Daten
Gebäude, Anlagen, Netz, Wetter und Last — zu einem lokalen Energy Context.
Die nächste Energiewende braucht nicht nur mehr Energie, sondern mehr Intelligenz.
Die Energiewelt wird elektrischer, dezentraler und komplexer. Unsere Fähigkeit, sie zu verstehen und zu planen, wächst nicht im gleichen Tempo.
Erneuerbare Energien, Speicher, Wärmepumpen, Elektrofahrzeuge, Rechenzentren und elektrifizierte Industrie verändern das System gleichzeitig — doch viele Entscheidungen basieren noch auf fragmentierten Daten, manuellen Analysen und unvollständiger Information.
Nicht nur mehr Energie — verstehen, wo, wann & wie sie genutzt wird.
Energie wird von einer Betriebskostenfrage zu einer strategischen Infrastrukturfrage.
01
ob ein Standort wachsen kann
02
ob eine Fabrik elektrifiziert werden kann
03
wo ein Rechenzentrum entsteht
04
wo Ladeinfrastruktur und Speicher sinnvoll sind
05
welche Gebäude zuerst modernisiert werden
06
welche Investitionen langfristig tragen
Wachsender Bedarf.Weniger Transparenz.
Entscheidende Teile der Infrastruktur bleiben unsichtbar — genau hier setzt IZENIC an.
Modellieren. Simulieren. Entscheiden.
Wir verbinden Daten, Machine Learning, räumliche Modelle, Graph Intelligence, Physik und Simulation — komplexe Energiesysteme nicht nur darstellen, sondern Veränderungen vorausrechnen. Newtonware ist unser erstes Produkt: z. B. Was passiert bei 20 MW zusätzlicher Last? Wo ist ein Projekt energetisch sinnvoller?
01 · Energy Context & Daten
Die intelligente Schicht dazwischen.
Wir verbinden Daten, KI und Physik — aus unvollständigen Informationen ein belastbares Modell, daraus bessere Entscheidungen.
Weil die Energiewende zunehmend zu einem Informationsproblem wird.
01
Wir modellieren auch das, was nicht direkt sichtbar ist
Entscheidungen scheitern selten an fehlenden Daten — an fehlenden Zusammenhängen. Wir leiten wahrscheinliche Strukturen aus dem ab, was vorhanden ist.
02
Machine Learning schätzt. Physik prüft.
Ein Modell muss mit der Realität eines Energiesystems vereinbar sein — nicht nur statistisch überzeugend wirken.
03
Wir simulieren Veränderung
Neue Last, Speicher, PV, Fabrik, Rechenzentrum — die Frage ist nicht nur „Was ist heute?“, sondern „Was passiert, wenn wir morgen etwas ändern?“
Bessere Energieentscheidungen, bevor Kapital gebunden wird.
01Risiken früher erkennen
02Standorte besser bewerten
03Elektrifizierung planbar machen
04Alternativen vergleichen
05Infrastruktur gezielter ausbauen
06Netze intelligenter nutzen
Wir reduzieren Unsicherheit bei Entscheidungen über Energieinfrastruktur — mit belastbaren Modellen, nicht mit Green-Tech-Rhetorik.
Eine nachhaltigere Energiewirtschaft entsteht nicht nur durch mehr erneuerbare Erzeugung. Sie entsteht auch dadurch, dass vorhandene Infrastruktur intelligenter genutzt wird — Erzeugung, Speicher und Verbrauch dort, wo das System sie aufnehmen kann.
Wenn Energie über Wachstum und Investitionen entscheidet.
Industrie, Energieunternehmen, Rechenzentren, Immobilien, Stadtwerke, Investoren — eine Engine, viele Fragen.
01
Industrie
Netzkapazität für Wachstum und Elektrifizierung — quantifiziert statt geraten.
02
Energie & Netz
Anschluss, Engpässe und Ausbau — modellbasiert statt Bauchgefühl.
