Minutennovelle: Monique

 

Udo lag auf der Couch, Bier und Salzstangen neben sich. Ein Gummibaum stand einsam in der Ecke..

´Seine Blätter werden gelb. Er braucht Gesellschaft. Freundschaft, Zuneigung. Ich muss mal zusehen, wo ich einen zweiten Gummibaum herbekomme.´

Auf dem Tisch, neben dem Bier stand ein Schachspiel. Seit Jahren schon. Er hatte es nie angefasst. Es kam ja keiner.

Ein Fernseher flimmerte. Ton war aus. Und langsam kamen die Erinnerungen wieder. Arkham. Irre. Monique. Sie hatten Schach gespielt. In einer Kneipe. Wie hatte er sich wohlgefühlt, in ihrer Nähe. Obwohl sie immer gewann. Schöne Tage. Dann war sie plötzlich weg. Kam nicht wieder.

Heinrich und er verließen Arkman, nachdem sie Frau Leonardis Sohn ausfindig gemacht hatten. Der war am Cthulhu-Tag mit seinen Klassenkameraden ins Meer getaucht und kam nicht wieder hervor. Sie wurden Fishies. Er wettete, dass Monique auch einer geworden ist. Und ihm wurde klar, dass er ihr nie gesagt hatte, dass er aus Hamburg sei. Denn sonst wäre sie doch auch in die Untertasse eingestiegen, oder?

Er sollte mal mit Heinrich darüber reden, ob er einen Weg sieht, an Monique heranzukommen. Auf der anderen Seite: Wenn sie ein Fishy geworden ist.... Wenn er sie doch noch einmal vorher sehen könnte....

Newsletters

 

Aus MIT Technology Review – The Download:

Meta brachte zwei neue AI Muse-Wonder Modelle auf den Markt und versucht sich damit in die Front der besten, die von OpenAI und Anthropic besetzt wurden, einzureihen.

Anthropic warnt, dass AI s sich über unterschiedliche Geräte selbst replizieren könnten.

„Viele AI-Forscher haben zu rauchen angefangen, weil sie glauben, dass AI Krebs beseitigen kann.“

(Palantir CTO Shyam Sankar)

Aus Morning Brew:

Elon Musk hat den Republikanern 276 Millionen $ gespendet.

Aus Gizmodo:

Einige Deep Sea Felsen, die an die Oberfläche gebracht werden, verbrennen sofort.

Aus Financial Times:

Trumps russisches Diesel Gambit ist zynisch und erfolglos. Der US Präsident riskiert die Ukraine zu schaden durch seinen von ihm verursachten Krieg.

Aus The AI-Report:

Anthropics Amodei warnte, dass sich über das Internet ausbreitende Künstliche Intelligencen, die sich selbst vervielfältigen kaum abzuschalten sind.

Aus Bloomberg – Morning Briefing:

Seit 2020 haben Verbraucher in den USA, die Elektrizität von Investorabhängigen E-Werken beziehen, 34 % mehr bezahlt, im Kontrast zu 19 %, die Verbraucher an öffentliche E-Werke mehr abgeben mussten. Dies ist eines der riskanten politischen Themen, die bei der Zwischenwahl aufkommen werden.

Die Gewinner des Roboterkonstruktionsrennens werden die sein, die Hände bauen können. Trotz Dekaden, in denen dran gearbeitet wird, wurden bisher keine Hände mit Fingern konstruiert, die mit Schuhbändern und Schlüsseln umgehen können.

Aus Bloomberg – Fünf Themen des Tages:

Die deutsche Fluggesellschaft Lufthansa hat die portugiesische Airline TAP übernommen.

Aus Bloomberg – Evening Briefing:

In der aktuellen Weltveränderung spielen Mittelmächte eine immer größer werdende Rolle.(Indischer Aussenminister)

Chinas CXMT behauptet Samsung beim Memorybau überholt zu haben.sletters

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Aus Morning Brew:

Jeder der statt „Super Intelligence“ das „Artificial Intelligence“ benutzt, ist ein Feind. Das Wort von Präsident Trump, :-).

Elon Musk beklagt sich, dass in Indien die monopolistische Schraube angesetzt ist und seinem Starlink dort kein Platz eingeräumt wird.

