SupraTix Machine Learning
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.
Anwendungsbeispiele aus veröffentlichten ProductPosts
Wert für R&D und Betrieb
Chemie
Extraktion und Wissensgraphen verbinden Protokolle, Formulierungen und Syntheseinformationen, damit Fachleute relevante Zusammenhänge nicht manuell über Dokumente verteilen müssen.
Biotechnologie
Mess-, Omics-, Bild- und Prozessdaten werden mit fachlichen Gütekriterien verbunden – etwa für berührungslose Saatgutprüfung oder bildgestützte Analyse.
Laborrobotik
Telemetrie, Computer Vision und digitale Zwillinge schaffen eine gemeinsame Datenbasis für Automatisierung, Fehleranalyse und technische Freigaben.
1–2 Wochen
Sie erhalten eine abgegrenzte Forschungsfrage, Datenanforderungen und Kriterien für eine belastbare Machbarkeitsprüfung.
4–8 Wochen
Datenprofil, Baseline und Versuchsdesign führen zu einer begründeten Go-, Adjust- oder Stop-Empfehlung.
8–16 Wochen
Ein abgegrenzter Pilot macht Qualität, Fehlermuster, Integrationsaufwand und Betriebsrisiken sichtbar.
3–12 Monate
Definierte Arbeitspakete, regelmäßige Entscheidungen und dokumentierter Wissenstransfer unterstützen ein längeres Programm.
Projekt-Fit
Wir beginnen mit der fachlichen Entscheidung, die verbessert werden soll. Daraus folgt der kleinste Schritt, der den größten Unsicherheitsfaktor prüft.
Themen aus GlobalTimelineItems und ProductPosts
Laser-Speckle-Messungen liefern Signale, aus denen eine lernende Auswertung einen nachvollziehbaren Prüfhinweis ableitet.
Ein gemeinsames Datenmodell verbindet Geräteereignisse und Softwarezustände für besser nachvollziehbare Laborabläufe.
Extraktion und Wissensgraphen verbinden Protokolle, Formulierungen und Syntheseinformationen über Dokumentgrenzen hinweg.