Chemie
Protokolle und Syntheseinformationen wiederverwendbar machen
Wissensgraphen verkürzen die Suche und stützen die Versuchsplanung.
KI-Auftragsforschung & Applied AI
Forschungsprojekte für Chemie, Biotechnologie und Robotik – von der Hypothese zum validierten Pilot.
Wir entwickeln und evaluieren ML-, Bildanalyse-, Sprach- und Edge-AI-Lösungen mit Ihrem F&E-Team. Sie erhalten belastbare Entscheidungsgrundlagen, reproduzierbaren Code und einen klaren Transferpfad.
Domänen und Ergebnisse
Drei Datenprobleme, bei denen ML im Labor konkret helfen kann.
Biotechnologie
Biosignale und Bilddaten in belastbare Prüfergebnisse übersetzen
Baseline und Gütekriterien zeigen, ob ein Signal die Entscheidung trägt.
Laborrobotik
Geräte, Telemetrie und digitale Zwillinge verbinden
Gemeinsame Datenmodelle machen Automatisierung nachvollziehbar.
Vier Einstiegspakete
Ein klarer Rahmen für die nächste Entscheidung.
Angebot nach geprüftem Scope. Die Laufzeit ist ein Orientierungsrahmen, kein ungeprüftes Liefer- oder Erfolgsversprechen.
Paket A
Forschungsfrage und Datenbedarf abgrenzen
1–2 Wochen
Ergebnis: klare Zielentscheidung, Systemgrenze, benötigte Daten, Vergleichsbasis, Risiken und messbare Erfolgskriterien.
Geeignet für
- Noch unscharfe Forschungsfragen
- Auswahl geeigneter ML- und Datenmethoden
- Vorbereitung eines internen, geförderten oder konsortialen Projekts
Was Sie erhalten
- Präzisierte Forschungsfrage
- Hypothesen und Abgrenzung
- Daten- und Machbarkeitscheck
- Methodenvergleich
- Evaluationsplan
- Risiken und Abhängigkeiten
- Aufwandsschätzung und nächster Projektpfad
Paket B
Machbarkeit vor einer größeren Investition belegen
4–8 Wochen
Ergebnis: Datenprofil, repräsentative Stichprobe, Baseline, Versuchsplan und begründete Go-, Adjust- oder Stop-Empfehlung.
Was Sie erhalten
- Datenprofil und Qualitätsanalyse
- Reproduzierbare Baseline
- Erste Experimente
- Vergleich geeigneter Modellansätze
- Bewertungsmetriken
- Dokumentierte Grenzen
- Go-/No-Go- oder Weiterentwicklungsentscheidung
- Technischer Ergebnisbericht
Paket C
Nutzen und Grenzen im Arbeitsablauf messen
8–16 Wochen
Ergebnis: abgegrenzter Pilot, fachliche und technische Messwerte, Fehlermuster, Integrationsaufwand und Entscheidung zum Transfer.
Was Sie erhalten
- Funktionsfähiger Prototyp
- Dokumentierte Datenpipeline
- Trainiertes oder integriertes Modell
- Evaluations- und Fehlermodusanalyse
- Human-in-the-loop-Konzept
- Governance- und Übergabedokumentation
- Transfer- und Skalierungsplan
Paket D
Forschungskompetenz langfristig ins Team holen
3–12 Monate · nach Projektplan
Ergebnis: bearbeitete Arbeitspakete, regelmäßige Entscheidungsgrundlagen, technische Dokumentation und Wissenstransfer.
Geeignet für
- Größere Forschungs- und Transferprojekte
- Verbundprojekte
- Klar abgegrenzte Arbeitspakete
- Kontinuierliche ML-, Software- oder Evaluationsverantwortung
Was Sie erhalten
- Definierte Arbeitspaketverantwortung
- Forschungs- und Entwicklungsartefakte
- Software und reproduzierbarer Code
- Technische Dokumentation
- Reviews und Meilensteinberichte
- Übergabe an interne Teams oder Konsortialpartner
Vorgehen
Sechs Schritte zu einer belastbaren Investitionsentscheidung.
Passung klären
Forschungsfrage, gewünschtes Ergebnis, Zuständigkeiten und Vertraulichkeit besprechen. Gemeinsam prüfen wir, ob die Aufgabe und unsere Unterstützung zusammenpassen.
