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Start-ups·1 Min. Lesezeit

Simulacra sichert Pre-Seed-Finanzierung von ANRI für Digital Twins

Das japanische KI-Startup Simulacra entwickelt ein Basismodell, das menschliches Denken und Verhalten nachbildet. Nun hat ANRI eine Pre-Seed-Runde finanziert.

Abstract illustration of an AI-generated digital twin simulating people and a city network.
Bild: BRIDGE

Das japanische KI-Startup Simulacra hat am 5. November eine Pre-Seed-Finanzierung durch den Risikokapitalgeber ANRI bekannt gegeben. Das Unternehmen entwickelt ein Basismodell für Digital Twins, das Denken und Verhalten von Menschen per KI nachbildet. Die Summe nannte es nicht.

Die Investition erfolgt über das neue „ANRI Pre-Seed Program“, das mit dem Start des im Januar angekündigten ANRI-Fonds Nr. 6 eingerichtet wurde. Dabei investiert ANRI direkt aus der eigenen Gesellschaft in Gründerinnen und Gründer der Pre-Seed-Phase.

Wofür das Geld gedacht ist

Simulacra will das Kapital in die Forschung und Entwicklung des Basismodells stecken und sein Produktteam ausbauen, darunter Forschende, Ingenieure und Business Developer. Zudem sollen gemeinsame Forschungs- und Entwicklungsprojekte mit Unternehmen, Kommunen und Forschungseinrichtungen wachsen. In Finanzwesen, Marketing, Stadtentwicklung und Politik will das Startup zeigen, wie sich Digital Twins in konkrete Entscheidungen einbinden lassen.

Das Ziel: Neue Maßnahmen, Regelwerke oder Produkte sollen sich vorab simulieren lassen. Entscheidungen, die bislang auf Bauchgefühl und Erfahrung beruhen, würden so überprüfbar.

Vier Produkte, ein Ansatz

Simulacra wurde im September des Vorjahres gegründet und stützt sich auf Forschung des Izumi-Labors am Fachbereich Systeminnovation der Ingenieurwissenschaftlichen Fakultät der Universität Tokio. Die Idee: Tausende oder Zehntausende individuelle Digital Twins, die beantworten können, wie eine bestimmte Person entscheiden würde, werden zu einem Abbild ganzer Organisationen oder der Gesellschaft kombiniert.

Derzeit gibt es vier Angebote. „Interview AI“ ist ein KI-Interviewer, der im Gespräch Ansichten, Werte und implizites Wissen erfasst und strukturiert. Der „Consumer Digital Twin“ bildet aus Interviews und Verhaltensdaten das Denken und Handeln von Verbrauchern nach, um Reaktionen auf Produkte zu testen. Der „Economic Digital Twin“ erzeugt aus Interview-Personas eine virtuelle Gesellschaft, in der viele KI-Agenten interagieren, um Folgen von Maßnahmen zu simulieren.

Der „City Digital Twin“ setzt LLM-Agenten in ein 3D-Stadtmodell und simuliert Personenströme bei Katastrophen oder Touristenbesuchen, um Gegenmaßnahmen zu vergleichen.

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