
QANTIS · Öffentliche Preprints
Entscheidungsinferenz unter Unsicherheit
Ein Forschungsprogramm, das untersucht, wo hardwarebasierte Belief-Updates nachvollziehbare Entscheidungen unterstützen können.
Gründer / Technischer Leiter Neura Parse
Ich habe das forschungsorientierte Technologieunternehmen Neura Parse gegründet und leite es. Meine Aufgabe ist es, ambitionierte Fragen auf einem belastbaren Weg in Systeme zu überführen: die Richtung festlegen, passende Fachrichtungen zusammenbringen und Nachweise verlangen, bevor aus einem technischen Ergebnis eine Produktzusage wird.
Dieser Ansatz entstand bei der Arbeit an öffentlicher Infrastruktur, Telekommunikationsplattformen und Unternehmens-KI. Dort sind Zuverlässigkeit, klare Zuständigkeiten und langfristige Verantwortung ebenso wichtig wie die erste Entwicklung.
In drei Sprachen verfügbar. Online lesen oder das zweiseitige PDF herunterladen.
Meine frühe Arbeit an regulierten Diensten machte Korrektheit, Prüfbarkeit und institutionelle Übergabe zu praktischen Pflichten. Plattformen in Telekommunikationsgröße erweiterten diesen Blick um Kontinuität und Betriebsverantwortung. Bei Unternehmens-KI änderte sich die Frage erneut: Auch plausible Ausgaben können falsch sein; Bewertung und menschliche Entscheidungsbefugnis mussten daher zur Architektur gehören. Meine letzte Position bei NETAŞ war Projektmanager; ich verließ das Unternehmen im September 2026.
Mit der Gründung von Neura Parse erweiterte sich meine Verantwortung von einzelnen Systemen auf die Agenda eines Unternehmens. Heute verbinde ich Forschungsfragen, Produktdesign und Umsetzungsplanung und lege klare Kriterien für Tests, Piloten und belastbare Aussagen fest. Die Technologie soll vorankommen, während ihre Grenzen für die Menschen sichtbar bleiben, die sich auf sie verlassen müssen.
Die gleiche Entscheidungsdisziplin erstreckt sich von der Forschung über die Lieferung.
Mit einer sinnvollen Frage, einer belastbaren Vergleichsbasis und Bedingungen beginnen, die das bevorzugte Ergebnis widerlegen könnten.
Tragen Sie das Gelernte in gebundene Komponenten, überprüfbare Beweise und klare operative Verantwortlichkeiten.
Teams und Partner auf die nächste Entscheidung ausrichten und Zusagen erst machen, wenn die technischen und organisatorischen Voraussetzungen erfüllt sind.
AUSGEWÄHLTE ARBEITEN / ÖFFENTLICHE NACHWEISE
Drei Sichtweisen auf dieselbe Verantwortung: die Methode prüfen, das System gestalten und seine Einsatzgrenzen benennen.

QANTIS · Öffentliche Preprints
Ein Forschungsprogramm, das untersucht, wo hardwarebasierte Belief-Updates nachvollziehbare Entscheidungen unterstützen können.

QFlow Studio · Pilotplanung
Ein kontrollierter Datensatz, der den Kontext, die Schaltung, die Ausführung und das Ergebnis zur Überprüfung zusammenhält.

NODERIQ · Angewandte Forschung
Eine am Netzwerkrand betreibbare Architektur, in der ein System Empfehlungen gibt, während ein Mensch für die Entscheidung verantwortlich bleibt.
Abhandlungen und Feldnotizen zu Entscheidungen, Systemen und Beweisen.

Eine eingeschränkte Messung kann mehrere Hamiltonoperatoren mit den Daten vereinbar lassen. Meine Ein-Qubit-Studie untersucht, welche Regelgüte dann noch garantiert werden kann.

TypeSafes Jev verankert typisierte Entscheidungen in Software. Interessant ist, wie aus Wahrscheinlichkeiten Handlungen werden, die sich durch Code kontrollieren lassen.

Ein leistungsfähiges Modell kann eine Handlung vorschlagen. Ein zuverlässiges System muss sie kontrollieren, das Ergebnis prüfen und wissen, wann es aufhören muss.
Forschungs-, Buch-, Unternehmens- und Produktnachweise sind mit Methoden, Daten und Grenzen auf eigenen Seiten zugänglich. Sie zeigen, was abgeschlossen ist und was sich noch in Entwicklung befindet.