03
Rechenzentren
Langfristig genug Leistung am Standort — Szenarien vergleichen.
04
Speicher & Ladeinfrastruktur
MW, Engpässe, Alternativstandorte — in einem Durchlauf.
05
Immobilien
PV, Speicher, Wärmepumpen — priorisiert unter Netzrestriktionen.
06
Stadtwerke & Investoren
Hotspots, Due Diligence, Risikoprofile — mit Konfidenzband.
Deep Tech mit klarer Aufgabe — Newtonware als erstes Produkt, Technologie für die Infrastruktur dahinter.
Physik statt Behauptung
Jede KI-Schätzung wird gegen Lastfluss und Netzgrenzen geprüft — Unsicherheit wird ausgewiesen, nicht verschleiert.
Privacy by Design
DSGVO-konform, EU-Hosting, dokumentierte Datenquellen — Deep Tech mit Verantwortung.
Human in the Loop
Empfehlungen zur Entscheidungsvorbereitung — keine autonome Netzsteuerung, keine Black Box.
Was an einem Ort energetisch möglich ist.
Ein Produktname aus zwei Teilen: Newton — Physik, die prüft. ware — Software, die liefert.
Newtonware.
Isaac Newton veränderte unser Verständnis der physischen Welt, indem er ihre Zusammenhänge mathematisch beschreibbar machte.
Newtonware folgt demselben Grundgedanken für Energieinfrastruktur.
Wir verbinden Daten, künstliche Intelligenz und Physik, um komplexe Energiesysteme zu modellieren, Veränderungen zu simulieren und sichtbar zu machen, was möglich werden kann.
From physical laws to intelligent energy systems.
Vom Wort zur Anwendung.
Testen Sie den Workflow — illustrativ, aber im gleichen Format wie echte Newtonware-Ausgaben.
Was möchten Sie bauen?
Leistung
20MW
Ergebnis
Noch keine Auswahl berechnet. Links Vorhaben und Leistung festlegen.
Sechs Schritte — bis zur Entscheidung
KI
Graph Learning und probabilistische Modelle schätzen, was nicht gemessen ist.
Netzrekonstruktion
Welches Gebäude hängt wahrscheinlich an welchem Trafo? Das lokale Netz als Modell.
Physik
Lastfluss und Engpassgrenzen — was unmöglich ist, fliegt raus.
Simulation
Projekte, Varianten und Alternativen — tausende Szenarien in einem Durchlauf.
Entscheidung
Score, Risiko, Konfidenz — handlungsfähig und nachvollziehbar.
Zahlen, die Entscheidungen tragen.
Keine Ampelfarben. Keine Black Box.
Standortanalyse · Beispielausgabe
Site Score0
Vergleichbare Eignung für genau dieses Vorhaben.
Congestion Probability0
Wahrscheinlichkeit, dass der Abschnitt an Grenzen stößt.
Topology Confidence0
Wie sicher die Netzrekonstruktion ist.
Unsicherheit± 14
Jede Kennzahl mit Bandbreite statt Einzelwert.
EmpfehlungBatteriepuffer,
12 MW Anschluss
12 MW Anschluss
Konkreter nächster Schritt.
Alternativen3
Bessere Optionen im Umkreis.
Was Newtonware bewusst nicht tut.
- Keine Netzsteuerung
- Wir greifen nicht in reale Betriebsmittel oder Netzführung ein.
- Kein Stromhandel
- Keine Vermarktung, kein Handel, kein virtuelles Kraftwerk.
- Keine verbindliche Auskunft
- Modellbasierte Grundlage — kein Ersatz für Netzanschlussbegehren.
- Keine erfundenen Zahlen
- Unsicherheit ausweisen statt Scheingenauigkeit.
KI rekonstruiert.
Physik prüft.
Eigene Deep-Tech-Modelle — von Geospatial AI bis Decision Intelligence.
