ASAP
Accelerate research from months to minutes.
From biotech to industrial research: Fast, accurate, and customizable AI for image analysis
Projekt aus dem
Projektprofil
AI & Big Data
Health & Life Science
Industrie 4.0 & Automatisierung
IT & Software
#ImageAnalysis
#Biotech
#NDT
#Research
Gründung geplant:
Q4 2026
Geschäftszweck: Entwicklung und Vermarktung von KI-basierten Softwarelösungen für die automatisierte und adaptive Bildanalyse in der Forschung und Industrie, insbesondere für pharmazeutische Unternehmen, CROs und Forschungseinrichtungen.
Standort: Lübeck
Kontakt: maik.stille@imte.fraunhofer.de
Gründer:
Johann Christopher Engster
http://www.research-automation.de/
Problem
Analysen von Bilddaten sind zeitaufwendig, teuer und fehleranfällig. Klassische manuelle Methoden benötigen oft Monate, bis Ergebnisse vorliegen. Bisherige KI-Ansätze erfordern zudem aufwendige und wiederholte Modelltrainings für jede neue Segmentierungsaufgabe, was den schnellen Einsatz erschwert und kostspielig macht.
Lösung
ASAP bietet eine universelle, KI-basierte Softwareplattform zur ultraschnellen und adaptiven Segmentierung verschiedenster Bilddaten. Unser innovatives Foundation-Modell benötigt nur eine einzige manuelle Markierung pro Struktur und segmentiert anschließend automatisch alle Datensätze in Sekunden. Dies reduziert manuelle Prozesse drastisch und steigert Reproduzierbarkeit und Effizienz erheblich.
Produkt
ASAP stellt eine On-Demand Webplattform bereit, über die Nutzer ihre Bilddaten direkt hochladen. Nach einer einmaligen Annotation einer Struktur segmentiert unsere KI automatisch und präzise sämtliche weiteren Proben innerhalb von Sekunden. Der Zugang ist intuitiv, hardwareunabhängig und jederzeit skalierbar auf verschiedenste Anwendungsfälle im Bereich der medizinischen, pharmazeutischen, oder anderweitig industriellen Forschung.
Alleinstellung
Im Gegensatz zu Wettbewerbern benötigt unser adaptives Foundation-Modell kein wiederholtes Training für neue Aufgaben. Diese einzigartige Technologie erlaubt individuelle Segmentierungsaufgaben in Echtzeit mit minimalem Aufwand. Unser Proof-of-Concept im Bereich Atherosklerose zeigt die enorme Effizienz, die problemlos auf Bilddaten und Anwendungen übertragbar ist.Geschäftsmodell
ASAP verfolgt ein duales Geschäftsmodell aus Pay-per-Study und jährlichen Lizenzverträgen. Pay-per-Study ermöglicht akademischen Laboren und kleineren CROs kostengünstige, flexible Analysen. Jahreslizenzen richten sich an große Pharmaunternehmen und CROs mit hohem Durchsatz und regelmäßigen Projekten. Unser Pricing-Modell berücksichtigt Komplexität, Nutzungsumfang und Zusatzleistungen.
Highlights
- Erfolgreicher Proof-of-Concept in der Segmentierung von Atherosklerose
- Adaptives Foundation-Modell ermöglicht Echtzeitsegmentierungen ohne erneutes Training durch visuelles Prompting
- Reduziert Analysezeiten von mehreren Monaten auf wenige Minuten
- Starke Fördermitteleinwerbung
Kunde / Markt
Zielgruppen sind akademische Labore, CROs, pharmazeutische Unternehmen und der NDT-Bereich. In diesne Bereichn ergeben sich erhebliche Einsparungen bei Zeit und Kosten durch automatisierte Analysen. Unser Produkt skaliert problemlos auf verschiedenste Bilddaten.
Team
Das ASAP-Team vereint führende Experten des Fraunhofer IMTE: Dr. Maik Stille (Projektleiter und Management), Nele Blum (KI-Expertin und Strategie), Johann Engster (KI-Entwickler und Produktdesign). Unser interdisziplinäres Team verbindet umfangreiche Erfahrung aus Forschung, Produktentwicklung und Markteintritt mit hoher wissenschaftlicher Kompetenz.Warme Kontakte zu CROs, Biotech, Pharma, und NDT gesucht.
Wir wollen unsere Anwendung exakt auf die Bedürfnisse des Marktes zuschneiden und unsere Lösung in diversen Anwendungsfeldern unter Beweis stellen. Hierzu suchen wir nach Kontakten in die Einschlägigen Märkte.