FORSCHUNG
Nachhaltige KI-Forschung für verlässliche Systeme
KI, die nicht nur plausibel klingt, sondern belastbar funktioniert – auf Unternehmensdaten, nachvollziehbar und sicher integrierbar.
Anwendungsnahe Forschung für erklärbare und vertrauenswürdige KI-Systeme
Ressourceneffiziente Verfahren für große, heterogene und unstrukturierte Datenbestände
Forschung mit direktem Transfer in produktive Unternehmensanwendungen
Warum wir forschen
Künstliche Intelligenz wird für Unternehmen erst dann wertvoll, wenn sie verlässlich auf den eigenen Daten arbeiten kann. Gerade in geschäftskritischen Prozessen reichen plausible Antworten nicht aus: Ergebnisse müssen nachvollziehbar, prüfbar und auf belastbare Quellen zurückführbar sein.
Mit autonomen KI-Agenten steigt dieser Anspruch weiter. Wer Prozesse automatisiert, ohne die zugrunde liegenden Daten korrekt, konsistent und im richtigen Kontext zu verstehen, automatisiert auch Fehler – schneller und in größerem Maßstab.
Deshalb forscht moresophy an KI-Systemen, die Daten nicht nur finden, sondern einordnen. Im Mittelpunkt steht die Frage, welche Daten ein Problem tatsächlich beschreiben, wie sie zusammenhängen und was sie im Unternehmenskontext bedeuten.
Unser Ziel ist KI, die nicht als Black Box arbeitet, sondern als verlässliches System: datenorientiert, ressourceneffizient, erklärbar und souverän einsetzbar.
Unsere Forschungsagenda
Verlässliche KI auf Unternehmensdaten
Unternehmensdaten liegen verteilt in Dokumenten, Datenbanken, E-Mails, Fachsystemen und externen Quellen. Unsere Forschung entwickelt Verfahren, um diese heterogenen Informationen so aufzubereiten, dass KI-Systeme darauf belastbar arbeiten können.
Ziel ist eine KI, die Antworten nicht nur erzeugt, sondern auf vorhandene Daten, Quellen und Zusammenhänge zurückführt.
Data-centric AI
Datenqualität
Kontextmodellierung
Nachvollziehbarkeit
Kontextuelle Datenerschließung
Ein großer Teil des Unternehmenswissens steckt in unstrukturierten Informationen: Verträgen, Gutachten, E-Mails, Schadensakten, Prüfberichten, Richtlinien oder technischen Unterlagen.
Unsere Forschung entwickelt Verfahren, um diese Inhalte nicht nur durchsuchbar, sondern im jeweiligen Zusammenhang nutzbar zu machen. Relevante Informationen werden erkannt, verdichtet, verknüpft und für KI-Anwendungen gezielt bereitgestellt – als Grundlage für verlässliche Antworten, Analysen und Automatisierung.
unstrukturierte Daten
Kontextmodellierung
Knowledge Graphen
Informationsverdichtung
relevante Datenräume
Ressourceneffiziente Modellorchestrierung
Ressourceneffizienz bedeutet für moresophy nicht nur, weniger Rechenleistung zu verbrauchen. Es geht vor allem darum, KI gezielt einzusetzen: Nicht jede Frage muss direkt an ein großes Sprachmodell gehen, und nicht jeder Datenbestand muss vollständig in die Antwortgenerierung einfließen.
Unsere Forschung entwickelt Verfahren, die relevante Datenräume vorab eingrenzen, geeignete Verarbeitungsschritte auswählen und große LLMs nur dort einsetzen, wo sie tatsächlich Mehrwert schaffen. So entstehen KI-Systeme, die präziser, wirtschaftlicher und nachhaltiger arbeiten.
Kontextbegrenzung
Modellorchestrierung
spezialisierte Verfahren
nachhaltiger KI-Betrieb
Hybride KI-Architekturen
Für viele Unternehmensaufgaben reicht weder rein generative noch rein analytische KI allein aus. Analytische Verfahren helfen, Datenräume zu strukturieren, Muster zu erkennen und relevante Informationen einzugrenzen. Generative KI macht Ergebnisse zugänglich, erklärbar und interaktiv nutzbar.
Unsere Forschung verbindet beide Ansätze. DAPHY® ist die aktuelle technologische Ausprägung dieses hybriden Ansatzes innerhalb der moresophy-Lösungswelt.
analytische KI
generative KI
Kontextmodellierung
steuerbare KI-Systeme
Souveräne KI-Systeme
Digitale Souveränität bedeutet für moresophy mehr als technologische Unabhängigkeit. Es geht auch um den souveränen Umgang mit Daten: die Fähigkeit zu verstehen, welche Informationen für eine Aufgabe relevant sind, wie sie zusammenhängen und welche Bedeutung sie im konkreten Unternehmenskontext haben.
Klassische Retrieval-Ansätze verbessern den Zugang zu Informationen. Sie beantworten aber nicht automatisch, ob eine gefundene Information im jeweiligen Kontext richtig, vollständig oder entscheidungsrelevant ist. Unsere Forschung zielt deshalb auf evidenzbasierte KI-Systeme, die Schlussfolgerungen aus der tatsächlichen Datenkonstellation ableiten und nicht allein aus dem statistischen Antwortverhalten großer Sprachmodelle.
Gerade für Unternehmen mit verteilten, lokalen und heterogenen Datenbeständen ist das entscheidend: Souveräne KI braucht keine pauschale Datenmigration, sondern intelligente Aggregation, semantische Erschließung und kontrollierbare Verarbeitung dort, wo die Daten bereits liegen.
digitale Souveränität
evidenzbasiertes Reasoning
semantische Datenerschließung
Auditierbarkeit
unabhängige KI-Architekturen
Forschung braucht Fundament und Austausch
Geförderte durch
Seit 2021 werden Forschungs- und Entwicklungsarbeiten von moresophy durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert. Die Förderung unterstützt unsere Arbeit an KI-Systemen, die auf Unternehmensdaten belastbar funktionieren: nachvollziehbar, ressourceneffizient und praktisch einsetzbar.
Im Austausch mit
Verlässliche KI entsteht im Dialog. Deshalb arbeitet moresophy im Austausch mit Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Innovationspartnern an Methoden, die technologische Tiefe mit konkretem Nutzen für Unternehmen verbinden.
Von der Forschung in die Anwendung
Forschung bei moresophy endet nicht im Konzept. Neue Verfahren werden dort wirksam, wo Unternehmen konkrete Datenherausforderungen lösen müssen: in der ContextSuite, in hybriden KI-Technologien wie DAPHY® und in Anwendungen für Wissen, Analyse, Audits und Automatisierung.
So entsteht ein direkter Transfer von Forschung in produktive Lösungen – für Unternehmen, die KI nicht nur ausprobieren, sondern zuverlässig, effizient und souverän einsetzen wollen.