Ihre Anwender brauchen mehr als eine weitere Oberfläche.
Sie benötigen Unterstützung bei einem Gerät, einer Methode oder einer mehrstufigen Aufgabe. Gehen Sie von der Arbeit aus, die sie erledigen wollen, und vom Fachwissen, das dafür nötig ist.
Agentische KI / Wissenschaftliche Geräte
Machen Sie aus Gerätewissen nützliche KI-Fähigkeiten.
QPillars entwickelt agentische KI für Laborgeräte und wissenschaftliche Workflows. Wir binden Gerätefunktionen an, stützen Agenten auf spezialisiertes Fachwissen und setzen ausführbare Modelle ein, wo eine vorgeschlagene Aktion vor der Ausführung geprüft werden muss.
Verankern / Konzeptmodell
Das Kundenproblem
Wo die nächste Funktion blockiert wird.
Wissen und Werkzeuge sind voneinander getrennt.
Der KI-Assistent benötigt relevanten Kontext und Zugriff auf ausgewählte wissenschaftliche Funktionen. Zuverlässige Schnittstellen machen diese Funktionen nutzbar.
Aktionen brauchen einen nachvollziehbaren Weg.
Für Workflows, die auf Geräte einwirken, benötigen Sie einen klaren Plan, definierte Prüfungen, eine Freigabe und eine Integration, die das Ergebnis der Ausführung zurückmeldet.
Was wir entwickeln
Ein sinnvoller Umfang.
Ein überprüfbares Ergebnis.
Wählen Sie die erste Fähigkeit anhand eines konkreten Kundenproblems. Ein Wissensassistent, eine Geräteschnittstelle und ein modellierter Workflow können jeweils schon für sich allein nützlich sein.
- 01
Connect: Geräte- und Agentenschnittstellen
Stellen Sie ausgewählte Funktionen über eine geeignete API, einen SDK-Adapter, eine SiLA 2-Integration oder einen MCP-Server bereit. Definieren Sie Operationen und deren Verhalten, bevor ein Agent sie nutzt.
- 02
Ground: individuelle Agenten und spezialisierte Skills
Bringen Sie Fachwissen, Verfahren und wissenschaftliche Werkzeuge in einen KI-Assistenten ein. Bewerten Sie dessen Nutzen und Grenzen gemeinsam mit Ihren Fachexperten.
- 03
Verify: ausführbare digitale Zwillinge
Modellieren Sie ausgewählte Zustände, Ressourcen und Randbedingungen, um vorgeschlagene Workflows zu prüfen. Machen Sie Befunde und Modellabdeckung vor der Ausführungsentscheidung sichtbar.
- 04
Auf Ihrer Gerätesoftware aufbauen
Integrieren Sie die Fähigkeit in ein nutzbares Produkt: Benutzeroberfläche, Backend-Dienste, Berechtigungen und die Anbindung an das Gerät oder die Laborplattform.
Relevantes Engineering
Unsere Liquid-Handling-Demonstration zeigt, wie aus einer vorgeschlagenen Aufgabe ein Plan mit modellierten Prüfungen werden kann. Unsere Kundenfallstudien belegen die zugrunde liegende Engineering-Erfahrung im Bereich Gerätesoftware.
Bevor wir beginnen
Einige praktische Fragen.
Was ist agentische KI für Laborgeräte?
Ein Agent nutzt relevantes Wissen und ausgewählte Werkzeuge, um eine Aufgabe zu bearbeiten. Bei Laborgeräten kann das bedeuten, eine technische Frage zu beantworten, eine Methode vorzubereiten oder einen Workflow über unterstützte Operationen vorzuschlagen.
Wo sollten wir beginnen?
Wählen Sie eine Anwendergruppe und eine Aufgabe mit einem klar nützlichen Ergebnis. Wir beurteilen das verfügbare Wissen, die Schnittstellen und Randbedingungen und schlagen dann den kleinsten Umfang vor, der sich evaluieren lässt.
Brauchen wir alle drei Ebenen?
Nein. Ein Wissensassistent kann ohne Zwilling nützlich sein, und eine Integration kann herkömmliche Laborsoftware ohne Agenten unterstützen. Wir kombinieren Ebenen, wenn die Aufgabe davon profitiert.
Können Sie mit unserem bestehenden Engineering-Team zusammenarbeiten?
Ja. Wir stimmen Software-Zuständigkeiten, Zusammenarbeit und Zugang zu Gerätetestumgebungen mit Ihrem Team ab und liefern dann eine definierte Fähigkeit mit Review-Meilensteinen.
Ihr nächstes Projekt
Was steht für Ihr Gerät als Nächstes an?
Sagen Sie uns, was Sie verbinden, vereinfachen oder automatisieren möchten. Definieren wir gemeinsam den ersten nützlichen Schritt.