Moleküle mit künstlicher Intelligenz vorhersagen.

Wie entstand Deep LS?

Daniel Soric und Felix Kamieth kennen sich seit vielen Jahren. Während Daniel in Managementpositionen bei einem großen Pharmazulieferer gearbeitet hat, schlug Felix eine Karriere als Data Scientist ein. Aus einem gemeinsamen Gespräch entwickelte sich schließlich die Idee, mithilfe von KI in der Pharmaindustrie innovative Lösungen anzubieten. „Das alles war noch vor den Erfolgen des inzwischen in Fachkreisen prominenten Programms „Alphafold“, als das Thema KI in diesem Bereich ein absolutes Nischenthema war und viele Best Practices aus anderen Industrien ihren Weg in die Pharmawelt noch nicht gefunden hatten. Wir waren damals also richtige Pioniere“, erklärt Daniel.

Was ist bisher euer größtes Learning?

Anderen Start-ups können die Gründer von Deep LS eine wichtige „Lessons Learnd“ mitgeben: „Wir haben unsere Fähigkeit, innovative Ideen zeitnah zu implementieren, falsch eingeschätzt. Es fehlt schlichtweg an Zeit, wenn man solch ein komplexes Thema am Anfang neben bestehenden Vollzeitjobs vorantreibt“, sagt Daniel.

Wie hilft euch push!?

Die „push!“-Fördermittel wollen die Gründer jetzt für die Kommerzialisierung ihres Minimum Viable Products verwenden – es geht also darum, die Pilotprojekte in die Realität umzusetzen und das Produkt an die Marktanforderungen anzupassen. Außerdem haben Daniel und Felix neue Teammitglieder an Bord geholt, mit denen Deep LS schneller und besser werden soll. Darüber hinaus sind die beiden Gründer gerade mitten in ihrer ersten Funding-Runde. „Das „push!“-Stipendium ist dabei ein wichtiger Baustein in der Finanzierung unseres Start-ups. Es gibt uns den nötigen Spielraum, unsere Ziele und Meilensteine schneller zu erreichen“, sagt Daniel. „Außerdem fühlen wir uns auch persönlich damit verbunden: Hessen ist für uns Heimat und Deep LS ist hier Teil eines starken Start-up-Ökosystems.“