01
Geospatial AI
Karten, Register, Gebäude und Wetter — räumlich aufgelöst zum lokalen Energy Context.
02
Graph Intelligence
Netzbeziehungen als Graph — jede Kante mit Wahrscheinlichkeit.
03
Probabilistische Modelle
Monte Carlo und Ensembles — Tausende plausible Netzwelten.
04
Physics Engine
Lastfluss filtert Unmögliches, bevor es als Ergebnis erscheint.
05
Decision Intelligence
Score, Risiko, Ranking — mit ausgewiesener Konfidenz.
Built to evolve.
Von Netz verstehen bis Energy World Model.
Heute
Graph Learning + Monte Carlo + Lastfluss
GraphSAGE, pandapower — dokumentierte PoC-Architektur.
Als Nächstes
Spatio-Temporal Graph Models
Zeitliche Dynamik und räumliche Abhängigkeiten vereint.
Langfristig
Energy World Model
Modellbasiertes Betriebssystem für die physische Energiewelt.
Öffentlich, lizenziert, dokumentiert.
- Geodaten
- Gebäude, Dächer, Flächen, Straßen, sichtbare Infrastruktur
- Anlagenregister
- Erzeugungs- und Speicheranlagen, öffentliche Ladeinfrastruktur
- Wetter & Markt
- Zeitreihen für Last, Erzeugung, Preise und Klima
STACK — Python · FastAPI · PostGIS · Polars · pandapower · PyTorch · NetworkX
Ihre Frage.
Unser Modell.
Keine Technik-Slides — echte Probleme, quantifizierte Antworten.
01 · Industrie
Wachstum ohne Netz-Roulette
Problem
Erweiterung — Netzkapazität unklar.
Analyse
Trafo, Topologie, Szenarien.
Ergebnis
Site Score, Engpass, Anschlussoptionen.
02 · Rechenzentren
50 MW brauchen Planung
Problem
Langfristig genug Energie am Standort?
Analyse
Netzpfade, Redundanz, Engpässe.
Ergebnis
Standort-Ranking, Due Diligence.
03 · Speicher
BESS dort, wo es netzseitig zählt
Problem
Wo amortisiert sich Speicher?
Analyse
Anschlussgrenzen, Gleichzeitigkeit.
Ergebnis
Leistung, Ranking, Machbarkeit.
04 · Ladeinfrastruktur
Elektrifizierung mit Leistungsklarheit
Problem
Welche MW am Standort realistisch?
Analyse
Lastspitzen, Topologie.
Ergebnis
Anschluss, Puffer, Alternativen.
05 · Immobilien
Portfolio priorisieren
Problem
PV, Speicher, WP — wohin zuerst?
Analyse
Gebäude, Netz je Adresse.
Ergebnis
Roadmap unter Netzrestriktionen.
06 · Stadtwerke
Belastung vor dem Ausfall
Problem
Zukünftige Hotspots unsichtbar.
Analyse
Lastentwicklung, Engpasszonen.
Ergebnis
Frühwarnung, Ausbauvarianten.
07 · Kommunen
Räumliche Transformation
Problem
Wärme, Mobilität, Strom zusammen.
Analyse
Räumliche Szenarien.
Ergebnis
Planungsgrundlage Kommune.
08 · Investoren
Netzrisiko in Zahlen
Problem
Echtes Energie-/Netzrisiko?
Analyse
Anschluss, Curtailment-Bänder.
Ergebnis
Risikoprofil, Konfidenz.
Eine Engine — viele Entscheidungskontexte. Heute B2B-first.
Wir wollen nicht nur verstehen, wie Energie heute funktioniert. Wir wollen berechenbar machen, wie sie morgen funktioniert.
IZENIC entwickelt die technologische Grundlage für eine Energiewelt, die sich verstehen, simulieren und langfristig intelligenter koordinieren lässt.
Mehr Elektrifizierung.
Mehr Dezentralität.
Mehr Erzeuger. Mehr Verbraucher. Mehr Speicher.
