Lesen
Wissenschaftliche Papers, technische Quellen und Domain-Kontext erfassen.
Autonomous Research für R&D-Teams
Mach aus Forschung Marktvorteil.
Theresia lässt autonome Research Agents Papers lesen, Disziplinen verbinden und offene wissenschaftliche Fragen in belastbare Proof Paths, Produktchancen und IP übersetzen.
Bereits veröffentlicht: reviewed Work zu KPT, Suche in verschlüsselten Daten und AI-generierten Research Workflows.
R&D-Teams versinken in wissenschaftlichem Wissen.
Zu viele Papers. Zu wenig Zeit für echte Expertise. Zu viele Chancen, die niemand verbindet.
Jedes Jahr erscheinen Millionen Papers in Feldern, die kaum miteinander sprechen. Die Chancen liegen in den Papers, aber die entscheidende Verbindung zu finden hängt noch immer an langsamer Recherche und knapper Expertenzeit.
Dadurch bleiben Produktpfade verborgen, technische Wetten verzögern sich und Unternehmen verpassen wissenschaftlich begründete Chancen, bevor der Markt sie erkennt.
Software hat Agents. Research ist der nächste Hebel.
Code-Agents haben Umsetzung beschleunigt. Jetzt können Modelle auch wissenschaftliche Papers lesen, Argumente prüfen und technische Arbeit vorbereiten.
Recherche-Tools zeigen, was schon bekannt ist. Theresia setzt danach an: mögliche Proof Paths erkunden, schwache Richtungen aussortieren und die Forschungsrichtung finden, aus der ein echter Marktvorteil entstehen kann.
Autonomous Research für wissenschaftliche R&D.
Spezialisierte Agents durchsuchen wissenschaftliche Papers, entwickeln konkurrierende Hypothesen, prüfen schwache Richtungen kritisch und verdichten die besten Pfade zu Outputs, die technische Teams reviewen können.
Kein weiteres Tool zum Papersuchen.
Ein System, das Verbindungen findet, bevor der Markt sie sieht.Von Papers zu belastbaren Proof Paths.
Verbinden
Ideen über Fachgrenzen hinweg verbinden, die manuell selten zusammenkommen.
Prüfen
Schwache Hypothesen früh angreifen, bevor sie wertvolle Expertenzeit binden.
Absichern
Vielversprechende Pfade mit Evidenz, Code, Simulation oder Proof absichern.
Aufbereiten
Das Ergebnis als Research Dossier, Proof Path oder IP-Richtung aufbereiten.
Starte mit einem Research Sprint.
Ein Research Sprint ist ein fokussiertes 2-4-Wochen-Engagement rund um eine wissenschaftlich oder technisch wertvolle Frage. Teams sehen schnell, ob Theresia daraus einen Produktpfad, eine Proof-Richtung oder eine IP-relevante Chance freilegen kann.
Der Einstieg bleibt bewusst klar: mit einer konkreten Frage starten, bei Bedarf zu laufender Research Capacity ausbauen und später privat für sensible R&D-Umgebungen deployen.
Research Sprint
Für Teams mit einem dringenden Research Bottleneck und einer Entscheidung, die belastbare Evidenz braucht.
Research Partnership
Für Teams, die regelmäßig wissenschaftliche Chancen finden und technisch validieren wollen.
Private R&D System
Für sensible R&D-Umgebungen, in denen IP, Vertraulichkeit und private Deployments entscheidend sind.
Für Teams, bei denen eine Forschungsfrage die Roadmap verändern kann.
Theresia ist für Gründer, CTOs und R&D-Leads gebaut, die an wissenschaftlicher Unsicherheit mit echtem wirtschaftlichem Gewicht arbeiten: Produktstrategie, IP, technische Roadmap oder Finanzierung.
DeepTech-GründerCTOsR&D-LeadsIndustrial-AI-TeamsScientific-Product-Teams
Erste Research Outputs sind bereits veröffentlicht.
Theresia hat bereits Ergebnisse in Bereichen produziert, in denen einfache Recherche- und Summary-Tools nicht weit genug kommen.
Reviewed KPT Paper
Ein reviewed Research Output zu KPT und Suche in verschlüsselten Daten.
Encrypted-Data Search DisclosureTechnische Disclosure für einen möglichen Pfad zu Suche in verschlüsselten Daten.
Projectfit Clustering ResearchAus einem Clustering Bottleneck wurde ein konkreter Research Output.
Published Research OutputsEin öffentlicher Index publizierter Arbeiten und AI-generated Research Workflows.
Recherche-Tools erklären den Stand der Forschung. Theresia sucht den nächsten belastbaren Schritt.
Perplexity, Elicit und Deep Research helfen, bestehendes Wissen schneller zu erfassen. Theresia geht weiter.
Recherche- & Summary-ToolsTheresia
Bestehendes Wissen findenNeue Research Paths entwickeln
Papers zusammenfassenHypothesen kritisch prüfen
Fragen beantwortenProof-orientierte Outputs erzeugen
Alles manuell reviewenSchwache Pfade vorher herausfiltern
Der Wert liegt nicht im schnelleren Lesen. Der Wert liegt darin, den richtigen Research Path zu finden, bevor er offensichtlich wird.
Research ist kein einzelner Prompt.
Theresia kombiniert Multi-Agent Exploration, kritische Gegenprüfung, paper-grounded Reasoning und Verification Workflows zu einem System für wissenschaftlich anspruchsvolle R&D.
01
Papers in großem Maßstab explorieren
02
Hypothesen über Fachgrenzen hinweg entwickeln
03
Starke Gegenargumente systematisch prüfen
04
Evidenz, Proof, Simulation und Code verbinden
05
Private Deployments für sensible R&D
Bring uns die Frage, die dein Team immer wieder vertagt.
Wir arbeiten mit ausgewählten Partnern an wissenschaftlichen und technischen Fragen, die Produktpfade, Proofs oder IP freilegen können.