Mit der von BlueYard Capital angeführten und von mehreren Business Angels unterstützten Finanzierung soll die Entwicklung und der Einsatz der adaptiven Kommunikationsschicht von ZeroPhase beschleunigt werden. Dabei handelt es sich um eine leistungsstarke, robuste Verbindung, die die souveräne Kontrolle über wichtige Verbindungen in Luft-, Land- und Seegebieten sicherstellt.

„Kommunikation ist das Nervensystem der Verteidigung. Sie entscheidet über den Ausgang von Konflikten“, so Dr. Florian Petit, CEO von ZeroPhase. „Unser Ziel ist es, dass sie niemals ausfällt. Mit der Unterstützung von BlueYard bauen wir adaptive Datenverbindungen, die eine kompromisslose Leistung und Zuverlässigkeit bieten. Sie sind in allen Bereichen und für alle Missionstypen anwendbar und bilden die Grundlage für zuverlässige Verbindungen für die unbemannten Systeme der Zukunft.“

Unbemannte Verteidigungssysteme sind auf robuste, latenzarme Kommunikation angewiesen, um unter anspruchsvollen Bedingungen Videodaten, Telemetrie- und Befehlsdaten zu übertragen. Bis zum Jahr 2025 wird die Anzahl der eingesetzten Systeme allein in der Ukraine voraussichtlich 4,5 Millionen übersteigen. Daher sind zuverlässige und stabile Datenverbindungen wichtiger denn je. Die Datenverbindungen von ZeroPhase passen sich dynamisch an Störungen, Interferenzen und Signalabschwächungen an und sorgen so für die Kontinuität der Mission und eine zuverlässige, souveräne Verbindung, bei der ein Ausfall nicht in Frage kommt.

Die Technologie von ZeroPhase wird bereits in großem Umfang eingesetzt und kommt täglich in der Ukraine zum Einsatz, wo sie Tausende unbemannter Missionen unterstützt. Die umfangreiche Nutzung im Feld unter realen Kampfbedingungen hat die Fähigkeit des Unternehmens bestätigt, auch bei elektronischen Angriffen und unter erschwerten Netzwerkbedingungen eine leistungsstarke Kommunikation aufrechtzuerhalten. Experten schätzen, dass die heutigen Systeme zur elektronischen Kriegsführung ungeschützte Drohnenkommunikationen innerhalb von Sekunden lahmlegen können. Dies unterstreicht die entscheidende Bedeutung einer sicheren und anpassungsfähigen Datenübertragungstechnik.

„Die Technologie von ZeroPhase hat sich als entscheidender Faktor erwiesen. Das adaptive Protokoll des Unternehmens, das in unsere speziell entwickelten UAV-Systeme integriert und von unseren erfahrenen Teams im Feld eingesetzt wird, hat es uns ermöglicht, auch in extrem stark gestörten Umgebungen an der Front, in denen andere Drohnen nicht fliegen können, die Kommunikation aufrechtzuerhalten“, so der UAV-Operationsleiter, Ukraine.

Mit der neuen Finanzierung wird ZeroPhase seine Ingenieur- und Signalverarbeitungsteams erweitern, die Partnerschaften im gesamten europäischen Verteidigungs- und Luft- und Raumfahrt-Ökosystem vertiefen und sein adaptives Kommunikationsrahmenwerk auf weitere Einsatzprofile und Einsatzgebiete ausweiten.

QuantumDiamonds entwickelt Quantensensor-Technologien und -Tools für die Fehleranalyse und Messtechnik einer neuen Generation von Halbleiterchips ein. Ziel ist es, herkömmliche Halbleitertestmethoden zu unterbrechen und die Fehlerlokalisierung tief in 3D-Halbleiterarchitekturen zu beschleunigen.

Durch die Nutzung von Stickstoff-Leerstands-Zentren in Diamanten kartieren die Systeme von QuantumDiamonds zerstörungsfrei elektrischen Strom mit Mikrometer-Pezipresion in Sekundenschnelle, auch in hochkomplexen Chippaketen. Diese Fähigkeit ist von zentraler Bedeutung für fortschrittliche 2.5D- und 3D-Architekturen, die KI, mobile und Automobilelektronik untermauern, wie das Unternehmen in einer Erklärung darstellt.

Das Unternehmen hat vor Kurzem eine zerstörungsfreie Fehleranalyse auf Apple A12-Chips veröffentlicht, die von TSMC hergestellt wurden. QuantumDiamonds verwendet Quantum Diamond Microscopy, um vergrabene Defekte in kommerziellen Paket-on-Package-Geräten zu lokalisieren.

Jetzt präsentiert QuantumDiamonds seinen Plan, 152 Millionen Euro zu investieren, um die weltweit erste Produktionsstätte für fortschrittliche Chip-Testsysteme zu bauen. Nach gründlicher Prüfung möglicher Standorte in den USA entschied sich das Unternehmen bewusst für Deutschland. Der Standort in München wird als "First-of-a-Kind-Fabrik" unter dem European Chips Act betrachtet.

„Diese Investition markiert unseren Übergang von der Forschung zur globalen Produktion. Wir bauen die Werkzeuge auf, die die Chipindustrie benötigt, um zu prüfen, was bisher unsichtbar war – und zwar in Deutschland, mit europäischem IP und Talent“, so Co-Founder Berghoff gegenüber EU-Startups. „Die frühzeitige Unterstützung, die wir von Programmen wie dem EIC Accelerator und dem SPRIN-D erhalten haben, legte den Grundstein für dieses Scale-up. Mit der erwarteten Finanzierung des Chips Act werden wir von Piloteinsätzen zur Serienproduktion übergehen und dazu beitragen, die Rolle Europas in der Zukunft der Halbleiterindustrie zu sichern."

Ghazaleh, du bist 2020 aus dem Iran nach Deutschland gekommen, hast hier mehrere Studiengänge erfolgreich absolviert und 2023 CanChip gegründet. Wie hast du diese rasante Reise gemeistert und was treibt dich an?

Meine akademische Laufbahn begann mit einem Studium der Biotechnologie im Iran, immer mit dem Ziel, zur Krebsforschung beizutragen – eine persönliche Mission, die von der Krebserkrankung meiner Mutter geprägt war. Diese Motiva­tion blieb auch bestehen, als ich nach Deutschland kam und meinen Master in Biochemie und Molekularbiologie absolvierte.