2 Millionen Studenten mussten in Malaisia zu Haus bleiben, da giftiger Rauch von Indonesiens Waldbränden herüberzog.

Chinesische Autofirmen glauben, es wird einen Markt für in der Nacht automatisch fahrende Lieferfahrzeuge geben, wenn die technischen Hürden gemeistert sind.

Aus Superintelligence:

Das AI-Untersuchungsunternehmen Epoch ermittelte, das weder das neue GPT-5.6 Sol noch Claude Fable 5 die Möglichkeit besitzen, sich selbst zu verbessern.

Aus The Daily Upside:

Microsoft brachte mit Nividia einen neuen Laptop auf den Markt, den Surface Laptop Ultra, der den Nividia RTX Sparkchip verwendet, mit dem eine AI lokal verwendet werden kann ohne auf eine Cloud zugreifen zu müssen. (einfache Kodierung, oder Schreiben von Messages). Andere kompliziertere Vorhaben müssen an Microsoft Datencenter zur Verarbeitung gesendet werden. Es wird bereits diskutiert, ob sich 2.600 $ zu zahlende Dollars dafür rentieren.

Aus Manager-Magazin – Der Tag:

Volkswagen verkaufte letztes Quartal 14.3 % weniger Autos.

Aus Bloomberg – Evening Briefing:

Kühlabteilungen von hunderten Supermärkten wurden Opfer von Hacking, das Kühlsysteme attackierte und Läden zwang, unbrauchbar gewordene Ware zu entfernen.

Aus Bloomberg – Fünf Themen des Tages:

Kristalina Georgiewa, die Chefin des Internationalen Währungsfonds forderte die Länder auf, Bildung neu zu denken und jetzt zu handeln, damit sich die Gesellschaft anpassen kann. In einigen Ländern würden Mitarbeiter mit repetitiven Arbeiten bereits freigesetzt. Das sei keine Geschichte, die man feiern sollte. Gleichzeitig gibt es jedoch auch positivie Auswirkungen. Nach Schätzung des IWF kann die Verbreitung von KI in fortgeschrittenen asiatischen Volkswirtschaften um bis zu einem Prozentpunkt steigen lassen.

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Aus Bloomberg – Next Africa:

Die USA gaben einen Sicherheitsalert für Äthiopien aus.

Aus CNBC-Breaking News:

Trump sagt, vor den Zwischenwahlen wird er den Iran nicht mehr angreifen.

Aus Bloomberg – Evening Briefing:

Europa und China kommen zu einer Vereinbarung, die China erlaubt nur noch die Hälfte der geplanten Hybridfahrzeuge nach Europa auszuführen.

Grönland arbeitet an einem Plan mit Schritten, die zu einer völligen Unabhängigkeit führen.

Aus The Deep View:

Gemini hat einen all-purpose Agenten entwickelt, der zuerst Unternehmen vorgestellt wird, bevor er zu anderen Verbrauchern kommt.

Aus Morning Brew:

Trump vereinbarte mit Putin eine Lieferung, russisches Dieselöl auf den Markt zu bringen.

Aus Superintelligence:

Anthropic lässt seine AI-Cloude eine Verbindung unterbrechen, wenn der Nutzer missbräuchlich gegen sie vorgeht.

SpaceX enthüllte einen Plan, auch eine Telefongesellschaft zu werden.

Aus Green Daily:

Das chinesische Jiuquan beheimatet die größte Windfarm der Welt, mit mehr als 20 Gigawatt, an der Wüste Gobi, die von Dutzenden Unternehmen während der letzten 2 Dekaden errichtet wurde. Das ist genug Energie, um rund 20 Millionen Häuser zu versorgen.

Das Dumme ist, das näher liegende Häuser und Unternehmen nicht in den Nutzen dieser
Energie kommen, die in weiter entfernte Städte transportiert wird. Jedes Jahr wird mehr Strom produziert, und jedes Jahr wird mehr Strom verschwendet.

China ist nun dabei, Milliarden $ aufzubringen, um diesen Fehler zu beheben.

Aus Bloomberg – Fünf Themen des Tages:

Anscheinend hat die internationale Investorengemeinde die Skepsis gegenüber AI-Unternehmen befallen. Mehrere Börsengänge wurden für dieses Jahr abgesagt.