Mehr Entscheidungen. Mehr Abhängigkeiten. Mehr Unsicherheit.
Die Infrastruktur wird komplexer. Unsere Modelle müssen intelligenter werden.
Ein Modell für jeden Ort.
Eine Simulation für jede Veränderung.
Intelligenz für ein Energiesystem, das sich ständig verändert.
Energy World Model
Ein lernendes Modell der Energiewelt — Infrastruktur, Erzeugung, Verbrauch, Wetter, Speicher, Mobilität, Industrie und Zeit miteinander verbunden.
Daten → Modell → Simulation → Koordination.
Level 01
Energy Data Layer
Fragmentierte Quellen — ein gemeinsames Modell.
SCADAIoTMeteoNetzdatenAnlagenMarktVerbrauch
Vereinheitlicht, räumlich verknüpft, semantisch nutzbar.
Level 02
Energy World Model
Infrastruktur verstehen. Zusammenhänge sichtbar machen.
72Gebäude
18Trafo
7Netz
Gebäude → Trafo → Netz → Speicher → Industrie → Erzeugung
Auch Strukturen, die nicht direkt beobachtbar sind.
Level 03
Simulation & Intelligence
Was passiert an Ort X — bevor Sie bauen?
+5 MW Windpark
BaselineProjectStorageAlt. Site
Szenarien durchspielen, bevor Kapital und Infrastruktur gebunden sind.
From understanding reality to exploring possible futures.
Level 04
Agents & Coordination
Entscheiden — später, mit Zustimmung, koordinieren.
IndustrieBatteriePVLadeparkNetzGebäude
Handlungsoptionen vorbereiten und abstimmen — wo freigegeben.
Human-controlled · Permission-based · Explainable
Von Energiedaten
zu Energieintelligenz.
Das ist die langfristige Vision von IZENIC.
Wir glauben, dass die nächste Generation der Energiewirtschaft nicht nur auf mehr Infrastruktur beruhen wird — sondern auf einem besseren Verständnis des gesamten Systems.
IZENIC baut die Intelligenz dafür.
Heute: Newtonware. Langfristig: die Intelligenzschicht der Energiewelt.
Intelligenz für die Energiesysteme von morgen.
Emirkaan Akgün · Founder, IZENIC · KielTechnologie wird dann besonders wertvoll, wenn sie hilft, komplexe reale Systeme besser zu verstehen.
Emirkaan Akgün verbindet einen akademischen Hintergrund in Wirtschaftsinformatik und Data Science mit einer Spezialisierung auf Künstliche Intelligenz und Machine Learning.
Seine Arbeit führte ihn früh in datenintensive Umfelder — unterschiedliche Branchen, ein wiederkehrendes Muster:
Medizin
Luftfahrt
Öffentliche IT
Sicherheitskritische Industrie
Immer wieder dasselbe Grundproblem.
M.Sc. Data Science · B.Sc. Wirtschaftsinformatik · KI & Machine Learning
Das Muster
- Daten existieren.
- Systeme werden komplexer.
Die Lücke
- Wissen bleibt fragmentiert.
- Zusammenhänge unsichtbar.
- Entscheidungen unter Unsicherheit.
Die Wendung
Fokus Energiewirtschaft.
Aus der Erfahrung in regulierten, datenintensiven Systemen — hin zum größten Anwendungsfeld.
Das System
- Infrastruktur · Erzeugung · Speicher · Wetter · Investitionen.
Netz & RäumeVolatile LastMobilität
IndustrieLangfristplanung
Die Frage
- Wie schaffen wir aus fragmentierten Daten ein Modell, das Energiesysteme versteht — und zeigt, was morgen möglich ist?
Das Muster
Daraus entstand IZENIC.
Das Ziel: intelligente Systeme für die Energiewirtschaft — Infrastruktur modellieren, Zusammenhänge verstehen, Veränderungen simulieren, Entscheidungen ermöglichen.
