Machine Learning Research Services
Wir helfen R&D-Teams, chemisches Wissen, biologische Messsignale, Bilddaten und Laborrobotik in messbare Anwendungen zu überführen. Vor einem Pilot klären wir, welche Entscheidung besser werden soll, ob die Daten reichen und wie Nutzen und Fehler bewertet werden.
Domänen und Ergebnisse
Chemie
Informationsextraktion und Wissensgraphen verkürzen die Suche über Dokumente und schaffen eine nachvollziehbare Grundlage für Versuchsplanung und fachliche Bewertung.
Biotechnologie
Datenprofil, Baseline und domänenspezifische Gütekriterien zeigen, ob ein Signal für die gewünschte biologische Entscheidung trägt.
Laborrobotik
Gemeinsame Datenmodelle und definierte Fehlerfälle reduzieren Integrationsbrüche und schaffen eine Basis für nachvollziehbare Automatisierung.
Vier Einstiegspakete
Angebot nach geprüftem Scope. Die Laufzeit ist ein Orientierungsrahmen, kein ungeprüftes Liefer- oder Erfolgsversprechen.
Paket A
1–2 Wochen
Ergebnis: klare Zielentscheidung, Systemgrenze, benötigte Daten, Vergleichsbasis, Risiken und messbare Erfolgskriterien.
Scoping anfragenPaket B
4–8 Wochen
Ergebnis: Datenprofil, repräsentative Stichprobe, Baseline, Versuchsplan und begründete Go-, Adjust- oder Stop-Empfehlung.
Machbarkeit anfragenPaket C
8–16 Wochen
Ergebnis: abgegrenzter Pilot, fachliche und technische Messwerte, Fehlermuster, Integrationsaufwand und Entscheidung zum Transfer.
Pilot anfragenPaket D
3–12 Monate · nach Projektplan
Ergebnis: bearbeitete Arbeitspakete, regelmäßige Entscheidungsgrundlagen, technische Dokumentation und Wissenstransfer.
Partnerschaft anfragenVorgehen
Zielentscheidung, Domäne, Beteiligte und Constraints klären.
Forschungsfrage, Systemgrenze und Erfolgskriterien festlegen.
Zugang, Qualität, Repräsentativität und Schutzbedarf bewerten.
Vergleichsmaßstab und Fehlermuster sichtbar machen.
Hypothesen testen und Grenzen nachvollziehbar dokumentieren.
Go, Adjust oder Stop sowie Ownership und nächsten Scope festhalten.
Themen aus veröffentlichten ProductPosts
Die Karten trennen Forschungsstand, eigenen Beitrag und öffentliche Quelle. Sie behaupten weder einen abgeschlossenen Produktivbetrieb noch Peer Review, sofern die Quelle das nicht belegt.
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.
Trust & Procurement
Wir klären Schutzbedarf, Rechte, Evaluationslogik und Betriebsgrenzen im Scope. Öffentliche Formulare sind nicht für vertrauliche Forschungsdaten gedacht.
Projektanfrage
Pflichtangaben reichen für die erste Prüfung. Weitere Angaben können Sie aufklappen. Bitte keine Secrets, Rohdaten oder vertraulichen Dokumente eintragen.
FAQ
Für daten- und modellgestützte Fragestellungen in Chemie, Biotechnologie, Robotik und angrenzenden Engineering-Domänen.
Nein. Im Scoping prüfen wir Datenzugang, Datenqualität und einen realistischen Evaluationspfad.
Eine abgegrenzte Forschungsfrage, Daten- und Risikohypothesen, Evaluationskriterien und ein belastbarer nächster Schritt.
Ja, sofern Rollen, Arbeitspakete, Nachweise und Verwertungspfad gemeinsam klar abgegrenzt werden können.
Ja. Der Bedarf kann in der Anfrage markiert und vor dem Austausch vertraulicher Unterlagen geklärt werden.
Typischerweise Datenprofil, Baseline, Versuchsdesign, Evaluationsplan sowie eine Go-, Adjust- oder Stop-Empfehlung.
Ein Pilot validiert Nutzen, Qualität und Betriebsrisiken. Ein Produktivbetrieb wird nur als gesonderter Scope vereinbart.
An vorab vereinbarten fachlichen und technischen Kriterien, Baselines, Fehlermustern und dokumentierten Grenzen.
Je nach Paket reichen sie von ein bis zwei Wochen für Scoping bis zu mehreren Monaten für eine Forschungspartnerschaft.
Wir prüfen Ihre Angaben und melden uns mit Rückfragen oder einem Vorschlag für das Scoping. Es entsteht mit der Anfrage noch kein Auftrag.