Agentische KI für wissenschaftliche Geräte und Laborautomatisierung
Machen Sie Ihre Geräte einfacher nutzbar und integrierbar. Wir entwickeln Schnittstellen für KI-Agenten, individuelle KI-Agenten und ausführbare digitale Zwillinge auf Basis Ihres Fachwissens und Ihrer vorhandenen Software.
Für Gerätehersteller und Teams für Laborautomatisierung.
Kunden, mit denen wir zusammengearbeitet haben
Gerätefähigkeiten → nutzbare Schnittstellen
Verbinden Sie ausgewählte Geräteoperationen über eine definierte, getestete Schnittstelle mit Ihrer Laborsoftware oder Ihrem KI-Agenten.
Anbinden · Verankern · Prüfen
Beginnen Sie mit der Fähigkeit, die Ihr Produkt oder Workflow benötigt. Wir können eine einzelne Ebene liefern oder mehrere Ebenen in einem klar abgegrenzten Projekt verbinden.
01 / Anbinden
Binden Sie Ihre Geräte in den Workflow ein. Wir verbinden ausgewählte Fähigkeiten über definierte, getestete Schnittstellen mit Ihren Laborplattformen und KI-Agenten.
Eine Geräteschnittstelle, ein Adapter oder eine Integration.
02 / Verankern
Machen Sie Gerätewissen einfacher nutzbar. Binden Sie Ihre Verfahren, Ihren fachlichen Kontext und wissenschaftliche Werkzeuge in einen Assistenten ein, der auf die Aufgaben Ihrer Nutzer ausgerichtet ist.
Ein gemeinsam mit Ihren Fachexperten evaluierter Assistent.
03 / Prüfen
Prüfen Sie einen Plan, bevor er das Gerät erreicht. Modellieren Sie Operationen, Ressourcen und Zustände, um Schritte zu erkennen, die gegen die im Modell implementierten Randbedingungen verstossen.
Ein ausführbares Modell und definierte Testszenarien.
Steuerungsanwendungen, Benutzeroberflächen, Backend-Dienste und Fernüberwachung. Die Software, die eine Fähigkeit zu einem Bestandteil eines nutzbaren Produkts macht.
MCP REST/OpenAPI SiLA 2 Hersteller-SDKs LangGraph PyLabRobot
Ausgewählte Projekte
Abgeschlossene Softwareprojekte für Geräteteams. Lernen Sie die Arbeit kennen und hören Sie direkt von den Menschen, mit denen wir zusammengearbeitet haben.
Lino Biotech AG
Frontend, Backend und Steuerungsintegration für ein Gerät zur markierungsfreien Detektion.
Fallstudie lesen
Ridgeview Instruments AB
Eine Oberfläche zur Fernüberwachung von LigandTracer-Sitzungen mit Live-Datenvisualisierung und Experimentbenachrichtigungen.
Fallstudie lesenWhat impressed me the most about them is their passion to deliver good products.
Their rapid understanding of our needs, agile way of working, and communication stood out.
Die technische Umsetzung kennenlernen
Unsere Werkzeuge und Demonstrationen machen den Ansatz nachvollziehbar.
Wie die Ebenen zusammenwirken
Eine Schnittstelle definiert, was ein Gerät tun kann. Spezialisierte Skills helfen einem Agenten, sie zu nutzen. Ein ausführbarer Zwilling kann den vorgeschlagenen Workflow vor Freigabe und Übergabe zur Ausführung prüfen.
Den Ansatz der agentischen KI kennenlernenDie Aufgabe und ein nützliches Ergebnis definieren.
Relevante Skills und unterstützte Operationen nutzen.
Modellierte Ressourcen, Zustände und Randbedingungen prüfen.
Die erforderliche Prüfung und Autorisierung anwenden.
Über die vereinbarte Integration zur Ausführung übergeben.
Für Workflows mit Aktionen. Die Prüfungen decken die im Modell implementierten Randbedingungen ab. Die physische Ausführung erfordert eine vereinbarte Integration. Wissensassistenten können auch ohne Zwilling umgesetzt werden.
Ein klar abgegrenztes erstes Projekt
Beschreiben Sie uns die Aufgabe, die Menschen, die das Gerät nutzen, und was ein nützliches Ergebnis leisten muss.
Schnittstellen, unterstütztes Verhalten und Abnahmekriterien festlegen. Unbekanntes bei Bedarf untersuchen.
Funktionsfähige Software anhand vereinbarter Kriterien prüfen und anschliessend über den nächsten Meilenstein entscheiden.
Fachartikel
Bevor wir beginnen
Wir entwickeln Geräteschnittstellen, individuelle KI-Agenten mit spezialisierten Skills, ausführbare digitale Zwillinge und Software für wissenschaftliche Geräte. Ein Projekt kann eine einzelne Fähigkeit liefern oder mehrere Fähigkeiten rund um ein definiertes Gerät oder einen Laborworkflow verbinden.
Ja. Wir beginnen mit den Schnittstellen, Daten und der Software, die Sie bereits haben. Im ersten vereinbarten Umfang bestimmen wir die Integrationsgrenze und die Änderungen, die Ihr Zielworkflow erfordert.
Nein. Wir wählen die Schnittstelle passend zu Ihrem Gerät und der Software, die es nutzen soll. REST-APIs, Hersteller-SDKs und SiLA 2 sind mögliche Ausgangspunkte. MCP ist hilfreich, wenn ein KI-Client eine Werkzeugschnittstelle benötigt.
Er prüft vorgeschlagene Operationen anhand der Ressourcen, Zustände und Randbedingungen, die sein Modell abbildet. Eine erfolgreiche Simulation garantiert keinen physischen Erfolg. Hardwareintegration und Validierung werden separat vereinbart.
Wir besprechen ein Problem mit einem Gerät oder Workflow, identifizieren die verantwortliche Person und vereinbaren ein nützliches erstes Ergebnis. Ist der Umfang klar, definieren wir die erste Lieferung. Wenn eine technische Untersuchung erforderlich ist, vereinbaren wir diese Arbeit zuerst.
QPillars hat seinen Hauptsitz in Zürich, Schweiz, und die technische Entwicklung in Chișinău, Moldau. Wir arbeiten mit Geräteherstellern und Teams für Laborautomatisierung zusammen.
Ihr nächstes Projekt
Sagen Sie uns, was Sie verbinden, vereinfachen oder automatisieren möchten. Definieren wir gemeinsam den ersten nützlichen Schritt.