Jetzt
Newtonware
Erster Schritt — Modell, Simulation und Entscheidung pro Ort.
Vision
Intelligenzschicht
Energiesysteme verstehen, simulieren und besser gestalten.
„Unser Ziel ist nicht, ein weiteres Energietool zu bauen. Wir wollen die technologische Intelligenz schaffen, mit der sich Energiesysteme in Zukunft verstehen, simulieren und besser gestalten lassen.“
Emirkaan Akgün · Founder, IZENIC
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Wir melden uns in der Regel innerhalb von 24 Stunden unter kontakt@izenic.com.
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DSGVOEU-HostingZugriffskontrolle
Transparenz statt Black Box
Jede Modellaussage trägt Konfidenz und Unsicherheit. Was wir nicht wissen, geben wir als Bandbreite aus — nicht als scheinbare Gewissheit. Entscheidungspfade sind dokumentiert und prüfbar.
KonfidenzUnsicherheitExplainability
Sichere Infrastruktur
Hosting ausschließlich innerhalb der EU. Verschlüsselte Datenübertragung, differenzierte Rollenrechte und lückenlose Audit-Logs — technisch verankert, nicht nur versprochen.
VerschlüsselungAudit-LogsRollenrechte
Human-in-the-Loop
Automatisierung soll entlasten — nicht entmachten. Kritische Entscheidungen bleiben beim Menschen. Kein System trifft allein Entscheidungen, die Menschen betreffen sollten.
GovernanceReviewEskalation
Fairness & Menschzentrierung
Bias wird aktiv vermieden, Modelle sind erklärbar. KI stärkt den Menschen — sie ersetzt keine menschliche Verantwortung. Im Mittelpunkt stehen Fairness, Datenschutz und Nachvollziehbarkeit.
Bias-VermeidungErklärbare KIMensch im Zentrum
Nachhaltiger Betrieb
Energieeffiziente Infrastruktur und ressourcenschonender Betrieb. Serverauslastung optimiert, Datentransfer minimiert, lokale Verarbeitung priorisiert — Fortschritt ohne Überverbrauch.
EnergieeffizienzRessourcenschonendEU-Rechenzentren
By Design. Nicht nachgelagert.
Sicherheit bedeutet transparente Audit-Logs, differenzierte Rollenrechte und regelmäßige Sicherheitsprüfungen. So bleiben Ihre Daten jederzeit geschützt — technisch und nachvollziehbar.
- Ende-zu-Ende-Verschlüsselung
- Aktiv bei Datenübertragung und -speicherung
- Audit-Logs
- Lückenlose Protokollierung sicherheitsrelevanter Zugriffe
- Rollenrechte
- Differenziert nach Funktion und Verantwortlichkeit
- Hosting
- Ausschließlich innerhalb der EU
Sicherheitsstatus · Beispiel
VerschlüsselungTLS 1.3
Transport Layer Security aktiv
HostingEU
DSGVO-konforme Rechenzentren
Audit-LogsAktiv
Protokollierung aller Zugriffe
ZugriffRBAC
Rollenbasierte Kontrolle
Automatisierung mit Kontrolle.
So sieht verantwortungsvolle Automatisierung bei IZENIC aus — vom Input bis zur dokumentierten Ausführung.
01
Eingehender Prozess
Anfrage, Standortdaten oder Projektvorgaben werden strukturiert erfasst und validiert.
→02
KI-Analyse & Vorbereitung
Das Modell simuliert Szenarien, berechnet Scores und bereitet Empfehlungen vor — automatisch, aber nachvollziehbar.
→03
Kritischer Entscheidungspunkt
Bei wesentlichen Entscheidungen greift Human-in-the-Loop: Review, Freigabe oder Eskalation durch den Menschen.
→04
Ausführung & Dokumentation
Ergebnisse werden ausgegeben, dokumentiert und archiviert — jeder Schritt auditierbar.
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