{"id":910,"date":"2024-02-16T11:48:22","date_gmt":"2024-02-16T10:48:22","guid":{"rendered":"http:\/\/lyfx.ai\/?page_id=910"},"modified":"2026-04-28T10:51:14","modified_gmt":"2026-04-28T08:51:14","slug":"team","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/lyfx.ai\/de\/team\/","title":{"rendered":"Team"},"content":{"rendered":"
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F\u00fchrungsteam<\/h1>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n
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Dr. Andre Moreira<\/h3>\n\n\n\n

Mitbegr\u00fcnder und Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer<\/h5>\n\n\n\n

Andre ist ein praxisorientierter Unternehmer mit fundierten technischen Kenntnissen und einer nachgewiesenen F\u00fchrungserfahrung. Derzeit konzentriert er sich auf die Entwicklung von KI-gesteuerten Anwendungen, die den Arbeitsalltag vereinfachen. Er \u00fcberbr\u00fcckt die Kluft zwischen technischer Ausf\u00fchrung und strategischer Vision. Au\u00dferdem ber\u00e4t er Unternehmen bei der Umsetzung von KI- und Data-First-Strategien und hilft ihnen, in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Umfeld die Nase vorn zu haben.<\/p>\n\n\n\n


Mit seinem Hintergrund in der Chemie- und AgTech-Branche in Europa, den USA und Asien bringt Andre eine globale Perspektive in jede Herausforderung ein. Ob bei der Arbeit mit Start-ups oder Gro\u00dfunternehmen - Andres Fachwissen in den Bereichen Technologie und Wirtschaft in Kombination mit seiner umfangreichen Erfahrung mit Risikokapital macht ihn zu einem wertvollen Partner bei der F\u00f6rderung von Innovation und Wachstum.<\/p>\n\n\n\n

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Erfahrung, Bildung<\/h4><\/div>\n\n\n\n
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Max Planck<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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UCSB<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Aktuelle Zertifizierungen<\/h4><\/div>\n\n\n\n
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Ingenieur f\u00fcr maschinelles Lernen<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Assoziierter Cloud-Ingenieur<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Datenwissenschaft<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Gen AI<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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LangGraph<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Agenten<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Prof. Dr. Peter Lenz<\/h3>\n\n\n\n

Mitbegr\u00fcnder<\/h5>\n\n\n\n

Professor f\u00fcr Theoretische Physik an der Universit\u00e4t Marburg, mit mehr als 25 Jahren Erfahrung in der theoretischen Physik, mit besonderem Schwerpunkt auf der Modellierung komplexer Systeme an der Schnittstelle zwischen Physik und Biologie. In seiner Forschung setzt er moderne KI- und Big-Data-Techniken ein, um eine Vielzahl von Systemen zu verstehen, von Bakterien bis hin zu Krebs- und Umweltsystemen. <\/p>\n\n\n\n

Neben seiner akademischen T\u00e4tigkeit hat Peter \u00fcber sechs Jahre lang als freiberuflicher Berater in der Landwirtschaft und im Finanzsektor gearbeitet und dabei sein theoretisches Wissen in die Praxis umgesetzt.<\/p>\n\n\n\n

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Erfahrung, Bildung<\/h4><\/div>\n\n\n\n
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Max Planck<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Harvard<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Stanford<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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K\u00fcrzlich abgehaltene Kurse f\u00fcr Hochschulabsolventen<\/h4><\/div>\n\n\n\n
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KI in der Physik<\/p>\n\n\n\n

Physikalische Berechnungen I<\/p>\n\n\n\n

Physikalische Berechnungen II<\/p>\n\n\n\n

Projekte im Bereich der Computerphysik<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Unsere Geschichte<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Von der Physik zu den Auswirkungen in der Praxis<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Andre und Peter lernten sich 1998 als Doktoranden an einem Max-Planck-Institut bei Potsdam kennen. Beide promovierten in theoretischer Physik (weiche kondensierte Materie) und wurden darin geschult, rigorose Analysen zu liefern, die auch bei genauerer Betrachtung Bestand haben.<\/p>\n\n\n\n

Danach trennten sich ihre beruflichen Wege.<\/p>\n\n\n\n

Peter blieb im akademischen Bereich und wurde Professor in Marburg, Deutschland. Andre wechselte in die Industrie, zun\u00e4chst in ein gro\u00dfes Unternehmen (BASF) und sp\u00e4ter in ein Start-up-Unternehmen (Novihum). Trotz der Entfernung hielt die Freundschaft.<\/p>\n\n\n\n