AI-Day: Evaluating patents

Frage: 

Hi Gemini,

ASML is a microchipmachine fabricator. I take that only as an example for many companies which have registered patents.

Wouldn't it be feasible to let AI s

evaluate patented products to try to give those more oomph under the light of new technical insights?

Antwort Gemini:

Yes, absolutely. Using AI to evaluate patented portfolios—such as those held by high-tech pioneers like ASML—to extract more "oomph" (value, optimization, and cross-disciplinary evolution) under the light of new technical insights is not only feasible, but it is actively transforming the intellectual property (IP) landscape.

When companies hold thousands of patents protecting complex, multi-layered hardware and software systems (like extreme ultraviolet lithography machines), those documents represent a goldmine of static technical disclosures. Applying modern AI creates several powerful vectors for enhancement:

1. Cross-Domain "Idea Transfer" and Combination

Patents are usually written in strict, highly technical silos to satisfy legal definitions. AI models excel at semantic mapping rather than literal keyword matching.

DeepIP

• The Oomph Factor: An AI can analyze an optical alignment patent from ASML and cross-reference it with recent breakthroughs in completely different fields, such as biological neural tracking or quantum computing error-correction. It can identify non-obvious intersections, suggesting how older hardware-level patents could be repurposed or adapted for next-gen architectures.

2. Automated Gap Analysis and "White Space" Discovery

Companies often patent specific iterations of a mechanism while leaving adjacent design spaces unprotected.

• The Oomph Factor: By ingesting a massive portfolio, generative and analytical AI can rapidly map out "white spaces"—unexplored technical variations surrounding a core patent. This allows R&D teams to see where a competitor's patent wall has structural blind spots, guiding the creation of clever, highly defensible continuation or improvement patents.

3. Claim Strengthening and Dynamic Refactoring

As technology evolves, the language used in older patents can feel narrow or outdated against modern manufacturing techniques.

• The Oomph Factor: AI can simulate how an existing patent's claims would hold up against newly published technical papers or modern engineering standards. It can help attorneys and engineers draft robust follow-up patents that anchor the original core invention into modern contexts (such as integrating AI-driven feedback loops into physical machinery).

4. Portfolio Pruning and Monetization Matching

Holding thousands of patents is expensive due to global maintenance fees, and many patents sit idle because companies lose track of their shifting applicability.

• The Oomph Factor: AI agents can continuously audit a portfolio against current market trends and supply chain shifts, flagging patents that are suddenly relevant to emerging technologies—turning dormant assets into licensing opportunities or defensive blockades.

  DeepIP

The Reality Check

While the technical feasibility is high, doing this effectively requires specialized, secure AI architectures. Because patents contain proprietary trade secrets and strategic roadmaps before they are fully realized, companies cannot simply plug massive IP portfolios into public models. Instead, they rely on private, domain-specific AI engines trained securely on global patent databases (like specialized tools from Questel, LexisNexis, or custom enterprise LLMs).

Questel

Ultimately, AI acts as an intellectual multiplier—taking rigid legal documents and injecting them with fluid, cross-disciplinary engineering perspectives.

How do you envision this kind of evaluation being used most effectively—focusing primarily on defending existing market share against competitors, or pivoting old patents into entirely new product lines?

exploring new fields and possibilities we don 't know of yet.

Exploring completely unknown fields by evaluating standard patents with AI moves us from incremental engineering into algorithmic serendipity—using machines to uncover "unknown unknowns" that human domain experts would never think to connect.

When deep technical patents (like ASML's extreme precision mechanics, nanometer optics, or fluid dynamics) are evaluated by modern cross-domain AI models, several surprising synthesis models emerge:

1. Cross-Disciplinary Transposition (Cross-Pollination)

Human engineers usually stay within their specific domain; lithography experts read lithography patents, and synthetic biology researchers read genetics papers. AI, however, views technical concepts purely as abstract physics, mechanisms, and patterns.

• The Concept: Taking a patented solution designed for microchips and evaluating its core mechanics to solve an entirely unrelated, unsolved problem in another field.

