BasicReport
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Übersicht
Das Unternehmen kausable GmbH entwickelt eine horizontale KI‑Infrastruktur, die anhand von Prinzipien und strukturellen Kausal‑Priorien aus neuen Daten lernt und sofort an veränderte Bedingungen anpasst, ohne erneutes Training. Die Plattform ermöglicht die Integration heterogener Datenquellen und liefert widerstandsfähige Systeme für unterschiedliche Anwendungsbereiche. Der Hauptsitz befindet sich in Heidelberg, Deutschland, Carl‑Friedrich‑Gauß‑Ring 5 und richtet sich an Unternehmen aus verschiedensten Branchen.
kausable ist spezialisiert auf KI‑Modelle, die durch Kausalitäts‑ und Prinzipien‑basierte Lernmethoden arbeiten und sich dynamisch an neue Situationen anpassen, wodurch sie in Szenarien eingesetzt werden können, die zum Zeitpunkt des Modellbaus nicht vorhersehbar waren. Es kooperiert mit Forschungseinrichtungen, unter anderem der Columbia University, und hat Beiträge auf der NeurIPS‑Konferenz veröffentlicht.
Positionierung
Das Unternehmen positioniert sich als Anbieter einer horizontalen KI‑Infrastruktur, die aus Prinzipien lernt und ohne erneutes Training auf neue Situationen reagiert.
Die Plattform ermöglicht das Zusammenführen heterogener Datenquellen auf einer einheitlichen Verarbeitungsschicht und unterstützt die sofortige Anpassung an veränderte Rahmenbedingungen.
Strategisch fokussiert das Unternehmen auf die Entwicklung von KI‑Systemen, die strukturelle Kausalität nutzen, um generative Prinzipien zu erfassen und damit robuste, anpassungsfähige Lösungen für bislang nicht trainierbare Probleme zu bieten.
Produkte & Services
Das Unternehmen bietet folgende Produkte und Dienstleistungen an:
- Horizontal Intelligence Infrastructure: Eine horizontale KI‑Plattform, die sich sofort an neue Situationen anpassen kann, ohne dass ein Retraining erforderlich ist.
- Prior‑Data Fitted Networks (PFNs): Modelle, die strukturelle kausale Vorwissen einbetten und bei Inferenzzeit neue Evidenz integrieren.
- CausalDynamics: Ein groß‑skaliger Benchmark für das strukturelle Entdecken dynamischer kausaler Modelle.
- Utopia: Ein C++‑ und Python‑Framework für kollaborative Modellierung komplexer und sich entwickelnder Systeme.
- Bicycle: Eine Methode zur Ableitung zyklischer kausaler Genregulationsnetzwerke aus interventionsbasierten Einzel‑Zell‑Daten.
- Universal Neural Optimal Transport: Ein discretisierungs‑invariantes Framework zur Vorhersage optimaler Transportpläne über variable Auflösungen.
- Reg R‑CNN: Ein Ansatz zur Läsions‑Erkennung und -Bewertung unter verrauschten Labels im medizinischen Bildgebungsbereich.
- Unsupervised Robust Disentangling of Latent Characteristics for Image Synthesis: Ein Verfahren zur Trennung von Form und Aussehen bei der Bildsynthetisierung ohne Aufsicht.
- Towards Learning a Realistic Rendering of Human Behavior: Ein bedingtes U‑Net‑Framework zur Synthese realistischer Videos menschlichen Verhaltens aus Skelett‑Sequenzen.
Registerdaten
- Gründung
- 3. April 2025 (1 Jahr)
- HR-Nummer
- HRB 754126, Registergericht: Mannheim
- Stammkapital
- 25.002 EUR
- Zweck der Gesellschaft
- Die Erstellung von Software und Softwareprodukten basierend, in Teilen, auf Künstlicher Intelligenz.
- USt-IdNr.
- DE453785904
Handelsregister-Dokumente
Geschäftsführung
-
Haux, Johannes Stefan JacobGeschäftsführer36 Jahre (13. Juli 1989)
-
Herdeanu, BenjaminGeschäftsführer35 Jahre (15. März 1991)
-
Ramien, Gregor NicolasGeschäftsführer34 Jahre (7. Januar 1992)
Nachhaltigkeit
Keine Angaben zur Nachhaltigkeit
Wissenswertes
- Kernforschungsteam mit 4 PhDs und rund 2 000 Zitationen aus DeepMind‑ und anderen Top‑Instituten.
- Erste Veröffentlichung bei NeurIPS 2025 – Paper „CausalDynamics“ stellt neuen Benchmark für strukturelle Kausalmodelle vor.
- Pre‑Seed‑Finanzierung von ca. 1,5 M USD im Sommer 2025, angeführt von mätch VC und einem Netzwerk aus Industrie‑ und Wissenschafts‑Investoren.
- Kooperation mit Columbia University für die NeurIPS‑Studie – internationale Forschungs‑Allianz.
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- Zertifikate & Awards
- Referenzen
- Nachhaltigkeit
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