28.01.2019

„Mit digitalen Zwillingen das Unsichtbare sichtbar machen“

Interview: Digitale Zwillinge werden in der Industrie eingesetzt, um komplexe Prozesse von realen Maschinen zu simulieren. Wir haben mit Jivka Ovtcharova, führende Expertin für Virtual Engineering, über den konkreten Nutzen digitaler Zwillinge gesprochen und warum der Super-GAU von Tschernobyl ihre Karriere maßgeblich prägte.
/artikel/digitale-zwillinge
digitaler Zwilling
(c) Martin Pacher: Prof. Jivka Ovtcharova wurde 1957 in Bulgarien geboren und leitet derzeit das Institut für Informationsmanagement im Ingenieurwesen am Karlsruher Institut für Technologie

„Das Unsichtbare sichtbar machen“ ist Jivka Ovtcharovas zentrale Devise ihrer Forschung. Die gebürtige Bulgarin leitet derzeit das „Institut für Informationsmanagement im Ingenieurwesen“ in Karlsruhe und gilt als Expertin für „Virtual Engineering“. Dahingehend forscht sie unter anderem zu digitalen Zwillingen. In einem ausführlichen Interview erklärte sie uns deren Nutzen für die Industrie. Zudem gab uns Ovtcharova persönliche Einblicke in ihre Karriere als Wissenschaftlerin und Denkanstöße, wie wir unsere digitale Zukunft „human“ gestalten können.

+++ Frauen in der IT: „Wir killen in der Schule das Forschertum“ +++ 

In ihrer Forschung beschäftigen Sie sich mit digitalen Zwillingen. Worum handelt es sich bei digitalen Zwillingen?

Ein digitaler Zwilling ist grundsätzlich eine virtuelle Echtzeitabbildung der Struktur und des Verhaltens eines physischen Gegenstandes. Er begleitet und assistiert eine Anlage über deren gesamten Lebenszyklus – vom ersten Entwurf, über Konstruktion und Fertigung bis hin zur Wartung und Recycling. Ein derartiger Zwilling interagiert zu jedem Zeitpunkt mit seinem physischen Gegenstück und liefert wertvolle Daten über den Status und Zustand der Anlage.

Diese Daten werden meist in einer Cloud analysiert und anschließend mit anderen Daten aus der Laufumgebung verknüpft. Die Benutzer dieser Daten gehören zu verschiedenen Zielgruppen, wie Entwicklungs- und Fertigungsingenieure, aber auch Wartungspersonal und Daten-Analysten. Diese sind in der Lage auf die Daten aus verschiedenen Perspektiven zu blicken und aus der Ferne die Anlage zu überwachen und zu steuern.

Welche konkreten Anwendungsbeispiele gibt es für den Einsatz von digitalen Zwillingen?

Die Anwendungsbeispiele sind vielfältig. Nehmen wir als Beispiel die Windkrafträder: In Zukunft werden Energiebetreiber nicht nur über physische Windkrafträder verfügen, sondern auch über digitale Repliken dieser Windkrafträder. Das physische Windkraftrad wird dabei immer in Kontakt zu seinem digitalen Zwilling stehen. Dieser erhält Daten aus der realen Welt – in unserem konkreten Fall vom Windkraftrad – und analysiert diese anschließend.

Über virtuelle Zwillinge können wir beispielsweise, wie bei einem Tomograph, schon frühzeitig innere räumliche Strukturen ermitteln und erkennen, wann ein Windrad ausgetauscht werden muss, bevor es bricht. Dadurch könnten Wartungs- und Reparaturmaßnahmen kostengünstiger gestaltet werden, da die Techniker ins Innere „sehen“ können. Insbesondere bei Offshore-Windkraftanlagen ist die Wartung sehr teuer, da man spezielle Schiffe benötigt.

Wird es irgendwann mal auch digitale Zwillinge von Menschen geben?

Es macht natürlich Sinn über digitale Zwillinge in Bezug auf Menschen vorzudenken – insbesondere in der Gesundheitsvorsorge. Ärzte könnten Menschen viel schneller helfen, wenn sie sofort wissen, wie der Mensch aufgewachsen ist und welche Krankheiten er bereits hatte.

