LAUSANNE / LONDON (IT BOLTWISE) – Das Startup Fusionality will die Lücke zwischen Komponentenbau und vollständigen Kontrollsystemen für Fusionsreaktoren schließen. Die Gründer bringen ihre Erfahrung aus der Entwicklung von Simulationen und KI-Schnittstellen für experimentelle Tokamaks mit. Dafür baut das Team eine wiederverwendbare Software- und Kontroll-Toolchain, die spätere Designs schneller anpassbar machen soll. Im Fokus steht zunächst magnetische Einschließung, später sollen weitere Ansätze folgen.
Im Fusionsmarkt zeigt sich ein typisches Muster: Viele Teams arbeiten entweder an Bauteilen oder an Hardware, während die konkrete Steuerung der Reaktoren bislang oft als Sonderanfertigung entsteht. Genau an dieser Nahtstelle setzt das Lausanne-basierte Startup Fusionality an. Die Gründer Federico Felici und Jonas Buchli sind aus der Forschung und aus KI-nahem Engineering gekommen, haben aber ihre ersten Jahre auch damit verbracht, genau jene wiederkehrenden Steuerungsprobleme zu zerlegen, die Fusionsunternehmen in Gesprächen als Engpass beschrieben haben. Die praktische Konsequenz: Statt jedes Kontrollsystem von Grund auf neu zu entwickeln, soll ein gemeinsames Fundament entstehen, das sich später auf unterschiedliche Reaktordesigns zuschneiden lässt.
Fusionality versteht seine Aufgabe als Kombination aus Hardware-nahen Steuerungslogiken und Simulationsumgebungen, nicht als reines „KI-on-top“-Versprechen. Technisch geht es um die Regelung in einem Umfeld, in dem Plasma-Bedingungen permanent kippen können: Temperatur, Form und Brennstoffverteilung müssen in sehr kurzen Zeitskalen stabil gehalten werden. Magnetische Einschließung, wie sie das Team vorerst fokussiert, nutzt dazu starke elektromagnetische Felder, um das Plasma ausreichend dicht und heiß zu halten. Gerade hier liegt der Kernnutzen für den Markt: Obwohl sich viele reale Reaktordesigns im Detail unterscheiden, bleibt ein großer Teil der zugrunde liegenden Physik für die Grundprinzipien der Regelung konsistent. Fusionality will diese Gemeinsamkeiten operationalisieren, indem es eine Suite von Kontrollsystemen und Simulationstools bereitstellt, die neue Startup-Teams anschließend feinjustieren können.
Ein wichtiger Schritt ist dabei die Herkunft der Gründer: Felici und Buchli trafen sich, während Felici an KI-Methoden zur Kontrolle eines experimentellen Tokamaks unterrichtete. Ein Tokamak ist ein ringförmiges Gerät, mit dem Forschende Fusion untersuchen; in der Schweiz ist die Eidgenössische Technische Hochschule Lausanne (EPFL) an einem solchen Aufbau beteiligt. Buchli arbeitete zudem bei Google DeepMind, wo Felici später ebenfalls tätig wurde und Simulations- sowie Machine-Learning-Schnittstellen für Fusionssysteme entwickelte. Diese Mischung aus „Simulation zuerst“ und „KI als Verstärker“ prägt auch die Produktidee: Statt der Steuerung eines kompletten Reaktors eine vollautomatische KI-Blackbox vorzuschalten, sieht das Team KI eher als Baustein, der Teilaufgaben ergänzt, optimiert oder beschleunigt.
Beim Blick auf die Gründungsdynamik fällt außerdem die Finanzierung ins Gewicht: Fusionality wurde in diesem Jahr gegründet und hat laut Angaben ein pre-seed-Runde über 3,7 Millionen US-Dollar (CHF 3 Millionen) eingesammelt, unter anderem von Founderful und Playfair. Felici fungiert als CEO, Buchli als CTO; das Team zählt aktuell sieben Personen. Das Funding soll nach eigener Darstellung helfen, zunächst eine „eng ausgewählte“ Anzahl an Technologien voranzutreiben, ohne dass die konkreten Bausteine öffentlich genannt wurden. Felici beschreibt das Vorgehen dabei bildhaft wie Legosteine: Man beginnt mit einigen wenigen Bausteinen, erweitert sie sukzessive und versucht zugleich, Systeme zu bauen, die später eine breite Palette an Technologien abdecken, die für den Betrieb eines Fusionsreaktors nötig sind.
