Wir unterstützen F&E‑Teams, die vor komplexen analytischen oder rechnerischen Herausforderungen stehen, und entwickeln Modelle, Algorithmen und Methoden, die Präzision und Robustheit unter realen Einsatzbedingungen gewährleisten. Als technischer Partner verbinden wir analytische Strenge mit pragmatischer Umsetzung, um schwierige Probleme frühzeitig zu strukturieren und Lösungen zu entwickeln, die auch in anspruchsvollen operativen Umgebungen zuverlässig bleiben.
Modellierung physikalischer Systeme
Wir entwickeln analytische und numerische Modelle für mechanische, akustische und multiphysikalische Systeme, um Konstruktionsentscheidungen zu unterstützen, Leistungen vorherzusagen und Konzepte zu validieren.
Unsere Arbeiten umfassen unter anderem hochpräzise Uhrwerkskomponenten, akustische Detektionssysteme, fortgeschrittene Sensorarchitekturen sowie andere komplexe dynamische Mechanismen.
Machine Learning und datengetriebene Analyse
Wir entwickeln Methoden zur Prognose, Klassifikation und Entscheidungsunterstützung, die auch unter operativen Bedingungen zuverlässig bleiben.
Unsere Erfahrung umfasst Bedarfsprognosen, Partikelcharakterisierung, Anomalieerkennung und probabilistische Modellierung für kritische Entscheidungsprozesse.
Quantentechnologien
Wir unterstützen Teams, die Quantenberechnung und Quantenkommunikation erforschen, indem wir algorithmische Expertise, tiefes Verständnis für Quantenhardware und architekturbezogene Modellierung bereitstellen.
Unsere Arbeiten reichen von der Ausführung von Algorithmen auf Quantenhardware über die Analyse entsprechender Quantennetzwerke bis hin zur Entwicklung rechnerischer Methoden für aufkommende Quantenarchitekturen.
Modellierung · Uhrmacherei
Unruhfeder für einen Uhrenoszillator
Entwicklung von Spiralgeometrien mit optimierten Dicken‑ und Steigungsprofilen zur Reduktion von Gangabweichungen.
Signalverarbeitung · Akustik
Detektion transienter Stoßwellensignaturen
Entwicklung von Signalverarbeitungsmethoden zur Erkennung kurzlebiger transienter Ereignisse im Zusammenhang mit ballistischen Vorgängen.
Machine Learning · Klassifikation
Charakterisierung nicht‑abgasbedingter Partikel in Straßenstaub
Kombination von SEM/EDX‑Analysen mit automatischer Klassifikation zur Bestimmung der Schadstoffquellen.
Machine Learning · Prognose
Vorhersage der Ergebnisse schweizerischer Volksabstimmungen
Integration von Medien‑, Partei‑ und Umfragesignalen in Machine‑Learning‑Modelle zur Prognose kollektiver Entscheidungsresultate.
Quantencomputation · Optimierung
Analoge gegenadiabatische Quantenberechnung
Entwicklung von Steuerungstechniken und rechnerischen Methoden zur Erweiterung der Fähigkeiten analoger Quantengeräte.
Über uns
Gradiom basiert auf einer soliden wissenschaftlichen Grundlage und mehreren Jahren industrieller F&E‑Erfahrung im Bereich der Hochpräzisionstechnik. Diese Kombination aus akademischem Wissen und praktischer Erfahrung prägt unsere Herangehensweise an komplexe technische Fragestellungen. Auch wenn ein grosser Teil unserer Arbeit vertraulich ist, geben ausgewählte Veröffentlichungen und Projekte, die wir öffentlich teilen können, Einblick in die Standards, die wir in Modellierung, Algorithmendesign und Systemanalyse anwenden. Wir freuen uns auf den Austausch mit Teams, die neue Herausforderungen angehen, und stehen gerne für ein erstes Gespräch über LinkedIn zur Verfügung.