Angenommen Sie reisen in ein fremdes Land und der Arzt spricht ihre Sprache nicht. Über einen digitalen Zwilling würde er sofort wissen, wie ihr Organismus unter Berücksichtigung von Vorerkrankungen funktioniert, um anschließend die richtigen Schritte zu setzen. Die Herausforderung besteht darin, dass die digitalen Zwillinge wie Organismen funktionieren müssen. Und natürlich ist es auch eine Frage der Ethik, die wir immer mitdenken müssen.

Sie gelten als eine führende Expertin im Bereich „Virtual Engineering“ und haben eine beachtliche Karriere im Bereich der Wissenschaft und Technik vorzuweisen. Wie sind Sie mit Technik in Verbindung gekommen?

Die Begeisterung für die Technik kam sehr früh. Ich komme ursprünglich aus Bulgarien und unser Ausbildungssystem war stark durch die spielerische „Hands-On“-Erziehung geprägt. Den entscheidenden Anstoß zu meiner Wissbegierde für die Technik gab jedoch die Buch-Trilogie „100.000 Jahre Technik“, die mein Vater mir als Kind zu Weihnachten geschenkt hat. Das war ein spannendes, wunderbar illustriertes Buch, das mich so gefesselt hat, dass ich es nicht mehr aus der Hand legen wollte.

Obgleich ich damals auch gerne mit Puppen gespielt habe, war das Technikbuch, was meine Fantasie beflügelte. Einen neuen Schub an Begeisterung für die Technik kam durch die Bekanntschaft mit der Tochter einer befreundeten Familie. Diese studierte Maschinenbau und ich durfte ihr beim Zeichnen mit Tusche zusehen. Ihre feminine Erscheinung in Kombination mit dem coolen Zeichenset war ansteckend.

Welchen Effekt hatten die damaligen technologischen Errungenschaften auf ihre Berufswahl?

Als Kind und Jugendliche habe ich in den 60er und 70er Jahren natürlich auch den faszinierenden Aufstieg der Raketen-, Atom- und Computertechnologie miterlebt. Es war eine großartige Zeit, da jeder Mensch das Recht hatte, großes zu leisten. So träumten wir damals, Jungs und Mädchen, wie Juri Gagarin, Walentina Tereschkowa oder Neil Armstrong in den Weltraum zu fliegen.

Auch Mathematik- und Physikunterricht waren das Nonplusultra unserer Bildung. Der Wunsch, an der Entwicklung bahnbrechender Technologien teilzuhaben hat mich zu einem Studium in Maschinenbau in Bulgarien und anschließend nach Moskau gebracht – damals für Osteuropa das Bildungs-Mekka schlechthin. Ich wollte eigentlich Raumschiffe und U-Boote bauen, schlussendlich bin ich aber bei Atomkraftwerken gelandet. Diese Technologie hat mich damals sehr begeistert, bis es im Jahre 1986 in Tschernobyl gekracht hat.

Hat der Super-GAU in Tschernobyl bei Ihnen ein Umdenken in Bezug auf die Nutzung der Atomtechnologie ausgelöst?

Ja, ich habe mich nach der Tschernobyl-Katastrophe neu orientiert – vom Maschinenbau- und Anlagenbau in Richtung Computertechnologie. Ich habe zu dieser Zeit in einem Forschungslabor der bulgarischen Akademie der Wissenschaften in Sofia gearbeitet. Das Labor war in das Zentrum für Physik eingegliedert und wir haben kurz nach der Explosion die Radioaktivität in den Parkanlagen der Stadt gemessen. Es war Anfang Mai. Nach langem Regen schien die Sonne wieder und die Natur sah sehr friedlich aus, solange uns nicht die Knackgeräusche der Geigerzähler die alarmierend hohen Werte der Radioaktivität vor Augen geführt haben. Diese Geräusche haben sich für immer in mein Gedächtnis eingebrannt.

Weiterhin hat die Tschernobyl-Katastrophe zu einem Wendepunkt in der Nutzung der Atomenergie geführt und ich habe die negative Auswirkung dieser Wende auf meine berufliche Zukunft sehr schnell erkannt. Da ich mich bereits mit mathematischen Simulationen befasst habe, ist mir der Berufswechsel in Richtung Computertechnologie leicht gefallen.