Forschungsumfang abgrenzen
Hypothesen, Datenzugang, Methoden, Liefergegenstände und Entscheidungskriterien im Scoping festlegen. So wird aus der Frage ein prüfbares Arbeitspaket.
Angebot und Projektplan abstimmen
Arbeitspakete, Meilensteine, Rollen, Budget und Vertragsrahmen vereinbaren. Erst mit abgestimmtem Scope und beauftragtem Angebot beginnt das Projekt.
Forschen und entwickeln
Daten aufbereiten, Experimente durchführen, Modelle und Software entwickeln. Dokumentierte Reviews halten Erkenntnisse, offene Fragen und Änderungen nachvollziehbar.
Ergebnisse evaluieren
Mit Vergleichsmethoden und repräsentativen Prüfdaten bewerten, welche Kriterien erfüllt sind. Fachliche Prüfung, Fehlermodi und dokumentierte Grenzen begründen die nächste Entscheidung.
Ergebnisse übertragen
Vereinbarte Arbeitsergebnisse technisch übergeben und den nächsten Schritt festlegen: Pilotierung, Integration oder weitere Forschung. Kritische fachliche Entscheidungen bleiben an menschliche Freigaben gebunden.
Ein Erstgespräch ist noch kein Projektauftrag. IP-, Lizenz- und Nutzungsrechte sowie der Übergabeumfang werden projektbezogen vertraglich geklärt – einschließlich vorhandener Komponenten und Rechte Dritter.
Nach dem Projekt
Wo Ihre Ergebnisse in SupraWorx weiterarbeiten.
-
Wissen nutzen
SupraAgent (Produktseite)
Validierte Protokolle, Modelle und Entscheidungsregeln werden zu einem quellengebundenen Assistenten für Labor und Produktion.
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Virtuell prüfen
SimulateOS & Digital Twin (Produktseite)
Pilotmodelle werden in Simulation und Lab-Twin gegen reale Prozessgrenzen geprüft – inklusive Fehlermustern und Grenzfällen.
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Labor verbinden
openReactor
Geräte-, Bild- und Sensordaten fließen strukturiert zurück in Versuchsdesign und Modelltraining.
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Kompetenz übertragen
SLE & Industrial Workforce Intelligence (Produktseite)
Arbeitsweisen aus dem Projekt werden zu Lernpfaden, Verhaltensankern und Wissenssicherung für Ihre Fachkräfte.
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Ergebnisse teilen
DataHub & Modellveröffentlichung (Produktseite)
Freigegebene Datensätze, Modellkarten und Gewichte werden versioniert dokumentiert – intern oder öffentlich auf Hugging Face.
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Verwerten
B2B-Marktplatz
Modelle, Datenprodukte und Simulationsbausteine lassen sich als B2B-Angebot lizenzieren – mit klarer Rechte- und Nutzungsregelung.
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Netzwerk
AE Valley (Produktseite)
Fachcommunity und Veranstaltungen verbinden Ihr Projekt mit Forschungspartnern, Förderkonsortien und Anwendern.
-
Wirkung messen
SupraTracking
Einwilligungsbasierte Nutzungs- und Wirkungsdaten zeigen, ob das Modell im Alltag die erwartete Entscheidung verbessert.
Aus unseren Fach- und Projektbeiträgen
Ausgewählte Forschungs- und Transferprojekte.
Öffentlich beschriebene Arbeit; der Status bezieht sich jeweils auf den datierten Beitrag.
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.
Für Einkauf, Recht und F&E
Den Rahmen klären, bevor vertrauliche Daten fließen.
Vor Projektbeginn stimmen wir Leistungsumfang, Schutzbedarf, Rechte und prüfbare Abnahmekriterien ab. Vertrauliche Projektdetails werden erst nach geklärtem Rahmen ausgetauscht; eine projektbezogene NDA kann davor vereinbart werden.
Ob als Dienstleister, Entwicklungspartner oder Konsortialpartner: Rollen und Arbeitspakete müssen zur Aufgabe passen. Bitte keine vertraulichen Forschungsdaten in öffentliche Formulare eintragen.
- Datenarten, Datenflüsse, Zugriffe und vorgesehene Verarbeitung dokumentieren
- Reproduzierbare Experimente, Vergleichsmethoden und dokumentierte Modellgrenzen vereinbaren
- Menschliche Review- und Freigabepunkte sowie Stop-Kriterien festlegen
- Übergabe der vereinbarten Arbeitsergebnisse und Zuständigkeiten beschreiben
- IP-, Lizenz- und Nutzungsrechte projektbezogen klären
- Datenschutz-, Sicherheits- und Integrationsfragen vorab besprechen
Projektanfrage
Klären Sie den nächsten Schritt für Ihr Forschungsprojekt.