Die Idee zu CanChip entstand, als ich meinen Mitgründer Dr. Omid Nejati traf und wir über das Potenzial von Tumor­on-chip-Technologien diskutierten. Das war ein Wendepunkt: Ich erkannte, wie wir Ingenieurskunst und Biologie kombinieren können, um etwas wirklich Wirkungsvolles zu schaffen.

Was mich antreibt, ist die Möglichkeit, Patient*innen einen schnelleren und präziseren Weg zur Behandlung zu ermöglichen und letztendlich die Art und Weise zu verändern, wie wir Krebs bekämpfen.

Welche Vision verfolgst du mit CanChip?

Bei CanChip wollen wir personalisierte Krebstherapien Wirklichkeit werden lassen, indem wir die Mikroumgebung von Tumoren auf einem Mikrofluidik-Chip simulieren. Unser Ziel ist es, die Arzneimittelprüfung von Tieren auf prädiktive Modelle mit menschlichen Zellen umzustellen. Wir möchten die Plattform der Wahl für Pharmaunternehmen und Forschungseinrichtungen werden, die bessere Werkzeuge für die Entwicklung von Krebsmedikamenten suchen. Über die Forschung hinaus ist es unsere langfristige Vision, patient*innenabgeleitete Tumore in unsere Chips zu integrieren, sodass Ärzt*innen Therapien vor ihrer Anwendung am Patient*innen in vitro testen können. Wir stellen uns eine Zukunft vor, in der die Krebstherapie mit „Versuch und Irrtum“ durch Präzision und Zuversicht ersetzt wird.

Wie unterscheidet sich euer Ansatz von den bestehenden Methoden?

Traditionelle 2D-Zellkulturen und Tiermodelle können die Komplexität menschlicher Tumore oft nicht abbilden. Unsere Tumor-on-Chip-Modelle beinhalten mehrere menschliche Zelltypen – wie Krebszellen, Endothelzellen und Immunzellen – die in einer 3D-Matrix in einem dynamischen Mikroflüssigkeitssystem eingebettet sind. Diese Anordnung bildet die menschliche Tumorumgebung genauer ab als bestehende Plattformen.

Der Vorteil? Zuverlässigere Daten zur Arzneimittelwirkung, weniger Tierversuche und letztlich eine schnellere und sicherere Entwicklung von Therapien. Unser Modell ist besonders wertvoll für seltene oder therapieresistente Krebsarten wie Glioblastome. Derzeit schließen wir unsere Machbarkeits­studien ab und bereiten uns auf Kooperationen mit pharmazeutischen Partnern vor.

Künstliche Intelligenz verändert immer mehr Bereiche. Welche Rolle spielt KI in deinem Fachgebiet?

Künstliche Intelligenz wird in der personalisierten Krebsforschung immer wichtiger, insbesondere bei unseren Organ­-on-Chip-Modellen. Wir nutzen KI derzeit für die automatisierte Bildanalyse, um die Zellmorphologie und die Reaktion auf Medikamente objektiv zu bewerten. Wir werden die KI-Nutzung ausweiten, um komplexe Daten wie Genexpression und Bildgebung zu analysieren und Vorhersagemodelle für patient*innenspezifische Arzneimittelreaktionen zu erstellen. KI wird auch dazu beitragen, den Versuchsaufbau zu optimieren, beispielsweise die Zellkombinationen und die Mikrofluidik-Einstellungen. Langfristig wird KI für die präklinische Forschung und die personalisierte Medizin unerlässlich sein, indem sie Muster in der komplexen Biologie aufdeckt und die Arznei­mittelentwicklung durch datengestützte Entscheidungen beschleunigt.

Die Tumor-on-Chip-Technologie ist nicht unumstritten, und der Weg zu tierversuchsfreien Arzneimittelzulassungen nicht einfach. Was sagst du den Kritiker*innen?

Es stimmt, dass die gesetzlichen Rahmenbedingungen noch immer stark auf Tierversuche angewiesen sind. Aber die Wissenschaft entwickelt sich weiter.  Die Tumor­on-Chip-Technologie zielt nicht darauf ab, alle bestehenden Methoden über Nacht zu ersetzen, sondern ergänzt und verbessert sie. Kritiker*innen übersehen oft die Vorteile der Reproduzierbarkeit und der ethischen Vertretbarkeit von in-vitro-Modellen mit menschlichen Zellen. Zudem sind die Regulierungsbehörden zunehmend offen für alternative Methoden, wenn diese zuverlässige Daten liefern. Unsere Aufgabe ist es, zu zeigen, dass unsere Chips konsistente und biologisch aussagekräftige Ergebnisse liefern können. Skepsis ist bei Innovationen normal, aber wir sehen sie als eine Einladung, uns zu verbessern und zu beweisen, dass wir zuverlässige Ergebnisse liefern können.

Ihr seid gerade dabei, eure Chips zu validieren und zu zertifizieren. Welchen Herausforderungen habt ihr euch dabei zu stellen?

Die größte Herausforderung ist die Standardisierung eines hochkomplexen biologischen Systems. Wir müssen sicherstellen, dass unsere Chips reproduzierbare Ergebnisse liefern, unabhängig von Charge und Krebsart. Gleichzeitig müssen wir klare Protokolle für Qualitätskontrolle und Dokumentation entwickeln, die den regulatorischen Erwartungen entsprechen. Eine weitere Herausforderung ist die Skalierbarkeit: der Übergang von Laborprototypen zu robusten, benutzer*innenfreundlichen Plattformen für die industrielle Nutzung. Das betrifft Materialien, Automatisierung und Kostenoptimierung – und das alles bei gleichzeitiger Wahrung der biologischen Integrität.

Wann erwartest du die Zulassung und welche Aufgaben müssen bis dahin erledigt werden?

Die Zulassung ist ein mehrstufiger Prozess. Wir streben zwar keine direkte medizinische Zulassung an (noch nicht), aber unsere Chips müssen als valide Werkzeuge für die vorklinische Prüfung akzeptiert werden. In den nächsten 12 bis 18 Monaten wollen wir unter anderem Validierungsstudien veröffentlichen, die von Expert*innen geprüft wurden, wichtige pharmazeutische Kooperationen sichern und Qualitätssysteme einführen, die den ISO-Normen entsprechen.