Sie haben in Deutschland eine Initiative für eine „digitale humane Zukunft“ gestartet. Worum geht es dabei?

Die Digitalisierung versetzt die Welt, in der wir leben und arbeiten, in einen fundamentalen Umbruch. Wie nie zuvor wandeln sich ganze Branchen und Lebensstile. Neue Werte- und Geschäftsmodelle für und durch die Digitalisierung werden zur Voraussetzung für die Wettbewerbsfähigkeit jedes Einzelnen. Die Digitalisierung wirkt sich auch auf unser kulturelles Miteinander aus. Und natürlich lautet die wichtigste Frage, die sich jetzt stellt: Wie kann eine humane digitale Zukunft aussehen?

Wie kann eine derartige Zukunft aussehen? 

In erster Linie geht es darum, dass alle Menschen, die gleichen Chancen und gleichen Zugriff auf digitale Technologien haben. Digitale Bildung, Befähigung und Handlung für jeden Menschen, unabhängig von Schulabschluss, Alter und Herkunft, ist die Kernvoraussetzung für die Teilhabe am gesellschaftlichen Leben und den beruflichen Erfolg. Ziel meiner Digitalisierungsinitiative ist es daher, digitales Wissen nahtlos in alltägliche Fähigkeiten, berufliche Qualifikationen und wettbewerbsfähige Geschäftsmodelle umzusetzen – schnell, pragmatisch und handlungsorientiert.

Redaktionstipps

=> zur Page des Instituts

Deine ungelesenen Artikel:
29.07.2026

Wenn die KI das Experiment plant: Zu Besuch im Labor, das sich selbst steuert

Auf dem Campus Hönggerberg der ETH Zürich arbeiten Roboter und Künstliche Intelligenz zusammen: Eine Software des schweizerisch-amerikanischen Startups Atinary entwirft die Experimente, Roboter in den Laboren von SwissCAT+ an der ETH Zürich führen sie aus, rund um die Uhr. brutkasten war vor Ort und hat mit Atinary-Mitgründer und CTO Loïc Roch sowie Christoph Schnidrig, Head of Technology bei Amazon Web Services Schweiz, über den beschleunigten Forschungsbetrieb gesprochen. Und darüber, warum die größte Hürde nicht die Technologie ist.
/artikel/wenn-die-ki-das-experiment-plant-zu-besuch-im-labor-das-sich-selbst-steuert
29.07.2026

Wenn die KI das Experiment plant: Zu Besuch im Labor, das sich selbst steuert

Auf dem Campus Hönggerberg der ETH Zürich arbeiten Roboter und Künstliche Intelligenz zusammen: Eine Software des schweizerisch-amerikanischen Startups Atinary entwirft die Experimente, Roboter in den Laboren von SwissCAT+ an der ETH Zürich führen sie aus, rund um die Uhr. brutkasten war vor Ort und hat mit Atinary-Mitgründer und CTO Loïc Roch sowie Christoph Schnidrig, Head of Technology bei Amazon Web Services Schweiz, über den beschleunigten Forschungsbetrieb gesprochen. Und darüber, warum die größte Hürde nicht die Technologie ist.
/artikel/wenn-die-ki-das-experiment-plant-zu-besuch-im-labor-das-sich-selbst-steuert
Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, in den SwissCAT+-Laboren am Campus Hönggerberg | (c) Martin Pacher

Wer auf den Hönggerberg im Norden Zürichs fährt, lässt die Stadt hinter sich. Der zweite Campus der ETH, entstanden ab 1961, liegt in ländlicher Umgebung, hier sind unter anderem die Departemente für Chemie, Physik und Materialwissenschaft zu Hause. Und hier, in den SwissCAT+-Laboren der Hochschule, lässt sich derzeit besichtigen, wie Forschung aussehen könnte, wenn nicht mehr der Mensch jeden einzelnen Handgriff macht.

