Eintrag zuletzt aktualisiert am 16. März 2026

ProviGenAI

E-Mail provigen.ai

ProviGenAI entwickelt eine Softwareplattform für automatisierte Experimente und datengetriebene Prozessoptimierung. In vielen Laboren und biotechnologischen Entwicklungsumgebungen existiert bereits umfangreiche Automatisierung, doch die Planung, Auswertung und Anpassung von Experimenten erfolgt weiterhin manuell.

Unsere Plattform verbindet automatisierte Labor-Workflows mit KI-basierter Optimierung. Sie übersetzt experimentelle Protokolle in ausführbare Workflows, orchestriert Experimente auf bestehenden Automationssystemen und analysiert die entstehenden Daten, um Parameter kontinuierlich zu verbessern.

Dadurch entstehen geschlossene Lernschleifen zwischen Experiment, Analyse und Entscheidungsfindung. Teams können biotechnologische Prozesse, etwa Fermentation, Screening oder bioprocess development, deutlich schneller und effizienter optimieren.

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ProviGenAI builds the AI infrastructure layer for automated experimentation and bioprocess optimization. While many laboratories and industrial R&D environments already operate automated equipment, the planning, evaluation, and optimization of experiments often remain manual. Our platform orchestrates automated experimental workflows, translates protocols into executable processes, and applies machine learning to continuously optimize parameters across experimental runs. By connecting experimentation, data capture, and AI-driven optimization in a closed loop, ProviGen enables faster iteration cycles, improved sample efficiency, and more efficient bioprocess development. The platform is designed to support automated laboratories across biotechnology, industrial biotech, and chemical R&D environments.

Fakten

GründerInnen

Kontakt

GründerInnen

2026

Gründungsjahr

Seed-Stage

Stage

B2B

Geschäftsmodell

ProviGenAI wurde von Magdalena Lang (CEO) und Lucas Mair (CTO) gegründet. Beide verbinden Erfahrung aus Biotechnologie, Medizin und Automatisierungssystemen.

Lucas arbeitete zuvor im Bereich Lab Automation bei Calculus House in San Francisco und entwickelte dort automatisierte Experimentierplattformen. Zuvor beschäftigte er sich mehrere Jahre mit verteilten Steuerungssystemen, unter anderem im Bereich Drone-Swarm-Orchestration, sowie mit Anwendungen in Stem-Cell- und Neuroengineering-Workflows.

Magdalena bringt Erfahrung aus biomedizinischer Forschung und BioAI-Umgebungen mit. Während ihrer Forschungstätigkeit an der Harvard Medical School und im Bereich MedTech/VC arbeitete sie an Genom-Editing- und Sequenzierungsprojekten und erlebte aus erster Hand, wie langsame und fragmentierte experimentelle Workflows die Geschwindigkeit biologischer Forschung begrenzen.

Aus dieser gemeinsamen Erfahrung entstand die Idee für ProviGenAI: eine AI-Infrastrukturplattform für automatisierte Experimente und bioprocess optimization, die bestehende Laborautomatisierung mit datengetriebener Optimierung verbindet und kontinuierliche Lernzyklen zwischen Experimenten ermöglicht.

Firmensitz

ProviGenAI
Fritz-Meyer-Weg 22
81925 München

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