LAUSANNE / LONDON (IT BOLTWISE) – Das Lausanner Deep-Tech-Startup Fusionality hat eine Pre-Seed-Runde über 3 Millionen Schweizer Franken abgeschlossen. Das Unternehmen entwickelt Hard- und Software, mit der sich Fusionsanlagen messen, simulieren, überwachen und steuern lassen. Die Finanzierung soll zunächst in den Aufbau des Teams am Standort Lausanne fließen. Ziel ist, eine übertragbare Infrastruktur bereitzustellen, damit nicht jede Anlage ihr eigenes Bedien- und Auswertesystem neu erfinden muss.
Fusionality will den Weg zur kommerziellen Fusion nicht über ein einzelnes Reaktordesign beschleunigen, sondern über die Infrastruktur, die in nahezu allen Anlagen gleich wieder auftaucht. Die Pre-Seed-Finanzierung über 3 Millionen Schweizer Franken zielt darauf, Hard- und Software so zu entwickeln, dass Messung, Simulation und Steuerung als wiederverwendbare Bausteine funktionieren. Gerade bei magnetischen Fusionsanlagen wird das Plasma mit starken Magnetfeldern eingeschlossen, während Betriebsdaten aus mehreren Quellen, unterschiedlichen Zeitskalen und einem sehr dynamischen physikalischen Zustand zusammenlaufen. Aus Investorensicht ist das eine untypische, aber konsequente Entscheidung: Nicht der physikalische “Beweis” für eine bestimmte Kesselgeometrie steht im Vordergrund, sondern die operative Herausforderung, aus komplexen Messströmen zuverlässig Entscheidungen abzuleiten.
Technisch betrachtet liegt der Kern der Aufgabe in der Echtzeitfähigkeit. Für den Betrieb müssen Systeme den Zustand des Plasmas bestimmen und daraus unter anderem Magnetfelder, Heizung sowie Brennstoffzufuhr ansteuern. Diese Regelkreise laufen teilweise in Millisekunden-Zeitfenstern, was die Anforderungen an Latenz, Robustheit und Ausfallsicherheit verschärft. Wenn Komponenten oder Kommunikationspfade ausfallen, kann das nicht nur die Forschung verzögern, sondern bei späteren Kraftwerkskonzepten auch direkt die Energieproduktion treffen. In der Praxis entwickeln viele Teams bislang wesentliche Teile der Infrastruktur selbst, weil Messhardware, Signalaufbereitung, Modellierung und Steueralgorithmen eng an den jeweiligen Aufbau gekoppelt sind. Fusionality begründet den neuen Ansatz mit den typischen Folgen von Eigenentwicklung: Doppelarbeit, höhere Entwicklungskosten und ein Innovationsrhythmus, der über Jahre hinweg gebremst wird.
Genau an dieser Stelle setzt das Startup an und spricht explizit von standardisierter, übertragbarer Infrastruktur statt vollumfänglicher Neuentwicklung pro Kunde. Fusionality kombiniert dabei Hard- und Softwarekomponenten, die sich so konfigurieren lassen sollen, dass sie auf unterschiedliche Fusionsanlagen übertragen werden können. Die Erwartung dahinter: Statt jedes Mal ein komplett neues System für eine Anlage zu bauen, genügt eine begrenzte Anpassung an die jeweilige Umgebung. Das ist organisatorisch und engineeringseitig anspruchsvoll, weil Messkanäle, Sensorpositionen, Datenformate und Regelungsgrößen oft nicht identisch sind. Gleichzeitig kann genau diese Abstraktionsschicht den Aufbau neuer Projekte verkürzen: Wenn ein Team nicht bei null beginnt, können operative Prozesse schneller etabliert werden, und die Entwicklungsaufwände verlagern sich stärker auf Anlagen-spezifische Parameter statt auf die gesamte Toolchain.
Der Blick auf die Personen dahinter zeigt, warum Fusionality diesen Stack aus Infrastruktur, Physik und KI adressiert. Gegründet wurde das Unternehmen 2026 von Federico Felici und Jonas Buchli, beide mit Erfahrung aus Regelungstechnik, Plasmaphysik und Künstlicher Intelligenz. Felici studierte Regelungstechnik, promovierte an der EPFL in Plasmaphysik und arbeitete am Swiss Plasma Center an der Steuerung von Fusionsanlagen. Danach verbrachte er zweieinhalb Jahre bei Google DeepMind, bevor er nach eigenen Angaben in die Schweiz zurückkehrte und Fusionality startete. Buchli kommt aus der Elektroingenieur-Ausbildung, war zuvor an der ETH Zürich tätig und wechselte anschließend ebenfalls zu Google DeepMind, wo er sich unter anderem mit Robotik, optimaler Regelung und Reinforcement Learning für die Steuerung physischer Systeme beschäftigte. Gemeinsam kennen sie sich aus einem Projekt von EPFL und DeepMind, in dem eine KI darauf trainiert wurde, das Plasma im TCV-Tokamak der EPFL zu kontrollieren; die Arbeit mündete 2022 in einer Veröffentlichung im Fachjournal Nature zur magnetischen Steuerung von Tokamak-Plasmen mithilfe von Deep Reinforcement Learning.
Für den Markt ist die Stoßrichtung vor allem deshalb spannend, weil die Branche parallel stark wächst, aber viele Projekte vor ähnlichen operativen Problemen stehen. Laut Angaben von Fusionality arbeiten mehr als 30 privat finanzierte Unternehmen weltweit an eigenen Fusionsanlagen, zusätzlich laufen staatlich finanzierte nationale und internationale Forschungsprogramme. Diese Breite bedeutet nicht automatisch, dass jedes Team auch die gleiche Infrastruktur neu bauen will oder muss. Fusionality positioniert sich daher als Technologiezulieferer für den Wettlauf um Fusionsenergie: Entscheidend ist, ob sich die entwickelte Lösung mit begrenztem Anpassungsaufwand über verschiedene Reaktortypen hinweg einsetzen lässt. Die 3 Millionen Schweizer Franken sollen zunächst in den Aufbau des Teams am Standort Lausanne fließen und dabei gezielt Rollen abdecken, die für solche Infrastrukturprojekte typisch sind, etwa Regelungsingenieure, Computational Physicists, Spezialisten für Plasmamessungen und Softwareentwickler. Parallel sollen erste Kundenprojekte zeigen, ob die Versprechen aus Messung, Simulation und Steuerung in der Praxis tatsächlich skalieren.
Damit trifft Fusionality einen Nerv in einer frühen Phase, in der viele technische Entscheidungen noch nicht dauerhaft “eingebrannt” sind. Wenn es gelingt, Betriebsinfrastruktur als standardisierte Komponente bereitzustellen, können neue Betreiber schneller in den produktionsnahen Betrieb übergehen und sich stärker auf die Anlagen-spezifische Physik konzentrieren. Genau diese Beschleunigungslogik wird auch in den geplanten Schwerpunktsetzungen deutlich: Das Unternehmen will beweisen, dass die Abstraktionsschicht nicht nur im Laboraufbau, sondern auch unter realen Anforderungen funktioniert. Sollte die Technologie nach den ersten Implementierungen stabil genug sein, könnte Fusionality von einem Startup mit einem einzelnen Kundenprojekt zu einem zentralen Baustein einer noch jungen, aber kapitalintensiven Fusionsindustrie werden.
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