Wichtig ist auch die Zusammenarbeit mit den Regulierungsbehörden: Wir sind aktiv in Netzwerken und Konsortien tätig, um uns über die neuesten Richtlinien zu informieren. Wir hoffen, innerhalb von zwei Jahren den Status einer akzeptierten vorklinischen Prüfung zu erreichen und kurz darauf mit der Anwendung an Patient*innen beginnen zu können.

BioTech-Start-ups benötigen langfristige Unterstützung und erhebliches Kapital. Wer sind eure Unterstützer*innen und Investor*innen?

Wir haben das Glück, ein starkes Netzwerk an Unterstützer*innen zu haben. Wir erhielten frühzeitig den Newcomer of the Year 2025 German Startup Award, den Sonderpreis des Brandenburg Innovation Awards, den Jurypreis beim Female Start-Aperitivo und viele weitere Auszeichnungen, was uns half, mehr Sichtbarkeit zu erlangen. Der Wissenschaftspark Potsdam hat uns mit Infrastruktur, Mentoring und einer lebendigen Start-up-Ökosystem-Umgebung unterstützt. Wir haben auch von Netzwerken wie der HealthCapital Berlin-Brandenburg profitiert. Obwohl wir derzeit selbst­finanziert sind und von Pilotstudien und Kooperationen unterstützt werden, bereiten wir uns aktiv auf eine Seed-Finanzierungsrunde vor, um unser Team zu erweitern und die Produktion zu skalieren.

Ein Blick in die Zukunft: Wie nah sind wir daran, eine wirklich personalisierte Krebstherapie für die Mehrheit der Patient*innen zu ermöglichen?

Wir sind näher dran, als wir denken. Fortschritte in der molekularen Diagnostik, der Einzelzellanalyse und der Organ-on-Chip-Technologie laufen auf ein gemeinsames Ziel hinaus. Was noch fehlt, ist die Integration, und hier sind Start-ups führend. Wir agieren schnell, wir gehen Risiken ein und schließen die Innovationslücken, die von größeren Institutionen hinterlassen werden. Personalisierte Krebstherapien werden zum Standard, wenn Plattformen wie unsere innerhalb der klinischen Fristen handlungsrelevante Ergebnisse liefern können. Wir sind davon überzeugt, dass Tumor­on-Chip-Modelle innerhalb der nächsten fünf bis zehn Jahre zu Standardwerkzeugen in der Onkologie werden und Start-ups wie CanChip diese Transformation anführen werden.

Was möchtest du anderen (BioTech-)Gründer*­innen mit auf den Weg geben?

Aus wissenschaftlicher Sicht war die Gründung eines Start-ups ein großer, aber auch lohnender Schritt. Sprecht früh mit potenziellen Kund*innen. Diese Gespräche halfen uns, unser Produkt zu formen und wirkliche Bedürfnisse zu entdecken. BioTech braucht Zeit. Zellkultur, Qualitätskontrolle, Partnerschaften. alles bewegt sich langsamer als geplant.

Seid geduldig, aber beharrlich. Soft Skills wie Kommunikation, Resilienz und strategisches Denken sind genauso wichtig wie wissenschaftliche Expertise.

Vermeidet die Perfektionismusfalle: Beginnt mit dem, was ihr habt, und verbessert iterativ. Mein Rat: Baut ein starkes Team auf, bleibt fokussiert auf eure Mission und habt keine Angst vor Fehlern; sie sind Teil des Prozesses. Verbindet wissenschaftliche Exzellenz mit unternehmerischem Mut. Diese Mischung kann euch wirklich voranbringen, auch in einem komplexen Bereich wie BioTech.

Ghazaleh, Danke für deine Insights

Um dieses Ziel zu erreichen, entwickelt Zentio eine AI-first Plattform für intelligente Produktionsplanung. Diese ermöglicht es, Betriebsdaten durch KI-Agenten aufzubereiten und für die operative Produktionsplanung nutzbar zu machen, um fundierte Entscheidungen und mehr Produktivität zu ermöglichen.

Die Pre-Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 1,4 Millionen Euro wurde vom High Tech Gründerfonds angeführt, einem der aktivsten Frühphaseninvestoren in den Bereichen Deep Tech, Industrietechnologie und KI-basierter Innovation. Weitere Unterstützung kam vom Frühphaseninvestor SIVentures, welcher über umfangreiche Erfahrung in der Förderung und Skalierung von B2B-Technologie-Startups verfügt. Gemeinsam bieten die beiden Investoren strategische und operative Unterstützung für die nächste Wachstumsphase von Zentio.

Immo Polewka, Mitgründer und CCO von Zentio, erklärt: „Unsere Vision ist es, den Standard der Entscheidungsfindung in der europäischen Fertigungsindustrie auf ein neues Niveau zu heben. Durch die Kombination von Betriebsdaten mit mathematischer Optimierung und AI-First-Automatisierung können Unternehmen strategisch vorausplanen und resilient auf Störungen reagieren."

Die Finanzierungsrunde soll es Zentio ermöglichen, bestehende Partnerschaften zu stärken und die Voraussetzungen zu schaffen, um langfristigen Mehrwert für die europäische Fertigungsindustrie zu schaffen: „Unser Hauptaugenmerk für die nächsten Monate liegt darauf, unsere mathematischen Kernsysteme und ML-Pipelines weiterzuentwickeln und diese mit Hilfe von UX und AI Agents zusammenzuführen. Deshalb erweitern wir unser Team um ambitionierte Entwickler und Entwicklerinnen, die sich unserer Mission anschließen möchten, die erste Generation von KI-nativer Produktionsplanung zu entwickeln“, sagt Christophe Kafrouni, Mitgründer und CTO von Zentio.

Der globale Markt für diagnostische Schnelltests (Point-of-Care-Testing) gehört zu den am schnellsten wachsenden Segmenten im Gesundheitswesen und wird bis 2030 auf über 80 Milliarden US-Dollar geschätzt. Lateral-Flow-Tests (LFAs), zum Beispiel für Infektionen oder kardiovaskuläre Marker, sind zwar weltweit etabliert, stoßen aber bei der Sensitivität an technologische Grenzen: Aktuelle Schnelltests erreichen durchschnittlich nur bis zu 75 Prozent Genauigkeit, was häufig zu Fehldiagnosen führt und den Einsatz zeit- und kostenintensiver PCR-Labortests nötig macht.

