Mit welchem Problem beschäftigst du dich? 
Keine der mathematischen Modelle der Wirtschaft haben die Finanzkrise im Jahr 2008 vorhergesehen. Generell machen die wirtschaftlichen Modelle so schlechte Vorhersagen, dass viele Leute den wissenschaftlichen Status der Wirtschaft anzweifeln.      
Aus diesem Grund war ich bereits während meines Physik-Bachelorstudiums von dem Problem besessen, wie man wirtschaftliche Systeme (Organisationen, Länder, Menschen, etc.) am besten modellieren könnte. Die nächsten 7 Jahre habe ich deshalb neben meinem Informatik-Masterstudium und meiner fünfjährigen Arbeit als Data Scientist nach der bestmöglichen Lösung zu diesem Problem gesucht. 

Wie löst du dieses Problem? 
Ich bin überzeugt, mit der Datenanalyseplattform Tree of Knowledge, die Lösung dafür gefunden zu haben. Diese macht es möglich, wirtschaftliche Systeme akkurater und umfassender zu modellieren als je zuvor. Tree of Knowledge ist eine Art "Wikipedia für statistische Modelle". Auf der Plattform www.treeofknowledge.ai werden jedoch nicht statistische Modelle gesammelt, sondern die Nutzer arbeiten gemeinsam an einem großen statistischen Modell der Welt.

Konkret analysiert jeder Nutzer nur die Themen, die ihn interessieren, wie z.B. das Kaufverhalten ihrer Kunden. Dabei verbessert sich im Hintergrund automatisch das große statistische Modell der Welt, so dass z.B. das Kaufverhalten und die Entscheidungsfindung von Menschen generell besser verstanden wird. Die Datenanalyseplattform könnte demnach von Unternehmen genutzt werden, um den idealen Preis ihres Produktes herauszufinden oder Regierungsberater verwenden es, um herauszufinden wie der CO2-Ausstoß verringert werden kann. 

Was ist das Besondere an deiner Geschäftsidee?

Tree of Knowledge hat viele Vorteile im Vergleich zu den herkömmlichen Datenanalyseverfahren wie der reinen Statistik und des maschinellen Lernens:

• Bei der Modellierung eines neuen Systems, muss man nicht von vorne anfangen, sondern passt nur das große statistische Modell an.
• Das große statistische Modell wird mit der Zeit immer genauer. Die Erkenntnisse daraus sind robuster als mit den herkömmlichen Datenanalyseverfahren, da das große statistische Modell anhand von vielen verschiedenen Datensätzen überprüft und optimiert wurde.
• Bei allen Voraussagen wird eine 100% statistisch korrekte Unsicherheit mit angegeben.
• Alle Erkenntnisse sind bis ins Detail einsehbar und nachvollziehbar.

Warum hast du dich für das INNO-Z entschieden und was gefällt dir gut im INNO-Z?

Die ersten vier Monate habe ich von Zuhause aus gearbeitet. Mit der Zeit fand ich es jedoch schwer, das Momentum aufrecht zu halten und es wurde etwas einsam. Deshalb konnte ich nicht mehr Glück haben als ins INNO-Z Aalen einziehen zu dürfen.      
Im INNO-Z arbeiten auch viele andere Start-ups mit ähnlichen Interessen und Problemen. Dadurch entsteht eine tolle Gemeinschaft mit einer coolen Atmosphäre. Ich habe bereits jetzt gute Freundschaften geschlossen.    
Die regelmäßigen Gründerabende stärken zudem die Gemeinschaft und man kommt sehr leicht mit vielen Start-up-Interessierten in Kontakt, z.B. mit Studierenden, die an einem Praktikum interessiert sind, mit Investoren, und es werden auch Kontakte zur Industrie hergestellt. 
Durch die enge Zusammenarbeit mit der Hochschule Aalen besteht auch die tolle Möglichkeit, dass die Studierenden der Hochschule eine Marktanalyse für ein Start-up aus dem INNO-Z als Projektarbeit durchführen.   
Ebenfalls im INNO-Z vertreten ist die Gründungsinitiative stAArt-UP!de. Sie bietet ebenfalls kostenlose Beratungen für Start-ups und organisiert interessante Events. Auf einem dieser Events habe ich meinen jetzigen Praktikanten kennengelernt.

Wir heißen Benedikt Kleppmann im INNO-Z herzlich willkommen!
Wir wünschen viel Erfolg mit der Gründungsidee und stehen jederzeit mit Rat und Tat zur Seite.