Für Forschende · MES-Wissenschaft
Planen Sie Ihr nächstes Experiment auf Basis des gesamten Forschungsfelds – nicht der letzten fünf Publikationen, die Sie gelesen haben.
Die Evidenz, die Sie brauchen, steckt in Zehntausenden PDFs fest, in uneinheitlichen Einheiten und rechnerisch nicht auswertbar. MESSAI macht daraus ein einziges strukturiertes, vorhersagefähiges Instrument – damit Sie auf Basis des Korpus entscheiden, nicht aus dem Gedächtnis.
23.596 Publikationen · 201.000+ Messwerte · 835 Parameter · kostenlos für Nachwuchsforschende
Was Sie erhalten
Drei Dinge, die alle in der MES-Forschung tatsächlich erreichen wollen.
01 · Das Relevante finden
Finden Sie, was bekannt und relevant ist – schnell.
Durchsuchen Sie zwei Jahrzehnte an Ergebnissen als einen strukturierten Korpus, folgen Sie den kausalen Kanten zwischen Parametern und erhalten Sie Publikationen, Lücken und Ausreißer nach Relevanz für Ihre Systemklasse sortiert – statt auf Basis der letzten fünf Publikationen zu entscheiden, die Sie zufällig gelesen haben.
Research Intelligence öffnen02 · Entwerfen vor dem Laborversuch
Entwerfen und simulieren Sie, bevor Sie im Labor Hand anlegen.
Bauen Sie einen Reaktor in einem interaktiven 3D-Labor, variieren Sie die entscheidenden Eingangsgrößen und sehen Sie in Echtzeit, wie die Vorhersagen für Polarisation, Leistung und Scale-up reagieren – so findet teures Ausprobieren im Browser statt, nicht unter dem Abzug.
3D-Labor öffnen03 · Der Zahl vertrauen
Vertrauen Sie jeder Zahl – mit kalibrierter Unsicherheit.
Die Leistungsdichte scheinbar identischer Zellen schwankt um Größenordnungen – der Variationskoeffizient (VK) über den gesamten Korpus liegt bei rund 1.285 %. Jede Vorhersage umfasst einen Wert, eine Einheit, ein kalibriertes 95 %-Intervall, eine Konfidenz und eine nachvollziehbare Quelle. Nie eine nackte Punktschätzung.
Vorhersagen ansehenVK im Korpus ≈ 1.285 % – ein vertrauenswürdiges Intervall für ein neuartiges Design umspannt oft eine Größenordnung. Wir zeigen die Spannweite, keine Fiktion.
Die Instrumente
Fünf Werkzeuge, jedes auf eine dieser Aufgaben ausgerichtet.
Für Ziel 01
Wissensgraph
835 Parameter, verbunden durch 2.819 kausale Kopplungen – so verfolgen Sie, was eine Kenngröße antreibt, statt ihre Verteilung isoliert zu betrachten.
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Für Ziel 01
Personalisierte Empfehlungen
Publikationen, Parameter und offene Lücken, nach Relevanz für Ihre Systemklasse und Ihren Leseverlauf sortiert – die relevante Handvoll aus 23.596 herausgefiltert.
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Für Ziel 02
Das Labor + KI-Copilot
Entwerfen Sie einen Reaktor in interaktivem 3D und lassen Sie den Copiloten Eingangsgrößen variieren und die Leistungsfähigkeit vorhersagen, bevor Sie auch nur eine einzige Elektrode verbauen.
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Für Ziel 03
Reproduzierbarkeitsbewertung
Bewerten Sie jede beliebige Publikation nach der Vollständigkeit ihrer Methodenangaben – so wissen Sie vor dem Zitieren, ob ein Ergebnis solide genug ist, um darauf aufzubauen. Die Bewertung läuft auf Anfrage – der Großteil des Korpus ist noch nicht bewertet.
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Für Ziel 03
Anomalie-Scanner
Messwerte, die weit außerhalb der Verteilung im Korpus liegen, werden automatisch markiert – so gelangt kein falsch normierter oder erfundener Wert unbemerkt in Ihre Analyse.
Öffnen
Ein Login. Jedes Instrument liest aus demselben strukturierten Korpus, sodass eine Publikation, die Sie bewertet haben, ein Parameter, den Sie variiert haben, und eine Vorhersage, der Sie vertraut haben, auf dieselbe Evidenz verweisen.
Der Korpus hinter jeder Antwort
Kein Demo-Datensatz – das gesamte Forschungsfeld, strukturiert.
Umfasst 17 MES-Systemtypen · 18 kartierte Forschungslücken · kalibriert auf ein 95 %-Intervall (VK der Leistungsdichte ≈ 1.285 %, per Conformal Prediction korrigiert)
Woher die Daten stammen
Jede Zahl lässt sich auf eine veröffentlichte, begutachtete Quelle zurückführen.
Quelle
Begutachtete Fachliteratur – 23.596 Publikationen aus Hunderten von Fachzeitschriften und zwei Jahrzehnten MES-Forschung.
Beschaffung
Bezogen über offene, legitime Kanäle – Unpaywall, arXiv, Europe PMC, Semantic Scholar, CrossRef, OpenAlex. Kein Sci-Hub, kein Scraping hinter Bezahlschranken.
Herkunft
Zu jedem Wert werden Quellpublikation, Einheiten, Bedingungen, Konfidenz mitgeführt – auf SI-Einheiten harmonisiert, damit sich Studien endlich direkt miteinander vergleichen lassen.
Plattformzahlen, Stand August 2026 · Beschaffungskette: Unpaywall → arXiv → Europe PMC → Semantic Scholar → CrossRef → OpenAlex
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Stützen Sie Ihr nächstes Ergebnis auf das gesamte Forschungsfeld.
Kostenlos für Nachwuchsforschende. Fragen Sie Zugang an und planen Sie ab heute evidenzbasiert statt aus dem Gedächtnis.