KI, die im Institut bleibt, datensouverän und patentsicher.
Publikationen, Projektdaten und Institutswissen werden semantisch durchsuchbar, Antrags- und Berichtsarbeit bekommt einen Erstentwurf. Kein unveröffentlichtes Ergebnis verlässt das Institut.
Drittmittelanträge (DFG, BMBF, Horizon Europe), Zwischen- und Abschlussberichte, Datenmanagementpläne, Ethikanträge: Bis zu ein Drittel der Arbeitszeit fließt in Administration - bei sinkenden Bewilligungsquoten und wachsenden Berichtspflichten.
Über 3 Mio. neue Fachartikel pro Jahr, dazu heterogene eigene Datenbestände in Silos. State-of-the-Art-Recherche bleibt Handarbeit - und mit jedem befristeten Vertrag, der ausläuft, verlässt Wissen das Institut.
Unveröffentlichte Ergebnisse in einer Public-Cloud-KI gefährden Patentfähigkeit und Priorität. NDAs mit Industriepartnern, DSGVO bei Probandendaten und Exportkontrolle bei Dual-Use-Forschung stehen ChatGPT & Co. entgegen.
Selbst gehostete LLMs auf Instituts-Servern, im HPC-Cluster oder in privater Cloud. So einfach wie ChatGPT, aber alle Daten, Prompts und Protokolle bleiben unter Ihrer Kontrolle.
- Semantische Suche über Publikationen, Projektdaten und Institutswissen (RAG)
- Auditierbare Nutzung - bereit für DSGVO, EU AI Act und gute wissenschaftliche Praxis
KI screent und strukturiert Literatur für Reviews und State-of-the-Art-Kapitel, beantwortet Fragen aus dem eigenen Wissensbestand - und sichert Projektwissen, bevor es mit auslaufenden Verträgen verloren geht.
- Jede Antwort mit Quellenangabe - nachvollziehbar statt halluziniert
Strukturierte Erstentwürfe für Drittmittelanträge nach Förderer-Vorgaben, Zwischen- und Abschlussberichte, Datenmanagementpläne und Ethikanträge - aus Ihren Projektdaten, in Ihrer Terminologie. Ihre Wissenschaftler prüfen und entscheiden.
Aufbereitung heterogener Datenbestände, reproduzierbare Auswertungs-Pipelines, eigene ML-Modelle - entwickelt und betrieben auf Ihrer Infrastruktur, dimensioniert nach Bedarf statt nach Cloud-Tarif.
Institute arbeiten mit gewachsenen Systemen - daran ändern wir nichts. NexPatch bindet KI-Systeme an die vorhandene Infrastruktur an, sodass Ergebnisse dort ankommen, wo Ihre Teams ohnehin arbeiten.
ELN- und LIMS-Systeme anbinden: Experimente, Protokolle und Messdaten werden durchsuchbar, die KI verknüpft Ergebnisse über Projekte und Jahre hinweg.
Automatische Metadaten- und DMP-Erstellung, Anbindung institutioneller Repositorien (DSpace, Dataverse u. a.) - anschlussfähig an NFDI und FAIR-Prinzipien.
Modelle laufen auf Ihrem vorhandenen Cluster (inkl. Slurm-Integration) oder auf dedizierten GPU-Servern, die wir dimensionieren, aufbauen und betreiben.
Anbindung an Projektverwaltung, DMS, SharePoint, Confluence oder Wikis - Anträge, Berichte und Wissensbasis bleiben im gewohnten Workflow.
Prozesse, Datenschutz, Dateninfrastruktur und Automatisierungspotenzial analysieren
Architektur, Modellauswahl, Schnittstellen und Rechtekonzept
KI-Systeme, RAG, Pipelines und Integrationen umsetzen
On-Premise, HPC oder private Cloud - Security und CI/CD inklusive
Monitoring, Updates, Governance und laufende Optimierung
Institute und Forschungsgruppen mit sensiblen oder unveröffentlichten Daten, Industriekooperationen und hohem Antrags- und Publikationsvolumen - von der Uni-Arbeitsgruppe bis zum außeruniversitären Institut.
KI-Funktionen so einfach wie ChatGPT - aber patent- und NDA-sicher, ohne Datenabfluss und ohne Abhängigkeit von US-Cloud-Anbietern. Planbare Kosten statt Token-Abrechnung - auch drittmittelfähig kalkulierbar.
Deutlich weniger Zeit für Anträge, Berichte und Literaturarbeit, gesichertes Institutswissen trotz Fluktuation - mehr Zeit für das, wofür Ihr Institut existiert: Forschung.
In 60 Minuten zeigen wir, welche Prozesse an Ihrem Institut automatisierbar sind, wie Ihre Daten souverän bleiben - und wie viel Forschungszeit das konkret freisetzt.