Frühwarnung & Risiko
Frühzeitige Erkennung von Naturereignissen, Krisen und Kaskaden. Wetter-, Seismik-, Satelliten-, Infrastruktur- und Betriebssignale werden zusammengeführt, um sich verändernde Bedingungen zu erkennen, bevor sie kritisch werden.
Ein kontinuierlich wachsendes Weltmodell
DINGIR (Dynamic Interaction Network & Graph Intelligence Runtime) verbindet historische und Echtzeit-Beobachtungen aus über 20 Domänen zu einem lebendigen, kausal strukturierten Weltgraphen. Kein reiner Datenspeicher: ein System, das verfolgt, wie Dinge zusammenhängen, erkennt, was sich verändert, und ableitet, was diese Veränderung als Nächstes berührt.
Live-System aktiv
Historische Beobachtungen3.334.419der vollständige historische Datenbestand, reicht zurück bis 55.500 v. Chr. · Stand 19.08.2026
Live-Beobachtungen7.854.538Echtzeit-Datenpunkte aus allen aktiven Streams, kumulativ · Stand 31.08.2026
Weltgraph51.200einzelne Entitäten im Graphen erfasst, Orte, Systeme und Ereignisse · Stand 31.08.2026
Weltgraph-Kanten484.307die kausalen und relationalen Verknüpfungen zwischen diesen Entitäten
Live-Streams21unabhängige Live-Feeds, die gerade neue Beobachtungen einspeisen
Domänen20+eigenständige Themenfelder, die DINGIR abdeckt, von Erdbeben bis Märkten
Der Unterschied
Language Model vs. Agent vs. World Model
Drei Begriffe, die ähnlich klingen und es nicht sind. Wissen Sie, mit welchem Sie gerade sprechen.
Language Model (LM)
Wird darauf trainiert, das nächste sprachlich plausible Token vorherzusagen.
Versteht Sprache, nicht die Welt.
Antwortet wahrscheinlich.Agent
Ein Language Model, verbunden mit Werkzeugen, das damit Aufgaben ausführen kann.
Kann Aktionen ausführen und auf Daten zugreifen, um Arbeit zu erledigen.
Handelt wahrscheinlich.World Model (DINGIR)
Bildet Zustände der Welt selbst ab, erhält Zusammenhänge über Zeit und Raum und leitet daraus ab, was als Nächstes passieren könnte.
Lernt aus Beobachtungen, simuliert Szenarien und trifft begründete Vorhersagen.
Versteht die Welt.In der Praxis
Wie DINGIR schlussfolgert
Nachvollziehbare Kausalketten und die Live-Ereignisse, die sie speisen, nebeneinander.
Einblicke in Dingirs Denkweise
Fünf Beispiele, wie DINGIR Ereignisse verbindet
Erdbeben→örtliche Hafeninfrastruktur wird beschädigt→Umschlagkapazität sinkt→Schiffe werden umgeleitet
Extremer Regenfall→Boden wird gesättigt→Hanginstabilität nimmt zu→Straße bricht zusammen
Felssturz im Oberlauf→Sedimentfracht steigt→Flussmorphologie ändert sich→Sediment lagert sich flussabwärts ab
Schneearmer Winter→Schneewasser-Rückhalt sinkt→Frühjahrsschmelze nimmt ab→Talsperrenzufluss sinkt
Konflikt eskaliert→Risiko auf der Route steigt→Versicherungsprämien steigen→einzelne Reedereien ändern Routen
Live-Feed
Beispieldaten (Live-Feed nicht erreichbar)
Aktuelle Ereignisse in Echtzeit
Anwendungsbereiche
Wofür das Modell genutzt werden kann
Ein abfragbares Data Warehouse des Weltwissens.
Infrastruktur & Logistik
Transparenz über Lieferketten, Verkehr, Schifffahrt und kritische Infrastruktur. ERP, Flottenmanagement, AIS, GIS, Lagersysteme und Infrastruktur-Feeds werden verknüpft, um Abhängigkeiten vom Lieferanten bis zur physischen Anlage nachzuverfolgen.
Märkte & Ökonomie
Verstehen von Marktbewegungen, Makro-Signalen und sektoralen Zusammenhängen. Marktdaten, Wirtschaftsindikatoren, Unternehmensdaten, Prognosen und interne Planungssysteme werden kombiniert, um zu verstehen, was die Zahlen bewegt und warum.
Sicherheit & Geopolitik
Beobachtung geopolitischer Entwicklungen, Konfliktdynamiken und systemischer Risiken. Threat Intelligence, SIEM-Daten, geopolitische Ereignisse, Infrastrukturdaten und interne Risikosysteme werden verknüpft, um zu erkennen, wie externe Entwicklungen die eigene Organisation erreichen.
Forschung & Wissenschaft
Offene Schnittstelle für Forschung, Hypothesen-Tests und Entdeckungen. Wissenschaftliche Datensätze, Laborergebnisse, öffentliche APIs, Simulationen, Sensornetzwerke und institutionelle Forschung werden Teil derselben wachsenden Evidenzbasis.
Unternehmen & Systeme
Datengetriebene Entscheidungen mit Kontext über Zeit, Raum und Systeme hinweg. SAP, ERP, CRM, Data Warehouses, Kafka-Streams, interne APIs und Betriebsdaten werden in den größeren Kontext der realen Welt eingeordnet.
Early Access für API & Data Feeds
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