprüfungen absichern?
Beitrag von SupraTix
SupraTix entwickelt die Datenverarbeitung, Modelle und lernende Auswertung.
Methoden
Laserlicht macht veränderliche Lichtmuster sichtbar. Bildmerkmale und Modelle sollen diese mit Keimbefunden verknüpfen.
Öffentlich dokumentierte Arbeit
Veröffentlichter Forschungsbericht zu Messaufbau, Versuchsnotizen und Auswertepfad.
Stand laut Beitrag
Laborforschung, berichtet am 26.05.2026. Der Demonstrator ist ein Entwicklungsziel, kein belegtes fertiges Produkt.

Laborrobotik vor dem Einsatz virtuell erproben

Ausgangsproblem
Wiederholte Hardwareprototypen und physische Tests verursachen Entwicklungsaufwand.
Fragestellung
Wie lassen sich Laborabläufe in einer Simulation prüfen und mit dem realen Roboter verbinden?
Beitrag von SupraTix
SupraTix entwickelt einen vernetzten digitalen Zwilling und modulare Robotik-Komponenten für LabCobot.
Methoden
Virtuelle Tests in NVIDIA Omniverse und Datenaustausch mit dem physischen System verbinden Simulation und Robotik.
Öffentlich dokumentierte Arbeit
Öffentlicher Bericht über den Simulations- und Synchronisationsansatz; kein unabhängig geprüfter Leistungsbenchmark.
Stand laut Beitrag
Entwicklungsbericht vom 12.10.2024. Eine Produktionsfreigabe oder gemessene Einsparung ist damit nicht belegt.

Versuchswissen für Suche und Entscheidungen strukturieren

Ausgangsproblem
Verteilte Protokolle, Rezepturen und Prüfwerte erschweren den Vergleich von Versuchen.
Fragestellung
Wie können Fachleute vergleichbare Versuche finden und weitere Arbeitsschritte begründet auswählen?
Beitrag von SupraTix
SupraTix beschreibt einen Arbeitsablauf am Beispiel einer wasserbasierten Beschichtung.
Methoden
Protokolle strukturieren, Daten vereinheitlichen und Beziehungen in Wissensgraphen abbilden. Modellvorschläge benötigen fachliche Prüfung.
Öffentlich dokumentierte Arbeit
Veröffentlichte Methodenbeschreibung mit Beschichtungsbeispiel – kein ausgelieferter Kundendatensatz oder Pilotcode.
Stand laut Beitrag
Methodenbeitrag vom 05.05.2026, keine dokumentierte Kundenimplementierung oder gemessene Wirtschaftlichkeit.