Medizintechnologischer Durchbruch

Genau hier setzt Amplifold, ein im Jahr 2025 gegründetes Spin-off der LMU München, an: Mithilfe programmierbarer DNA-Origami-Nanostrukturen steigert das Unternehmen die analytische Sensitivität von Schnelltests um das bis zu 100-Fache. Damit wird es erstmals möglich, PCR-ähnliche Diagnostik in Echtzeit und direkt am Patienten durchzuführen – kostengünstig, ohne Labor und innerhalb weniger Minuten.

Die Plattform des Unternehmens basiert auf Erkenntnissen einer in Nature Communications veröffentlichten Studie, die zeigt, dass programmierbare DNA-Origami-Nanostrukturen die Testempfindlichkeit klassischer LFAs drastisch erhöhen können, ohne dessen Testformat oder bestehende Herstellungsprozesse zu verändern. Diese Technologie ermöglicht kostengünstigen Schnelltests die Sensitivität von gerätebasierten Tests – und eröffnet neue Anwendungsmöglichkeiten in der dezentralen Diagnostik, Point-of-Care-Testing und globalen Gesundheitsversorgung in vielen Bereichen, darunter Kardiologie, Neurologie mit Fokus auf Schlaganfälle und Infektionsmedizin.

Die Mittel aus der Finanzierungsrunde nutzt Amplifold, um seine Technologie der Signalverstärkung in eine marktfähige industrielle Lösung zu überführen, das Produktentwicklungs- und Regulatory-Team auszubauen und die IVDR-Zulassung des ersten In-vitro-Diagnostikprodukts in Europa vorzubereiten. Zudem wird das Unternehmen in das Innovations- und Gründerzentrum für Biotechnologie (IZB) in Martinsried – eines der führenden Life-Science-Startup-Zentren Europas – umziehen und dort von der Nähe zu akademischen und klinischen Partnern profitieren.

„Lateral-Flow-Tests haben den Zugang zur Diagnostik revolutioniert, aber ihre Empfindlichkeit blieb traditionell hinter den zentralen Laborsystemen zurück. Mit der DNA-Origami-Signalverstärkung können wir viel mehr Signalgeber auf jedes Bindungsereignis eines Standardstreifens programmieren. Kostengünstige Schnelltests erreichen auf diese Weise die Sensitivität von Labor-Messgeräten, ohne dass das Grundformat verändert werden muss”, sagt Dr. Maximilian Urban, Co-Gründer von Amplifold und Haupterfinder der Kombination aus DNA-Origami-Nanotechnologie und Lateral-Flow-Assays.

Ziel ist die signifikante Reduktion von Tier- und Humanversuchen durch validierte, datenbasierte Simulationen, die Hersteller*innen schnellere, kosteneffizientere und regulatorisch anschlussfähige Prüfpfade ermöglichen. Das Unternehmen vereint Expertisen in Medizintechnik, medizinischer Bildverarbeitung, künstlicher Intelligenz und numerischer Simulation und beschäftigt derzeit über 20 Mitarbeitende.

Jetzt hat Virtonomy seine Series A Finanzierungsrunde erfolgreich abgeschlossen. Insgesamt konnte das Unternehmen dabei über 5 Mio. Euro sichern. Bayern Kapital beteiligte sich als langjähriger Partner mit einem erhöhten Investment von über 2 Mio. Euro. Aufgrund der starken Nachfrage und des großen Interesses der Investor*innen wurde das Kapital in der laufenden Finanzierungsrunde zudem erhöht. Companisto führte die Runde als Lead-Investor mit Beteiligungen von rund 3,3 Mio. Euro an. Bereits zuvor hatten namhafte internationale Venture-Capital-Investoren wie Accenture Ventures, Dieter von Holtzbrinck Ventures, Honeystone Ventures, Pace Ventures, UnternehmerTUM und Plug & Play in Virtonomy investiert.

„Mit dem erfolgreichen Abschluss unserer Series-A-Finanzierungsrunde legen wir den Grundstein, um die Virtonomy-Plattform weiter international zu skalieren, die regulatorische Validierung zu intensivieren und neue Märkte zu erschließen. Die starke Unterstützung durch Companisto und Bayern Kapital bestätigt die Relevanz unserer datenbasierten virtuellen Patient*innen als verlässliche Alternative zu langwierigen Studien und Tierversuchen. Unsere Vision ist, dass jedes Medizinprodukt weltweit schneller, sicherer und effizienter auf den Markt kommt, unter Nutzung unserer digitalen Patientenzwillinge“, sagt Dr. Simon Sonntag, CEO und Gründer von Virtonomy.

SereneDB hat seine Pre-Seed-Finanzierungsrunde abgeschlossen und 2,1 Millionen US-Dollar eingesammelt. Die Runde wurde von den Risikokapitalfonds Entourage und High-Tech Gründerfonds (HTGF) angeführt.

Das Team nutzt sein Know-how aus der Entwicklung der weltweit schnellsten C++-Suchbibliothek für Unternehmen, um die Engine für Datenanwendungen der nächsten Generation zu entwickeln. Das Unternehmen wird die Investition nutzen, um seine Kernaufgabe zu verfolgen: den Aufbau einer dedizierten Datenbank für Echtzeit-Suche und -Analyse, die die aktuellen Industriestandards neu definiert.

Die meisten Such- und Analysetools wurden entwickelt, um einzelne, statische Elemente zu finden, und nicht, um sich schnell ändernde, komplexe Daten zu analysieren. Sie haben Schwierigkeiten mit Aktualisierungen und Löschungen in Echtzeit und zwingen Teams dazu, Suchvorgänge, Caches und Dashboards miteinander zu verknüpfen. Das Ergebnis sind langsame Antworten, instabile Pipelines und veraltete Erkenntnisse.