• Example: ASML uses hyper-precise magnetic levitation and piezo actuators to position wafers at atomic scales. An AI cross-evaluating this patent portfolio against medical robotic surgery or targeted drug-delivery nanobots might reveal that a miniaturized, scaled-down version of a lithography positioning mechanism is the exact missing link needed for zero-latency, sub-cellular surgical tools.

2. Emergent Material & Physical Simulations

Patents often describe what a mechanism does using materials known at the time the patent was filed. Modern generative AI and physics-informed neural networks can re-evaluate those original spatial and mechanical descriptions against hundreds of newly synthesized metamaterials or quantum phenomena discovered since.

• The Concept: Asking AI, "If we take the exact mechanism from Patent X, but execute it using recent topological insulators or 2D nanomaterials (like graphene derivatives), what unexpected dynamic behaviors emerge?"

• The Possibility: You might accidentally invent a ultra-high-efficiency energy harvester, a new form of solid-state cooling, or a novel quantum sensor by simply "upgrading" the physical medium of an older mechanical patent.

3. De-abstracting "Latent" Inventions

Patents are full of abstract claims designed to cover broad ideas. Often, the original inventors didn't actually build every variation mentioned in their broad claim language because they lacked the tools, materials, or computational power at the time.

• The Concept: AI can ingest broad, high-level patent claims and use multi-physics simulation and generative design to "fill in the blanks"—generating thousands of physically viable, concrete embodiments that the original inventors never actually realized.

  Precedence Research

• The Possibility: It uncovers entirely new sub-fields of hardware architecture—inventions hiding in plain sight inside the general wording of someone else's 10-year-old patent.

4. Reverse-Synthesizing Nature (Biomimicry Fusion)

AI can compare mechanical and algorithmic patents directly against biological systems decoded in recent genomic and proteomic databases.

• The Concept: Matching complex human engineering problems described in patents with millions of years of evolutionary solutions.

• Example: An AI evaluating ASML's active vibration-damping algorithms might notice structural similarities to how certain deep-sea organisms isolate themselves from ocean currents or how mammalian inner ears filter acoustic noise. Fusing the biophysical mechanism with the patented engineering design can lead to entirely new classes of bio-inspired adaptive sensors.

What makes this so powerful right now?

In the past, discovering a new field required a human genius to have a rare, dual-expert understanding of two completely unrelated industries (e.g., fluid dynamics and financial mathematics). AI operates across all domains simultaneously, making it the ultimate cross-disciplinary innovator.

PatentWorld

Frage Gemini:

When looking at a vast collection of patents through this lens, do you picture this AI exploration as an autonomous idea generator pointing human R&D teams toward unexpected horizons, or more as an interactive sparring partner where engineers prompt the AI to test radical "what if" scenarios?

Meine Antwort:

leading researchers to new insights and let those do the market feasibility evaluation.

Gemini:

That division of labor—AI for cross-domain discovery, human researchers for technical sanity checks, and business experts for commercial validation—is arguably the most viable and powerful blueprint for modern R&D.

In this setup, AI doesn't try to be a venture capitalist or a corporate strategist; it acts purely as a hypothesis engine.

The Three-Tier Pipeline──────────────┘

Tier 1: AI as the Unbiased Horizon Scanner

• Role: Read vast datasets across completely disparate disciplines (e.g., ASML's nanometer lithography optics + marine biology mechanics + quantum sensor architectures).

• Output: Generates high-level proposals for unforeseen technical pairings.

• Example Proposal: "Adapting ASML's ultra-precise magnetic positioning stage mechanics could increase the precision of micro-robotic eye surgery by 40x."

Tier 2: Researchers as the "Physicality Filter"

• Role: Validate the AI's wild ideas against real-world physics, chemistry, and manufacturing constraints.

• Why Humans Are Essential Here: AI can easily hallucinate physically impossible combinations or propose something that breaks the Second Law of Thermodynamics. Human scientists look at the proposed mechanism and ask:

  • "Does the math actually check out?"

  • "Can current manufacturing techniques physically fabricate this at scale?"

  • "Is there a fundamental material limit the AI ignored?"

Tier 3: Business Teams as the Market Gatekeepers

• Role: Take only the physically validated concepts and run them through market feasibility frameworks.

• Key Questions:

  • Regulatory Barriers: Does entering medical devices require a 7-year FDA approval process that destroys our ROI?