Beschreiben Sie kurz Ihre Forschungsfrage und das gewünschte Ergebnis. Weitere Angaben sind optional. Bitte keine Zugangsdaten, Rohdaten oder vertraulichen Dokumente eintragen.
FAQ
Fragen vor dem Scoping.
Welche Forschungsprojekte übernimmt SupraTix?
Wir bearbeiten daten- und modellgestützte Fragestellungen in Chemie, Biotechnologie, Robotik und Engineering: von der KI-Machbarkeitsstudie über ML-Entwicklung und Evaluation bis zum Applied-AI-Pilot.
In welcher Projektphase kann SupraTix einsteigen?
Ein Einstieg ist bei der Abgrenzung der Forschungsfrage, der Prüfung vorhandener Daten, beim Aufbau einer Baseline oder in einem laufenden Pilot möglich. Ausgangslage, Schnittstellen und Arbeitspakete werden vor der Beauftragung gemeinsam festgelegt.
Benötigen wir bereits einen fertigen Datensatz?
Nein. Im Scoping prüfen wir Datenzugang, Datenqualität und einen realistischen Evaluationspfad. Dabei wird auch geklärt, welche Daten noch erhoben oder gelabelt werden müssen.
Wie werden vertrauliche Daten behandelt?
Vor dem Austausch werden Datenarten, Zugriffsrechte, vorgesehene Verarbeitung und Speicherorte projektbezogen abgestimmt. Das Erstformular dient nur zur fachlichen Einordnung; senden Sie dort keine vertraulichen Datensätze, Zugangsdaten oder personenbezogenen Forschungsdaten.
Kann vor dem Detailaustausch ein NDA geschlossen werden?
Eine projektbezogene Vertraulichkeitsvereinbarung kann vor dem Austausch vertraulicher Unterlagen vereinbart werden. Umfang und Bedingungen klären wir individuell; markieren Sie den Bedarf in Ihrer Anfrage.
Welche Arbeitsergebnisse erhalten wir?
Je nach vereinbartem Paket erhalten Sie eine abgegrenzte Forschungsfrage, Datenprofile, Baselines, Versuchs- und Evaluationspläne, Pilotcode, Messwerte und technische Dokumentation. Umfang und Abnahmekriterien werden im Angebot und Projektplan festgehalten.
Wie werden Modellqualität und Grenzen bewertet?
An vorab vereinbarten fachlichen und technischen Kriterien, Vergleichsmethoden, repräsentativen Prüfdaten und dokumentierten Fehlermustern. Ergebnisse und Unsicherheiten begründen, ob der Ansatz fortgesetzt, angepasst oder gestoppt werden sollte.
Wem gehören entwickelte Software, Modelle und Ergebnisse?
Nutzungsrechte an Software, Modellen, Daten und Ergebnissen sowie Lizenzen und Übergabeumfang werden vor Projektbeginn individuell vertraglich vereinbart. Dabei werden vorhandene Komponenten und Rechte Dritter berücksichtigt.
Kann SupraTix Arbeitspakete in Förder- oder Verbundprojekten übernehmen?
Das prüfen wir anhand der fachlichen Aufgabe, Rollen, Arbeitspakete und erforderlichen Nachweise. Beiträge und Verwertung werden projektbezogen vereinbart; über Förderfähigkeit und Bewilligung entscheidet die zuständige Stelle.
Sind produktive Modelle Bestandteil eines Piloten?
Ein Pilot prüft Nutzen, Qualität und Betriebsrisiken. Ein Produktivbetrieb wird nur als gesonderter Scope vereinbart.
Welche Laufzeiten sind üblich?
Die Pakete nennen Orientierungsrahmen vom Scoping in ein bis zwei Wochen bis zur mehrmonatigen Forschungspartnerschaft. Ein verbindlicher Zeitplan entsteht nach der Prüfung von Scope, Datenzugang und Abhängigkeiten.
Wie beginnt ein Projekt?
Wir prüfen Ihre Angaben und melden uns mit Rückfragen oder einem Vorschlag für das Scoping. Leistungsumfang, Angebot und Projektplan werden anschließend gemeinsam abgestimmt. Mit der Anfrage entsteht noch kein Auftrag.