SereneDB vereint Live-Daten und tiefgehende Analysen in einem System. Es verbindet eine leistungsstarke und vielseitige Suchmaschine mit moderner OLAP-Ausführung unter dem Standard-PostgreSQL-Dach, verarbeitet Echtzeit-Eingaben mit korrekten Aktualisierungen und Löschungen und liefert komplexe Ergebnisse in Millisekunden. Während Menschen und KI-Agenten bessere Fragen zu den aktuellsten Daten stellen können, reduzieren Unternehmen den Werkzeug-, Kosten- und Betriebsaufwand durch den Einsatz einfacher und standardisierter SQL-Tools und APIs.

Andrey Abramov, Mitbegründer von SereneDB, sagt: „Wir haben uns von einem persönlichen Projekt im Jahr 2014 zu dem außergewöhnlichen Team entwickelt, das wir heute sind. Unser gemeinsames Ziel war es schon immer, echte Echtzeit-Analysen zu verwirklichen. Die Partnerschaft mit Entourage und HTGF gibt uns die Ressourcen, um dieses Ziel zu erreichen, und wir schätzen ihr Vertrauen, während wir unsere Mission erfüllen.“

Während die europäische Autoindustrie vor strukturellen Veränderungen steht, wächst der Ladeinfrastrukturmarkt global weiter zweistellig – zunehmend auch an Schnellladestandorten für Logistik, Industrie und Handel. In diesem Umfeld sichert sich EcoG, ein internationales Scale-Up für Ladeinfrastruktur mit Hauptsitz in München und Detroit, 16 Millionen Euro von europäischen Investoren.

Die Runde wird angeführt vom Münchner GET Fund, Extantia und Bayern Kapital, die in das starke globale Wachstumspotenzial elektrifizierter Logistik- und Nutzfahrzeugflotten investieren.

Mit dem frischen Kapital will EcoG seine Softwareplattform für Ladesäulenhersteller weiter skalieren mit Fokus auf den Ausbau der gewerblichen Schnellladeinfrastruktur. Damit setzt das Unternehmen zunehmend den Standard als Betriebssystem für Schnellladeinfrastruktur. Die Technologie ist bereits heute in Europa, Indien und den USA in breitem Einsatz.

Als global orientiertes Unternehmen plant EcoG am Standort Bayern einen Innovationshub aufzubauen, um die Integration neuer Ladetechnologien wie bidirektionales Laden in Flotten oder Megawatt-Charging für E-Lkw und Ladehubs unter Realbedingungen mit Hardware- und Logistikpartnern weiter zu erproben. Mit Partnern wie Rittal stellt EcoG hierfür Laderreferenzdesigns für die Integration zur Verfügung und integriert diese zur CO2 und Kostenoptimierung mit Partnern in Geschäftsprozesse. Für den praxisnahen Aufbau der Hubs führen die Münchner aktuell Gespräche mit Depotbetreibern, Logistikern und sind offen für weitere Gespräche.

Jörg Heuer, CEO und Mitgründer von EcoG: „Die Anfangsjahre der E-Mobilität sind nun erfolgreich abgeschlossen. Jetzt stehen Professionalisierung und nachhaltiges Wachstum im Mittelpunkt. Ein Beispiel hierfür ist der Einsatz von elektrischen Lkws in der Stadtlogistik. Das ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern zunehmend eine echte Geschäftsgrundlage.”

Johannes Hund, CTO und Mitgründer von EcoG kommentiert: „Konzerne wie Amazon zählen bereits heute zu den größten Betreibern von Ladeinfrastruktur weltweit und unsere Ladeplattform kann Firmen wie diese zukünftig noch besser unterstützen.“

Bioabfälle sind ein oft übersehenes Klimaproblem: Jährlich fallen in der EU über 100 Millionen Tonnen organischer Abfälle an, die meist verbrannt oder deponiert werden. Das führt zu unnötigen CO₂-Emissionen, dem Verlust wertvoller Biomasse und ausgelaugten Böden. Zudem verursachen Entsorgung und Düngemittelimporte hohe Kosten für Wirtschaft und Umwelt.

Die foom GmbH bietet eine innovative Antwort: Das 2022 von Dr. Anike von Gagern und Dr. Kathrin Weiß in Berlin gegründete Start-up hat sich auf die Bearbeitung von Bioabfällen spezialisiert. Mit seiner modularen Technologie verwandelt foom organische Abfälle direkt vor Ort in wertvollen Dünger, wodurch CO₂-Emissionen reduziert und die Kreislaufwirtschaft gefördert werden. Dabei setzt das Unternehmen auf nachhaltige Lösungen, die sowohl ökologische als auch wirtschaftliche Vorteile bieten und trägt hiermit zu einer umweltfreundlicheren Zukunft bei. Diese Lösung ist insbesondere für Orte attraktiv, an denen große Mengen Bioabfall anfallen, wie beispielsweise bei Festivals, Sportevents, Kantinen, im Lebensmitteleinzelhandel oder in urbanen Räumen. Statt aufwändiger Logistik und kostenintensiver Entsorgung bietet foom eine einfache, lokale Lösung an, die einerseits Betriebskosten senkt und andererseits ökologische Vorteile schafft. Kommunen, Veranstalter und Unternehmen können so ihre Nachhaltigkeitsziele messbar erreichen.

Capacura, das sich auf Impact-Investitionen in Start-ups spezialisiert, die einen positiven Einfluss auf die Bereiche Bildung, Gesundheit und Umwelt haben, investiert nun in foom – über die Höhe des Investments wurden keine Angaben gemacht.

Wer schon einmal an einer Marktforschungsumfrage teilgenommen hat, weiß: Das ist eine zähe Angelegenheit. Man klickt sich durch Fragebögen, nimmt an Diskussionsrunden teil und erhält zum Schluss (bestenfalls) eine magere Entlohnung.

Für Unternehmen, die solche Befragungen durchführen, besteht genau darin ein Problem: „Es ist schwer, an die gewünschten Zielgruppen heranzukommen, weil keiner mitmachen will“, sagt Tobias Klinke, Co-Gründer des Start-ups experial. „Und wenn doch, dann sind es die falschen.“

Klassische Marktforschung ist ineffektiv

Der promovierte Konsumforscher weiß, wovon er spricht. Für seine wissenschaftliche Arbeit hat er sich jahrelang mit Marktforschungsmethoden beschäftigt und selbst unter der unzureichenden Datenlage aus Zielgruppenbefragungen gelitten. „Man darf sich nichts vormachen: Da sitzen Leute, die Geld verdienen wollen und den Fragebogen so schnell wie möglich abhaken. Relevante Daten lassen sich so nur schwer erheben.“ Denn ob die Antworten tatsächlich das Konsumverhalten widerspiegeln oder die Befragten einfach nur schnell fertig werden oder sich ins rechte Licht rücken wollen, ist kaum auszumachen.