  • Unit Economics: Even if it works, is it 10x too expensive compared to existing alternatives?

  • Freedom to Operate: Are there defensive blocking patents held by incumbent medical companies that would lead to costly litigation?

Why This Workflow Is Winning

Historically, companies suffered from "siloed vision": microchip experts only looked for chip problems, and medical device makers only looked for medical problems. By putting an AI discovery layer upfront, you eliminate human confirmation bias and domain tunnel vision.

Instead of paying top researchers to brainstorm from scratch, you hand them 50 pre-screened, non-obvious hypotheses on a Monday morning and ask: "Which three of these actually obey the laws of physics?"

Frage Gemini:

Do you see this framework working best as an internal corporate engine for giant incumbents (like ASML or Siemens), or as a standalone IP-generation startup that license these newly synthesized concepts out to different industries?

Meine Antwort:

internal corporation engine, the other way would take too long.

That insight cuts straight to the core of why deep-tech commercialization so often fails: time-to-market and trust deficits.

An external startup trying to license out radical, AI-synthesized concepts faces an almost insurmountable hill:

• The "Not Invented Here" Syndrome: Incumbent engineering teams are notoriously skeptical of outside proposals they didn't design themselves.

• Massive Friction: Negotiating cross-industry licensing deals, non-disclosure agreements, and IP transfers can take years before a single prototype is even built.

By deploying this as an internal corporate engine, an established giant bypasses those barriers entirely.

The Architecture of the Internal Discovery Engine

Inside a corporation like ASML, Siemens, or GE, this engine operates with three unfair advantages that no external startup could replicate.  ────────────────────────────────────────────────────────────────┐

│                   INTERNAL CORPORATE ENGINE                    │
│                                                                │
│  ┌────────────────────┐            ┌────────────────────────┐  │
│  │ Private IP & Design│            │ Pre-Existing Precision │  │
        └───────────────────────────┘

1. Unfettered Access to Dark IP & Unpublished Trade Secrets

Patents only show what was published. The true core of high-tech companies lies in their internal CAD files, failed prototype logs, material testing databases, and trade secrets—data that never touches a public patent office.

• An internal AI engine can be securely trained on this "dark data," uncovering why an experiment failed in 2018 and linking it to a 2026 material breakthrough to instantly resurrect the idea.

2. Existing Precision Supply Chains & Capital

When an internal AI engine proposes a radical pivot—for instance, using microchip optics for next-generation satellite laser communications—the company already has cleanrooms, advanced fabrication facilities, and supplier contracts ready to go. They can go from hypothesis to benchtop prototype in months rather than years.

3. Rapid Market Testing via Existing Distribution

A major corporation already has established sales channels, trusted brand equity, and regulatory compliance infrastructure. Evaluating market feasibility is drastically faster when you can simply walk down the hall to talk to sales directors who already hold relationships with global enterprise clients.

How Corporations Can Structure This to Avoid Bureaucracy

For an internal discovery engine to work fast, it cannot be run like traditional corporate R&D, which often stifles radical ideas. The most effective structure looks like a Skunkworks AI Cell:

1. The AI Discovery Lab: A dedicated, cross-disciplinary team of prompt engineers, physicists, and data scientists running the synthesis engine.

2. The "Flash-Review" Panel: Top internal researchers who meet bi-weekly for short, high-intensity sessions to evaluate the AI's top technical hypotheses and kill non-viable ones instantly.

3. Corporate Venture / Spin-out Desk: For ideas that are physically brilliant and commercially viable, but outside the core business, the company can form a fast-tracked internal business unit or corporate spin-out with pre-allocated funding.

This approach transforms a company's past engineering efforts into an active engine for continuous diversification—ensuring their existing investments yield dividends in fields they haven't even entered yet.

In an internal setup like this, do you imagine the AI engine being fed specific target problems (e.g., "Find us new applications for our optics in medical devices"), or left completely unconstrained to generate radical ideas across any industry it finds?

Meine Antwort

thank you for your contribution

Gemini

You're very welcome! It was a fascinating topic to explore with you.

The idea of using internal AI discovery engines to unlock hidden cross-domain value from complex patent portfolios is a powerful framework—one that will likely define how top engineering giants innovate in the coming years.