Der Anruf, mit dem alles begann<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

2017 rief Andre Peter mit einem dringenden Problem an: Die landwirtschaftlichen Versuchsdaten von Novihum waren zu verrauscht und uneinheitlich, um eine wichtige Produktaussage zu st\u00fctzen. Wenn das Team die Wirkung nicht nachweisen k\u00f6nnte, g\u00e4be es keine glaubw\u00fcrdige Geschichte und definitiv keine Chance, das Vertrauen der Kunden zu gewinnen und den Markt zu entwickeln.<\/p>\n\n\n\n

Also taten sie das, was Physiker tun: Sie stellten Annahmen in Frage, untersuchten, wie die Daten erzeugt wurden, und bauten die Analyse von Grund auf neu auf. Das Ergebnis war eine klarere Sicht auf die Daten und viele Erkenntnisse, die bisher im Verborgenen lagen.<\/p>\n\n\n\n

Obwohl die au\u00dfergew\u00f6hnlichen Eigenschaften des Produkts bewiesen wurden, hat dieses Startup nicht funktioniert. Aber eine Lektion blieb h\u00e4ngen: Eine vertretbare, saubere Analyse der Produktwirkung ist das Mindestvoraussetzung<\/strong> f\u00fcr jedes Kundengespr\u00e4ch. Sie sind es, die dem Vertriebsteam Vertrauen in das Produkt geben. Und viele Teams tun sich genau mit diesem Schritt schwer: Sie verwandeln unordentliche Daten aus der realen Welt in Beweise, hinter denen sie stehen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Das gr\u00f6\u00dfere Muster<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Wir begannen lyfX.ai<\/a> Anfang 2024 und arbeitete von Anfang an mit Teams aus den Bereichen Landwirtschaft, Chemie und Fertigung zusammen. Die Probleme, mit denen wir konfrontiert wurden, waren immer sehr \u00e4hnlich: un\u00fcbersichtliche Daten und fragile Analysen, die sich auf wirklich wichtige Gesch\u00e4ftsentscheidungen auswirkten: Anspr\u00fcche, regulatorische Fragen, Budgets, Reputation.<\/p>\n\n\n\n

Den Teams mangelte es nicht an Daten. Es fehlte ihnen an Zeit, Werkzeugen und einer wiederholbaren Methode, diese Daten in vertretbare Schlussfolgerungen umzuwandeln.<\/p>\n\n\n\n

Wir sind Bauleute<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Zun\u00e4chst arbeiteten wir als Datenspezialisten an der Seite eines Teams, verstanden den Prozess, bereinigten die Daten, erstellten die Analysen und lieferten Ergebnisse, denen sie vertrauen konnten. Diese Art von Beratungsarbeit machen wir immer noch, aber es zeichnete sich ein Muster ab und der Schwerpunkt verlagerte sich.<\/p>\n\n\n\n

Wir l\u00f6sten immer wieder strukturell \u00e4hnliche Probleme. Die Bereiche \u00e4nderten sich, die Daten \u00e4nderten sich, aber die Kernaufgabe war die gleiche. Das war der Zeitpunkt, an dem sich der Schwerpunkt verlagerte. Anstatt die Analyse f\u00fcr jeden Kunden von Grund auf neu durchzuf\u00fchren, k\u00f6nnten wir das, was wir wissen, in Tools kodieren, die die Teams selbst verwenden?<\/p>\n\n\n\n

So haben wir immer gearbeitet, und es ist derselbe Instinkt, der ein Startup antreibt. Man st\u00f6\u00dft auf ein Problem, das die eigentliche Arbeit blockiert. Man l\u00f6st es, weil man es muss. Und dann stellt man fest, dass man nicht der Einzige mit diesem Problem ist. Das Werkzeug kommt nach der L\u00f6sung, nicht davor.<\/p>\n\n\n\n

Wo wir jetzt sind<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Wir sind ein kleines Team, und zwar ganz bewusst. Wir kombinieren fundierte Branchenerfahrung mit moderner KI-Technik, um Tools f\u00fcr die Prozessindustrie zu entwickeln. Keine generischen KI-Produkte, die monatelang angepasst werden m\u00fcssen, sondern fokussierte L\u00f6sungen f\u00fcr Menschen, die mit echten Prozessen und echten Daten arbeiten.<\/p>\n\n\n\n

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Buchen Sie einen Anruf<\/div><\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n
Nachricht<\/div><\/a><\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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