Hinzu kommt: Für die Auftraggebenden sind solche Marktforschungen extrem aufwändig, teuer und langwierig – vom Erstellen des Fragenkatalogs über das Organisieren der Befragung bis hin zur Auswertung der Ergebnisse.

Genau hier setzt experial an: Es möchte Unternehmen besser, schneller und günstiger wissen lassen, was bestimmte Kund*innenprofile zu konkreten Fragestellungen denken, zum Beispiel über ein neues Produktfeature. „Jeder Produkt- oder Marketingmanager hat täglich Entscheidungen zu treffen, für die authentisches Kundenfeedback absolut relevant ist“, so Klinke. Dafür stellt experial in einem klassischen Software-as-a-Service-Modell sogenannte Digital Twins zur Verfügung – digitale Simulationen realtypischer Personen aus der gewünschten Zielgruppe.

Über eine Chat-Funktion können diese digitalen Zwillinge nach Belieben befragt oder interviewt werden. Neben der Darstellung der Umfrageergebnisse in Diagrammen, Tabellen oder Kurztexten ermöglicht das Tool, mit Kund*innenprofilen in Echtzeit zu interagieren, Nachfragen zu stellen, zu diskutieren.

Zielgruppe abbilden statt Persona erfinden

Das Besondere: Statt klassische Personas abzubilden – also ein stereotypisches Bedürfnisbündel einer fiktiven Persönlichkeit –, simuliert experial zum Beispiel 1000 Personen eines bestimmten Adressat*innenkreises, die dann an einer Befragung teilnehmen. So wird eine spezifische Gruppe in ihrer ganzen Meinungsvielfalt abgebildet. „Es geht nicht darum, eine idealtypische Kunstfigur, sondern eben 1000 konkrete Personen zu simulieren. So können wir die ganze Bandbreite an Meinungen innerhalb einer Zielgruppe abbilden“, erläutert Klinke.

Von der Forschung zur Geschäftsidee

Am Anfang stand ein konkretes Problem für die eigene Arbeit. Alle drei Gründer haben ihre Wurzeln in der Forschung. Tobias Klinke und Nader Fadl haben gemeinsam studiert, für Klausuren gebüffelt und später beide promoviert – Klinke in Consumer Research, Fadl in Gamification. Drei Jahre arbeiteten sie bereits zusammen, bevor 2022 die Idee für das gemeinsame Start-up entstand. Als die technische Umsetzung immer komplexer wurde, kam Nils Rethmeier – er hat in Machine Learning promoviert – als dritter Gründer hinzu.

Während sich die drei als Wissenschaftler noch mit der geringen Datenqualität klassischer Marktforschung herumschlugen, wuchsen zeitgleich die Anwendungspotenziale künst­licher Intelligenz (KI). Immer mehr beschäftigte sie die Frage, ob nicht beides kombinierbar wäre. Erste Lösungen suchten Klinke und Fadl zunächst, indem sie große Sprachmodelle (LLMs) mit demografischen Standarddaten aus der Marktforschung fütterten – mit ernüchterndem Ergebnis. „ChatGPT allein eignete sich kaum. Um Zielgruppen in ihrer Vielschichtigkeit zu simulieren, müssen wir viel mehr wissen als Alter, Beruf und Postleitzahl“, so Klinke. So lernten sie, welche Daten für eine realitätsnahe Simulation hilfreich sind und welche nicht. „Relevante Inputs sind eher Persönlichkeitsmerkmale, Werte, Lebensgeschichten. Echte Daten von echten Personen“, so Klinke weiter. Durch den Abgleich mit bestehenden Daten konnten die synthetischen KI-Modelle sukzessive verbessert werden. Die Verwendung von AI Agent Memory brachte dann den ersten Durchbruch: eine Übereinstimmung von 85 Prozent.

Seitdem geht der technologische Fortschritt rasant voran. Heute laufen bei experial verschiedene LLMs im Hintergrund. Das LLM-Ensembling hat den Vorteil, dass je nach Fragestellung die geeignetsten Modelle zum Einsatz kommen, etwa mit oder ohne Reasoning. „Die rationale Begründbarkeit von Antworten ist für unsere Simulationen nicht immer relevant. Menschen entscheiden oft aus dem Bauch heraus“, fügt Fadl hinzu.

Von Wissenschaftlern zu Unternehmern

Klinke und Fadl wussten: Sie sind an etwas dran. Verlässlich simulierte Datensätze würden nicht nur ihrer Forschung zugutekommen, sondern auch vielen Unternehmen. Die zündende (Geschäfts-)Idee kam mitten im Arbeitsalltag. Nach ihrer Zeit an der Uni arbeiteten die beiden in einer Digitalagentur und begleiteten erste Online-Marktforschungsprojekte für größere Kund*innen. Dabei erlebten sie hautnah, wie klassische Marktforschung in der Praxis funktioniert: Ein Marketing- oder Innovationsmanager formuliert eine Fragestellung, schickt sie per E-Mail an die interne Insights-Abteilung und wartet.

Wochen später, oft nach externem Agenturbriefing und einem fünfstelligen Budget, kommen die Ergebnisse zurück – viel zu spät und viel zu teuer für den heutigen Innovationsdruck. „Das war für uns der Moment, an dem wir dachten: Das muss doch anders gehen“, erinnert sich Klinke. Genau zu dieser Zeit erschien ChatGPT. Die Idee war plötzlich greifbar: Warum nicht Zielgruppen simulieren, in Echtzeit, mit KI? Damit war der Grundstein für das Start-up gelegt.

Danach ging es schneller als gedacht. Mit dem steigenden technischen Anspruch war das Projekt nicht mehr eigen­ständig finanzierbar. „Als wir die ersten Machine-Learning-­Researcher brauchten, war klar: Wir müssen Kapital aufnehmen“, so Fadl. Ein Professor, mit dem die Gründer bereits inhaltlich zusammengearbeitet hatten, stieg als erster Business Angel ein. „Durch die persönliche inhaltliche Verbindung zum Thema hat das einfach sehr gut gepasst“, erinnert sich Klinke. „Noch heute treffen wir uns alle vier Monate, um viele Fragestellungen miteinander zu diskutieren.“ Es folgten zwei weitere Angel Investoren und ein halbes Jahr später zwei Venture-Capital-Unternehmen.