In diesen Laboren übernehmen Roboter die Arbeit, die sonst Forschende beschäftigt: Sie hantieren mit Flüssigkeiten und Pulvern, bereiten Proben vor, testen sie und messen laufend die Ergebnisse. Das Bemerkenswerte daran ist aber nicht die Automatisierung selbst, sondern wer die Versuche plant: eine Künstliche Intelligenz. Die Software stammt vom Startup Atinary, das an der ETH keinen eigenen Standort hat, sondern mit der Technologieplattform SwissCAT+ zusammenarbeitet. Sie schlägt vor, welches Experiment als nächstes sinnvoll ist, lernt aus jedem Ergebnis und berechnet daraus den nächsten Schritt. Dieser Kreislauf läuft rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

„Ein Labor ist eine große Küche“

Wie soll man sich das vorstellen? Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, greift im Gespräch mit brutkasten zu einem Alltagsbild: „Am Ende ist ein Labor eine große Küche. Wir liefern die Rezepte. Wir nutzen KI, um Rezepte zu erzeugen, die dann im Labor getestet werden.“ Das Ziel: möglichst schnell zum besten Rezept kommen. Denn jeder einzelne Versuch kostet Zeit, Material und Geld. Wer statt tausender Versuche nur ein paar Dutzend braucht, spart enorm.

Genau darauf ist die Software ausgelegt. Statt sich blind durch unzählige mögliche Kombinationen zu probieren, lernt das System mit jedem Experiment dazu und empfiehlt gezielt die vielversprechendsten nächsten Schritte. „Self-Driving Labs“ nennt Atinary das Prinzip, selbstfahrende Labore. Den Begriff hat sich das 2019 gegründete Unternehmen sogar markenrechtlich schützen lassen.

Loïc Roch, Co-founder und CTO von Atinary | (c) Martin Pacher / brutkasten

Den Bedarf für solche Werkzeuge begründet Roch mit einem unbequemen Befund: Forschung wird immer teurer und langsamer, es braucht immer mehr Zeit und Geld, bis Neues gefunden ist. Dazu kommt eine handfeste Vertrauenskrise: Roch verweist auf eine vielzitierte Befragung von rund 1.500 Forschenden, wonach ein Großteil daran scheitert, Experimente zu wiederholen, in der Chemie sind die Quoten besonders hoch. Das ist nicht nur für die Wissenschaft ein Problem: Ohne verlässliche Daten lässt sich auch keine verlässliche KI trainieren.

100 Jahre Forschung in sechs Wochen

Was das System kann, zeigt das Vorzeigeprojekt direkt vor Ort. Gemeinsam mit dem SwissCAT+-Team suchte Atinary nach dem besten Katalysator, also jenem Hilfsstoff, mit dem sich das Treibhausgas CO₂ in Methanol umwandeln lässt, einen Ausgangsstoff für nachhaltige Treibstoffe. Laut Atinary kamen dafür mehr als 20 Millionen mögliche Kombinationen infrage. Das Ergebnis wurde in einem Fachjournal publiziert: In sechs Wochen wurden 144 Katalysator-Kandidaten hergestellt und getestet, mit minimalem menschlichem Zutun. Die Zahl, mit der Atinary seither wirbt, ist eindrucksvoll: eine 1000-fache Beschleunigung, umgerechnet 100 Jahre Katalyse-Forschung in nur sechs Wochen. SwissCAT+-Chef Paco Laveille, der die Umsetzung an der ETH verantwortet, bestätigt beim Besuch die Größenordnung: von Jahren an Forschung hinunter zu Wochen.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Beim konkreten Nutzen für Firmenkunden hält sich Roch hingegen zurück, aus einem strukturellen Grund: „Wir sind ein Dienstleister. Wir sehen den generierten Mehrwert nicht, und die Kunden wollen ihn nicht teilen.“ Das habe auch mit Sicherheitsanforderungen zu tun, ergänzt das Unternehmen: Angaben zum erzielten Return on Investment erhalte Atinary dann, wenn Kunden sie von sich aus teilen — teils münde das in gemeinsame Publikationen.

