„Wir bauen eine Art künstliches Gehirn“

Das Düsseldorfer DeepTech-Startup Wakeline, 2025 von Tim Gülke, Jan Böggering, Simon Sprünker und Merten Tiedemann gegründet, entwickelt KI-Systeme, „die im laufenden Betrieb lernen, statt nur auf historischen Daten zu basieren“.

Der Aachener Investor TechVision Fonds (TVF) und der Kölner Geldgeber neoteq ventures investierten zuletzt 2,1 Millionen Euro in die Jungfirma. Kontakte zu den Investoren kamen dabei über „warme Intros“. „Für uns hat sich gezeigt, dass ein belastbares Netzwerk und persönliche Empfehlungen oft mehr zählen als jeder Cold Pitch“, sagt Gründer Tim Gülke.

Im Interview mit deutsche-startups.de stellt der Wakeline-Macher sein Unternehmen einmal ganz ausführlich vor.

Wie würdest Du Deiner Großmutter Wakeline erklären?
Die meiste KI lernt einmal aus Büchern und bleibt dann stehen. Wir bauen eine Art künstliches Gehirn, das wie ein Lebewesen ständig aus Erfahrung dazulernt. So kann es auch dann gute Entscheidungen treffen, wenn sich die Welt verändert – und das ist für uns der Unterschied zwischen bloßem Rechnen und echter Intelligenz.

Wie genau funktioniert Euer Geschäftsmodell?
Wir sind ein B2B-Unternehmen und bringen unsere Technologie als kontinuierlich mitlernendes System in den operativen Betrieb – aktuell zum Beispiel im Energiemarkt, in der industriellen Produktion und perspektivisch auch im medizinischen Bereich. Kommerziell arbeiten wir typischerweise mit wiederkehrenden Lizenz-/Subscription-Modellen, ergänzt in der Anfangsphase um Integrationsaufwand – Details hängen stark vom Use Case ab.

Wie ist die Idee zu Wakeline entstanden?
Die Idee kam aus First Principles-Denken: Wir haben uns gefragt, warum Lebewesen mit sehr einfachen Nervensystemen in einer dynamischen Welt so gut zurechtkommen – ohne riesige Trainingsdaten und ohne ständiges Retraining. Daraus entstand der Ansatz, eine biologisch inspirierte Lernarchitektur zu bauen, die kontinuierlich im Betrieb lernt und nicht auf klassische Deep-Learning-Trainingszyklen angewiesen ist.

Was waren die größten Herausforderungen, die Ihr bisher überwinden musstet?
Erstens: Technologie wirklich produktionsreif machen: Nicht nur zeigen, dass etwas im Labor funktioniert, sondern dass es unter realen Bedingungen stabil und nachvollziehbar läuft. Zweitens: Erklären eines neuen Paradigmas: Viele setzen KI automatisch mit LLMs gleich. Continuous Learning ohne klassisches Training ist erklärungsbedürftig – wir müssen sehr klar vermitteln, warum das in dynamischen Umgebungen überlegen ist. Drittens: Talente & Interdisziplinarität: Wir brauchen Menschen, die über Disziplinen hinweg denken – Neurowissenschaften, Physik, Engineering, Produkt. Solche Profile sind selten.

Welches Projekt steht demnächst ganz oben auf Eurer Agenda?
Ganz oben steht, unsere Technologie in mehr realen Einsatzfeldern zu verankern und zu skalieren: nach dem Energiemarkt – Market Edge – jetzt weitere Branchen wie industrielle Produktion sowie Medizin/Personalized Healthcare. Unser Ziel ist, aus starken ersten Anwendungen eine allgemein einsetzbare Grundlage zu machen, die in vielen dynamischen Umgebungen funktioniert.

Ihr konntet bereits Investorengelder einsammeln. Wie seid Ihr mit Euren Geldgebern in Kontakt gekommen?
Über warme Intros aus unserem Netzwerk – unter anderem aus dem Umfeld der RWTH Aachen sowie über Investoren, die uns aktiv weiterempfohlen haben. Für uns hat sich gezeigt, dass ein belastbares Netzwerk und persönliche Empfehlungen oft mehr zählen als jeder Cold Pitch. Netzwerk öffnet Türen – überzeugt haben wir am Ende mit der Klarheit der Vision und dem technischen Fundament.

Wo steht Wakeline in einem Jahr?
Unser Ziel für die nächsten zwölf Monate: aus starken ersten Anwendungen eine breiter einsetzbare Grundlage machen. Konkret heißt das, unsere Technologie in mehr realen Einsatzfeldern zu verankern – über den Energiemarkt hinaus in Richtung industrieller Produktion und Healthcare – und das Team interdisziplinär weiter aufzubauen. Wenn wir in einem Jahr zeigen können, dass derselbe Lernansatz über mehrere Branchen hinweg trägt, haben wir das Richtige getan.

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Foto (oben): Wakeline