Die nächste Generation Digital Twins im Visier

Heute arbeitet das Start-up mit zehn Mitarbeitenden und betreut Teams von Unternehmen wie Fressnapf, Ergo und der Versicherungskammer Bayern. „Der Marktforschungsmarkt ist gigantisch“, so Fadl. „Global liegt der Umsatz bei zirka 150 Milliarden US-Dollar, wovon gut ein Drittel in den USA anfällt. Wir wollen uns in Zukunft verstärkt auf den amerikanischen Raum konzentrieren.“

Die Ziele sind ambitioniert, aber alles andere als unrealistisch. Das Geschäftsmodell von experial hat das Potenzial, die Branche zu verändern. „Studien zeigen eindeutig: Je kundenorientierter Unternehmen handeln, desto profitabler werden sie. Wir wollen Kundenfeedback in die tägliche Arbeit von Entscheider*innen integrieren. Mit klassischer Marktforschung ist das nicht möglich“, so Klinke.

Und noch einen Vorteil sehen die Gründer in ihrem Modell: Bisherige Versuche, neue Technologien für die Branche zu nutzen, zielten darauf ab, die Marktforscher*innen zu ersetzen. Experial denkt anders: Nicht die Forschenden sollen ersetzt werden, sondern die Befragten, die ohnehin keine Lust darauf haben.

Künftig wird es zudem entscheidend sein, mit den tech­nischen Entwicklungen Schritt zu halten. Dementsprechend will experial die eigenen Digital Twins weiterentwickeln. Die neue Generation soll „sehen“ und „hören“ können, um etwa Websitedesigns und Videos zu bewerten – ein weiterer Schritt mit immensem Potenzial. Ende des Jahres startet dafür eine weitere Finanzierungsrunde. Man darf also gespannt sein, wo die unternehmerische Reise von Tobias Klinke, Nader Fadl und Nils Rethmeier noch hinführen wird.

Der Straßengüterverkehr zählt zu den wirtschaftlich bedeutendsten – und zugleich am wenigsten digitalisierten – Sektoren Europas. Rund 35 % der verkehrsbedingten CO₂-Emissionen entstehen durch Schwerlast-Lkw. Trotz klarer wirtschaftlicher Vorteile elektrischer Antriebe bleibt die Elektrifizierung bislang langsam: Über 90 % der Spediteure verfügen nur über kleine, veraltete Diesel-Flotten, arbeiten mit geringen Margen und haben begrenzten Zugang zu Kapital und digitalen Tools. Während Elektro-Lkw über den Lebenszyklus zunehmend wettbewerbsfähig werden, zögern viele Betreiber weiterhin angesichts hoher Anfangsinvestitionen und der Umstellung auf neue Betriebsprozesse. Hinzu kommen fehlende Ladeinfrastruktur und geringe Digitalisierung als zentrale Hürden. Insgesamt steht die Branche daher vor tiefgreifenden strukturellen Herausforderungen. Mit NexOS, einer KI-basierten Orchestrierungsplattform für Flotten, Energie und Kapital, will NexDash die digitale Grundlage für den Übergang zu elektrischer und – zukünftig –autonomer Logistik schaffen.

Plattform-Ansatz zur Elektrifizierung, Digitalisierung und Konsolidierung des Straßengüterverkehrs

NexDash schließt diese Lücke mit einem Plattform-Ansatz, der Digitalisierung, Elektrifizierung und Wachstum verbindet. Das Unternehmen übernimmt mittelständische Speditionen, um operative Kapazitäten und ein Kundennetzwerk aufzubauen. Die übernommenen Flotten werden schnell elektrifiziert und erweitert - gestützt durch skalierbare strukturierte Finanzierungen, die eine zügige Transformation ermöglichen. Über die eigene Trucking-as-a-Service-Plattform (“TaaS”) und das Betriebssystem NexOS orchestriert NexDash Ladeinfrastruktur, Routenoptimierung und KI-gestütztes Flottenmanagement, um Kosten und Emissionen gleichzeitig zu senken. So entsteht ein skalierbares, wirtschaftlich tragfähiges Modell für eine emissionsfreie, digital vernetzte Transportlogistik.

„Die Elektrifizierung Deutschlands beginnt bei der Logistik“, sagt Michael Cassau, Gründer und CEO von NexDash. „Der Mittelstand ist das Rückgrat der Branche – aber bisher stark fragmentiert. Wir bündeln, transformieren und elektrifizieren diese Dieselflotten – und schaffen so die Grundlage einer neuen Industrie - “Trucking-as-a-Service made in Europe.“

Cassau weiter: „Neo-Bank war gestern, Neo-Carrier ist heute. Mit NexOS verbinden wir Energie, Kapital und Daten - und entwickeln das Betriebssystem einer elektrifizierten und zunehmend autonomen Wirtschaft.“ Verstärkung erhält Cassau von Karsten Sachsenröder, langjährigem Top-Manager bei DB Schenker und erfahrenem Berater führender Private-Equity-Häuser.

Logistik als Transformationshebel

Während der aktuelle Fokus auf der Elektrifizierung liegt, plant NexDash bereits die nächste Entwicklungsphase, in der autonome und datengetriebene Transportlösungen auf Basis der eigenen Ladeinfrastruktur umgesetzt werden sollen. Ziel ist der Aufbau einer skalierbaren und nachhaltigen Logistikplattform für die nächste Generation des europäischen Güterverkehrs.

Die 5 Millionen Euro Seed-Finanzierung soll dem Erwerb und der Integration kleinerer Logistikunternehmen, der Inbetriebnahme der ersten Elektro-Lkw sowie der Weiterentwicklung der digitalen Plattform für effizientes Flottenmanagement dienen. Zudem sollen die Mittel in den Ausbau der Ladeinfrastruktur, die Steigerung der betrieblichen Effizienz und den Teamausbau fließen – mit dem Ziel, das Null-Emissions-Logistiknetzwerk von NexDash europaweit zu skalieren.