Marktlich ordnet sich Fusionality in eine wachsende Lieferkettenlandschaft ein, die um die entstehende Fusionsindustrie herum entstanden ist. Einige Startups konzentrieren sich auf Komponenten, die anderen Teams helfen, ihren technischen Durchbruch in echte Stromerzeugung zu überführen. Daneben existieren auch etablierte Hersteller, die vor allem bei hochpräzisen Teilen und Fertigungsfähigkeiten stark sind. Doch wenige Akteure sind nach Felicis Darstellung auf die Kombination aus Hardware-naher Software und Kontrollsystemen spezialisiert, die tatsächlich den Betrieb der Reaktoren ermöglichen. Wenn viele Unternehmen ihre Kontrolleinheiten „aus eigener Hand“ bauen, kostet das Zeit, Ressourcen und Know-how in Bereichen, die sich trotz unterschiedlicher Designs häufig ähneln. Fusionality setzt genau hier an, indem es die gemeinsame Basis als wiederverwendbare Plattform behandelt, statt als einmaliges Projekt.
Welche Wettbewerber-Familien sich daraus ableiten lassen, zeigt der Fokus auf magnetische Einschließung und die Nennung anderer Startups, die in diesem Segment arbeiten. Commonwealth Fusion Systems, Realta Fusion, Proxima Fusion und Type One Energy entwickeln Geräte, die auf ähnlichen Grundprinzipien beruhen, jedoch in Konstruktion und Systemarchitektur variieren. Für Fusionality bedeutet das: Das Produkt muss nicht „für einen einzigen Reaktor“ passen, sondern ausreichend modular sein, um unterschiedliche technische Entscheidungen abbilden zu können. Gleichzeitig bleibt das Ziel zunächst pragmatisch: Die Steuerungs- und Simulationsumgebung soll für magnetische Konfinement-Setups funktionieren, bevor das Team später auch Systeme für andere Ansätze plant.
Für Unternehmen, die heute in der Fusionsentwicklung sind, ist die operative Relevanz klar: Das Projektieren und Inbetriebnehmen eines Regelungsstacks ist häufig langsamer als die Arbeit an einzelnen Hardwaremeilensteinen. Wenn eine wiederverwendbare Kontroll-Toolchain verfügbar wird, können Teams schneller iterieren, weil sie nicht jede Basiskomponente jedes Mal neu entwerfen und validieren müssen. Zudem verschiebt sich der Aufwand in Richtung Parametrierung und Feinabstimmung statt hin zu kompletter Neuentwicklung. Gerade in frühen Phasen, in denen Budgets und Testzyklen knapp sind, ist das ein Vorteil, der über reine Software hinausgeht: Simulationen helfen, Risiken vor dem echten Betrieb zu reduzieren, während KI-gestützte Teilfunktionen die Regelqualität messbar erhöhen können, ohne dass das gesamte System „vollständig von KI“ übernommen wird.
Ob Fusionality am Ende zur Schlüsselkomponente in dieser neuen Fusions-Lieferkette wird, hängt allerdings von Faktoren ab, die in der kurzen Beschreibung nur angedeutet werden. Dazu zählt, wie schnell die Suite aus Kontrollsystemen und Simulationen für neue Designs anpassbar ist, ohne dass die Teams anschließend wieder umfangreiche Eigenentwicklungen leisten müssen. Ebenso entscheidend ist die Frage, wie robust die KI-gestützten Optimierungen im praktischen Betrieb mit verrauschten Messdaten und nicht idealen Randbedingungen funktionieren. Fest steht: Der Ansatz, gemeinsame Physik und wiederverwendbare Regelprinzipien in ein Software-Asset zu übersetzen, passt genau zu dem, was viele Fusions-Teams ohnehin wieder und wieder leisten müssen – nur eben bisher ohne produktisierte Wiederverwendbarkeit. Wenn Fusionality diese Lücke schließt, könnten sich Entwicklungszyklen in einem Bereich verkürzen, der bislang eher als Forschungsprojekt denn als skalierbares Engineering betrachtet wurde.
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