kausable

Was kausable macht

kausable wurde 2025 von den Physikern Johannes Haux, Benjamin Herdeanu und Gregor Ramien gegründet, die zuvor gemeinsam an der Universität Heidelberg geforscht haben. Das Heidelberger Team baut ein KI-Modell, das statt reiner Muster in großen Datenmengen Ursache und Wirkung lernt und sich an neue Situationen anpasst, ohne neu trainiert zu werden. Im Juli 2026 sammelte kausable 12 Millionen Euro unter Führung von UVC Partners und Entourage, beteiligt sind auch HTGF und Mätch VC. ¹³

Kausales Weltmodell

Das Modell erstellt für eine konkrete Situation das passende Weltmodell, lernt aus wenigen Daten und passt sich an Fälle an, die beim Bau nicht absehbar waren. ¹³

Prognose seltener Ereignisse

Mit TipPFN hat kausable ein Modell entwickelt, das seltene Ereignisse mit großer Wirkung in komplexen Systemen ohne vorheriges Training vorhersagt. Die Forschung dazu entstand gemeinsam mit der Columbia University. ¹

Anwendungsfelder

Beispiele sind Warnungen vor Blackouts im Stromnetz Minuten im Voraus, die Vorhersage epileptischer Anfälle aus EEG-Daten, Was-wäre-wenn-Analysen für Preise und das Greifen weicher Objekte in der Robotik. kausable arbeitet derzeit mit Designpartnern. ³

Schwerpunkte, Technologien und Branchen

Schwerpunkte

Kausale KIWeltmodellePrognose seltener EreignisseSzenarioanalyse

Technologien

Kausale KIFoundation ModelsMachine Learning

Branchen

EnergieFinanzwesenIndustrieForschung

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