Die skulio-Gründer Elias Perez und Teoman Köse möchten mithilfe von künstlicher Intelligenz Lehrkräfte bei der Unterrichtsvorbereitung entlasten und Schüler*innen individuell fördern.

Mit der Finanzierung wird das Start-up aus Köln nun bei der Weiterentwicklung seiner KI-Lösung für Schulen unterstützt. Das Ziel der Gründer ist es, jede Lehrkraft dabei zu unterstützen, das Beste aus sich herauszuholen, Schüler*innen individuell und inklusiv zu fördern und die Bildung zu verbessern.

„Die Heterogenität in Schulklassen ist enorm groß und dennoch wird kaum individuell gefördert. Mit unserer Lösung ermöglichen wir es Lehrkräften viel Zeit zu sparen und ihre Schüler*innen gezielt auf ihre Bedürfnisse zu fördern. Das ist ohne unsere KI in der Praxis momentan gar nicht umsetzbar”, sagt Elias Perez, Mitgründer von skulio.

Der offizielle Launch von skulio ist für das Frühjahr 2026 geplant. Schulen haben die Möglichkeit, eine Schullizenz für ihr Kollegium zu erwerben, während Lehrkräfte auch Einzellizenzen nutzen können. Bereits jetzt führt Elias Perez Gespräche mit interessierten Schulen aus ganz Deutschland, die ihre innovative KI-Lösung künftig einsetzen möchten. Schulen aus jedem Bundesland können sich bei Interesse direkt an Elias Perez wenden.

Das exist Programm fördert innovative, technologieorientierte und wissensbasierte Gründungsvorhaben aus Hochschulen und Forschungseinrichtungen. Ziel des Programms ist es, die Gründungskultur in Deutschland zu stärken und den Transfer von Forschung in marktfähige Produkte zu beschleunigen.

Trotz der rasanten Entwicklung der Elektromobilität in den letzten Jahren ist das Laden von Elektrofahrzeugen nach wie vor fragmentiert. Das wachsende Ökosystem aus Hardware- und Software-Unternehmen nutzt proprietäre, geschlossene Softwaresysteme, die oft nicht nahtlos miteinander funktionieren. Mängel bei der Interoperabilität und Kommunikation führen zu Problemen bei der Zuverlässigkeit, zu ineffizienter Wartung der Infrastruktur und zu Ladefehlerquoten von bis zu 25 %.

Pionix wurde 2021 gegründet und bietet mit seinen Produkten eine gemeinsame Softwareplattform für alle EV-Ladetechnologien. So werden Zuverlässigkeit, Interoperabilität und Zukunftsfähigkeit der globalen Ladeinfrastruktur sichergestellt. Als Antwort auf die Herausforderungen der Branche hat Pionix die Open-Source-Plattform EVerest initiiert und maßgeblich zu ihrer Entwicklung beigetragen. EVerest dient als eine gemeinsame Grundlage für Ladegerätehersteller, Betreiber, Automobilhersteller und Flotten. Die Plattform beseitigt Kompatibilitätsprobleme und ermöglicht schnellere Innovationen in der gesamten Branche.

Heute hat sich EVerest zu einer der einflussreichsten Open-Source-Initiativen im Bereich Cleantech entwickelt. Die Plattform wird inzwischen von über 600 Mitwirkenden aus mehr als 70 Organisationen unterstützt und betreibt weltweit Hunderttausende von Ladepunkten.

Die Open-Source-Software, die Pionix 2021 der Linux Foundation Energy (LF Energy) zur Verfügung gestellt hat, hat einen geschätzten Wert von mehr als 500 Millionen US-Dollar - das ist fast die Hälfte des geschätzten Ökosystemwerts des Linux-Kernels, der mit rund 1,2 Milliarden US-Dollar als das weltweit bekannteste Open-Source-Projekt gilt.

Marco Möller, Gründer und CEO von Pionix, sagt: „Zuverlässigkeit ist beim Laden von E-Autos zentral für den Erfolg der Elektromobilität. Die fragmentierte Landschaft aus inkompatiblen Systemen und hohen Fehlerquoten hat den Übergang zur E-Mobilität lange gebremst. Open Source bietet dafür die Lösung. Mit EVerest im Kern und unseren Pionix Cloud-Diensten sowie der ChargeBridge-Hardware machen wir es radikal einfacher, Ladegeräte zu bauen, zu integrieren und zu betreiben. Diese funktionieren dann immer zuverlässig. Genau das braucht die Branche, um die Mobilitätswende erfolgreich zu gestalten.“

Jerry Hong, CEO von Ascend Capital Partners, dem Hauptinvestor dieser Runde, ergänzt: „Wir sind davon überzeugt, dass Pionix die technischen Grundlagen für die Zukunft des E-Auto-Ladens schafft. Die Rolle als Initiator und Verwalter von EVerest verschafft dem Team Glaubwürdigkeit. Wir freuen uns, das internationale Wachstum des Unternehmens zu unterstützen, insbesondere angesichts der steigenden Nachfrage in Europa und Asien.“

Joel Larsson, General Partner bei Pale blue dot, fügt hinzu: „So wie Android das Ökosystem für Smartphones vereinheitlicht hat, schafft Pionix die offene Plattform, mit der die globale Ladeinfrastruktur für E-Autos zusammengeführt und skalierbar gemacht wird.”

Pionix will die Finanzierung nutzen, um die fragmentierte Branche zu vereinheitlichen, indem das Unternehmen seine offenen, modularen Enterprise-Produkte für Software und Hardware bereitstellt. Pionix Cloud ist die spezialisierte Backend-Software für Hersteller von E-Ladegeräten, die auf EVerest läuft, während ChargeBridge ein vorkonfiguriertes Plug-and-Play-Hardwaremodul ist, das die Integration von Ladesystemen erheblich vereinfacht. Zusammen helfen diese Produkte Herstellern und Betreibern, zuverlässige Ladegeräte schneller bereitzustellen und gleichzeitig die End-to-End-Interoperabilität sicherzustellen.

Pionix wird außerdem das EVerest-Open-Source-Ökosystem weiter vorantreiben und gemeinsam mit der globalen Community neue Wege der Zusammenarbeit eröffnen - so entsteht die Grundlage für kommende Projekte, die das Laden von E-Autos weltweit verbessern.