Die einzige konkrete Zahl, die er im Gespräch nennt, stammt aus einer gemeinsamen Publikation mit dem Aromen- und Duftstoffkonzern dsm-firmenich: Dort konnte der Einsatz eines teuren Edelmetalls so stark reduziert werden, dass dessen Kostenanteil um rund 95 Prozent sank. Es sei nicht die einzige gemeinsame Veröffentlichung mit Kunden, betont das Unternehmen — weitere gebe es etwa mit dem Pharmakonzern Takeda.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Auch ein aktueller gemeinsamer Blogbeitrag von AWS und Atinary liefert Anhaltspunkte. Ein Manager von Takeda wird dort mit der Aussage zitiert, eine Optimierung habe mit dem selbstfahrenden Ansatz rund eine Woche gedauert, verglichen mit ein bis zwei Monaten auf dem herkömmlichen Weg. Am MIT wiederum löste ein Forschungsteam mit der Software eine knifflige Aufgabe aus der Solarzellenforschung in nur 25 Versuchen, innerhalb einer strikten Frist von vier Wochen. Und über das eigene Labor, das Atinary heuer in Boston eröffnet hat, heißt es: Es erzeuge in einer Woche mehr Versuchsdaten, als ein Doktorand in fünf Jahren produziert.

Bezahlter Pilot, Lizenz pro Arbeitsplatz

Wirtschaftlich steht Atinary noch am Anfang. Das Unternehmen befindet sich in der Seed-Phase, öffentlich auffindbar sind laut Roch rund zehn Millionen an bisheriger Finanzierung, eingesammelt über Venture Capital, Family Offices und Förderungen. Als Nächstes peilt er eine Series A an. Das Wachstumskapital dafür werde voraussichtlich aus den USA kommen: „Der Ansatz ist in Europa und den USA sehr unterschiedlich.“

Paco Laveille, Managing Director, SwissCAT+ East, ETH Zurich | (c) Martin Pacher / brutkasten

Verdient wird über Software-Lizenzen, abgerechnet pro Arbeitsplatz. Am Anfang steht ein dreimonatiger, bewusst kostenpflichtiger Testlauf. „Wenn der Pilot nicht bezahlt ist, stecken die Kunden nicht die Ressourcen hinein, um ihn richtig zu testen“, sagt Roch. Dass er mit diesem Modell Geld liegen lässt, räumt er offen ein: Eine Beteiligung am geschaffenen Wert wäre lukrativer, scheitert aber daran, dass die Kunden diesen Wert eben nicht offenlegen.

Die Kundschaft kommt bisher vor allem aus der Pharmabranche, die laut Roch am ehesten bereit ist, Neues zu riskieren; der Rest der Industrie folge dann. Einsatzfelder gibt es aber quer durch: Lebensmittel, Duftstoffe, Materialforschung, grüne Energie, und gemeinsam mit Stanford sogar Zelltherapien gegen Krebs. Umsatz machen vor allem Konzerne. Mit Universitäten arbeitet Atinary eng zusammen, weil sich dort Ergebnisse veröffentlichen lassen, sie werden so zu Botschaftern der Technologie. Auch KMU zählen zu den Kunden, das jüngste sei erst vor wenigen Tagen dazugekommen. Die Arbeitsteilung im Unternehmen: Das Entwicklerteam sitzt bei Roch in Lausanne, das eigene Labor steht in Boston, dort, wo die großen Pharma-Forschungszentren angesiedelt sind.

„Fast jeden zweiten Tag ein neues Startup“

Beim Thema Konkurrenz wird Roch deutlich: Der Bereich „AI for Science“ ziehe derzeit massiv Gründungen an, fast jeden zweiten Tag komme ein neues Startup dazu. Gefährlich sei daran vor allem eines: Mit den heutigen KI-Werkzeugen lasse sich sehr schnell ein beeindruckender Prototyp bauen, der Kunden begeistert. „Unter der Haube ist das aber kein produktionsreifer Code, der bei einem Großunternehmen laufen kann.“ Atinary sieht er im Vorteil, weil man seit 2019 das gesamte Paket aufgebaut habe: die Anbindung an die Laborgeräte, das eigene KI-Training, die Anwendungen und die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit durch den eigenen Beirat. Dazu kommt laut Unternehmen ein Netzwerk an Technologiepartnern, darunter AWS, ABB Robotics, Agilent, Bruker, Chemspeed und Mettler-Toledo. Im wissenschaftlichen Beirat sitzt unter anderem der MIT-Chemiker Stephen Buchwald — im Bostoner Labor optimiert Atinary nach eigenen Angaben ausgerechnet die nach ihm benannte Buchwald-Hartwig-Reaktion.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zugleich beobachtet er seit heuer einen Umschwung im Markt: Kunden dächten zunehmend in einer Wettlauf-Logik. Wer die Technologie nicht als Erster einsetze, riskiere, dass es die Konkurrenz tut. Und wenn diese in Wochen schafft, wofür man selbst Jahre braucht, sei der Rückstand kaum aufzuholen.

