Idea Genome ist ein Forschungswerkzeug zur Erkennung von Innovations-Mustern in einem kuratierten Graphen aus 44.088 Ideen und 133.799 Edges. 21 ML-Services, NEXUS-Controller mit MCTS+Thompson, MCP-Server mit 6 Tools — gebaut für Innovations-Forschung, Strategie-Teams und Trend-Scouts.
Idea Genome verknüpft 44.088 kuratierte Ideen über 133.799 wissenschaftlich qualifizierte Edges. Jede Verknüpfung wird durch ein ML-Ensemble (Bi-Encoder, Cross-Encoder, Meta-Learner, Conformal-Prediction) bewertet. Avg Ensemble-Score 0.805. Das Ergebnis ist ein Innovations-Atlas, der nach Mustern, Lücken und Konvergenzen durchsucht werden kann.
44.088 Ideen über 44 Generationen, E/I-Ratio 3.04, 42 von 44 Kategorien aktiv genutzt, nur 0.13 % Orphans.
Bi-Encoder, Cross-Encoder, Meta-Learner, Conformal-Prediction (95 % Coverage), Self-Learning für Kategorie, Jahr und Qualität.
decode, search, genealogy, principles, compare, path — direkt aus Claude / Cursor / VS Code aufrufbar.
DB-Trigger gegen temporal- und self-loop-Verletzungen, automatische Generations-Berechnung, Pipeline-Phase 9 Integrity-Recalc.
PostgreSQL 16 + pgvector 0.8.1, HNSW-Indexes, 8.924 Tests ohne Mocks, ESLint 0/0, Prometheus + Grafana.
Beliebige Beschreibung an die decode-Pipeline geben. Der Graph schlägt nahegelegene Vorfahren und Nachbarn vor.
Ancestry- und Descendants-Trace zeigt, woher eine Idee kommt und welche Folgen sie ausgelöst hat.
Prinzipien (Skalierung, Reduktion, Inversion …) als Achsen, um nach blinden Flecken zu suchen.
Aus Vertraulichkeits-Gründen anonymisiert.
Sucht systematisch nach Trend-Konvergenzen in der eigenen Branche, hat aber nur Trend-Reports.
Decode der eigenen Roadmap, Search nach analogen Mustern, Path-Tool für Innovations-Wege — datenbasiert statt anekdotisch.
Will Ideen-Lineages quantitativ erforschen, hatte bisher keine offene Graph-Datenquelle.
Read-only Research-Zugang inkl. MCP-Tools, Lizenz für nicht-kommerzielle Nutzung.
Idea Genome ist primär ein internes Forschungswerkzeug von Mithgard. Eine kommerzielle Nutzung ist aktuell nicht vorgesehen. Forschungs-Zugänge (Read-only API + MCP-Server) werden auf Anfrage erteilt — typischerweise an Hochschulen, unabhängige Forscher und Innovations-Teams mit konkretem Use-Case.
Eigene kuratierte Sammlung über mehrere Jahre, kombiniert mit veröffentlichten Quellen (Patente, Papers, OS-Repos). Jeder Eintrag hat Quelle und Erscheinungsjahr.
Ja, über den `contribute_idea` MCP-Endpoint. Einreichungen durchlaufen das ML-Ensemble (Quality Gate, Score > 0.5). Curator-Review optional.
Read-only API: CC-BY-NC für Forschung. Kommerzielle Nutzung der Daten erfordert separate Lizenzvereinbarung.
30-Min-Erstgespräch, kostenlos, unverbindlich. Sie beschreiben den Anwendungsfall — wir sagen, was realistisch in zwei Wochen umsetzbar ist.