Die größte Hürde ist der Mensch

Und was bremst die Verbreitung? Nicht die Technik, sagt Roch, sondern der Mensch. „Der Wissenschaftler im Labor ist oft seit 15, 20 Jahren dort. Wenn man ihm sagt: Wir können deine Forschung um den Faktor zehn oder hundert beschleunigen, sagt er: Nein. Ich kenne mein Fach besser als irgendein Algorithmus.“ Es sei dabei weniger mangelndes Vertrauen, die Technologie werde schlicht als Bedrohung für den eigenen Job empfunden. Christoph Schnidrig von AWS ergänzt: Dieses Muster kenne man von jeder Technologiewelle, von der Einführung der Cloud bis zur KI in der Softwareentwicklung. Rochs Haltung dazu: Jobs würden sich verändern, aber nicht verschwinden. „Am Ende ist es ein Werkzeug. Der Mensch bleibt am Steuer.“

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zum Vertrauen gehört auch die Datenfrage, schließlich legen die Kunden ihr wertvollstes Gut, ihre Forschungsdaten, in die Plattform. Die läuft vollständig auf der Cloud von AWS. Roch verweist auf Prüfungen, Audits und Sicherheitstests; personenbezogene Daten würden praktisch keine gespeichert, schon gar keine Patientendaten, dafür sei man in der Forschung viel zu früh angesetzt. Auch deshalb sieht er im EU AI Act derzeit kein Hindernis: In Kundengesprächen sei die Regulierung bislang schlicht kein Thema gewesen.

Auszeichnung vom Weltwirtschaftsforum

Während brutkasten mit Roch in Zürich spricht, befindet sich sein Mitgründer, CEO Hermann Tribukait, gerade im chinesischen Dalian, um dort den Technology-Pioneer-Award des Weltwirtschaftsforums entgegenzunehmen. Zu den früheren Preisträgern der Auszeichnung zählen Roch zufolge Namen wie Google, Dropbox und Airbnb. Preisgeld gibt es keines, der Wert liege im Zugang zum Netzwerk des Forums und zu Entscheidungsträgern großer Unternehmen. Kunden in China hat Atinary übrigens keine, und das dürfte vorerst so bleiben: Als in den USA registriertes Unternehmen sei das Geschäft mit chinesischen Firmen „wegen der Geopolitik sehr heikel“.

Gefragt nach dem Blick fünf Jahre voraus, skizziert Roch eine Vision, die er ausgerechnet am Vorbild seines Cloud-Partners entwirft: Labore, die wie Rechenleistung aus der Cloud abrufbar sind, weltweit vernetzt, mit einer übergeordneten KI, die Erkenntnisse zwischen Forschungszentren auf verschiedenen Kontinenten austauscht.

Den Antrieb dahinter beschreibt er ganz persönlich: Er und seine Mitgründer seien Naturliebhaber, und die Energiewende brauche schnellere Forschung. „Der Planet kann nicht noch ein Jahrzehnt warten, bis wir Lösungen finden.“ Sein Befund nach sieben Jahren: „R&D ist heute noch zu langsam.“


Disclaimer: Die Reise- und Übernachtungskosten wurden von Amazon Web Services übernommen.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

„Mit digitalen Zwillingen das Unsichtbare sichtbar machen“

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Mit digitalen Zwillingen das Unsichtbare sichtbar machen“

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Mit digitalen Zwillingen das Unsichtbare sichtbar machen“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Mit digitalen Zwillingen das Unsichtbare sichtbar machen“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Mit digitalen Zwillingen das Unsichtbare sichtbar machen“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Mit digitalen Zwillingen das Unsichtbare sichtbar machen“

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Mit digitalen Zwillingen das Unsichtbare sichtbar machen“

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Mit digitalen Zwillingen das Unsichtbare sichtbar machen“

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Mit digitalen Zwillingen das Unsichtbare sichtbar machen“