Whenever you want to dive back into technical breakthroughs, IP strategies, or emerging tech concepts, I'm always here to brainstorm. Have a great day!

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 Aus Bloomberg – Next Africa:

Die USA gaben einen Sicherheitsalert für Äthiopien aus.

Aus CNBC-Breaking News:

Trump sagt, vor den Zwischenwahlen wird er den Iran nicht mehr angreifen.

Aus Bloomberg – Evening Briefing:

Europa und China nähern sich einer Vereinbarung, die China gestattet nur noch die Hälfte der geplanten Hybridfahrzeuge in Europa einzuführen.

Grönland arbeitet an einem Plan mit Schritten, die zu einer völligen Unabhängigkeit führen.

Aus The Deep View:

Gemini hat einen all-purpose Agenten entwickelt, der zuerst Unternehmen vorgestellt wird, bevor er zu den Verbrauchern kommt.

Aus Morning Brew:

Trump vereinbarte mit Putin eine Lieferung, russisches Dieselöl auf den Markt zu bringen.

Aus Superintelligence:

Anthropic lässt seiner AI-Cloude eine Verbindung unterbrechen, wenn der Nutzer missbräuchlich gegen sie vorgeht.

SpaceX enthüllte einen Plan, auch eine Telefongesellschaft zu werden.

Aus Green Daily:

Jiuquan beheimatet die größte Windfarm der Welt, mit mehr als 20 Gigawatt, an der Wüste

Gobi, die von Dutzenden Unternehmen während der letzten 2 Dekaden errichtet wurde. Das ist genug Energie, um rund 20 Millionen Häuser zu versorgen.

Das Dumme ist, das näher liegende Häuser und Unternehmen nicht in den Nutzen dieser
Energie kommen, die in weiter entfernte Städte transportiert wird. Jedes Jahr wird mehr Strom produziert, und jedes Jahr wird mehr Strom verschwendet.

China ist nun dabei, Milliarden $ aufzubringen, um diesen Fehler zu beheben.

Aus Bloomberg – Fünf Themen des Tages:

Anscheinend hat die internationale Investorengemeinde die Skepsis gegenüber den AI-Unternehmen befallen. Mehrere Börsengänge wurden für dieses Jahr abgesagt.

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Aus MIT Technology Review – The Download:

Elon Musk hat mit einem Conflict-of-Interest Problem zu kämpfen. Es bekommt vom Pentagon Milliarden $ für Waffen, die er empfohlen hat.

Mit Kameras versehene Smart-Glasses werden in Norwegen verboten.

Der AI-Boom vernichtet die billigsten Smartphones (Chips werden teurer).

OpenAI hat 377 mathematische Probleme gelòst und damit Befremden bei einigen Mathematikern ausgelöst, die das selbst lösen wollten. Es handelt sich um Theorie, Mathematik, Algebra und Physik.

Aus Superintelligence:

Ghost bringt Core auf den Markt, einen AI-Personalcomputer, der Opensource-Module auf diesem Gerät laufen lassen kann, Kostet 3.499 $. Der erste Batch ist schon ausverkauft. Im Unterschied zu Abos der anderen Unternehmen kann die AI gekauft werden.

Es gibt jetzt einige amerikanische Open-source AI-Modelle. Doch chinesische sind besser.

Roboter können sehen, aber sie müssen auch fühlen können.

Aus AI-Report:

Das auswärtige Amt der Vereinigten Staaten sandte ein Ultimatum an 35 Länder, die ein „AI Opportunity Statement“ unterzeichneten, dass diese sich auf eine AI-Gruppierung festlegen müssten. Dia amerikanische oder die chinesische. Beide zu wählen, ginge nicht. Kazakhstan ist zur Zeit das einzige.

Aus The Economist today:

Vietnams Hightech Träume für die AI kollidieren mit dem Mangel an Elektrizität. Es benötigt Energie in Form von Öl aber ist nicht bereit, dafür zu zahlen.

Aus The Future Party:

Mark Zuckerbergs and Priscilla Chans Non-profit organization BioHub sammelt Geld, um in Zusammenarbeit mit Google und der amerikanischen Regierung eine universelle Zelle zu konstruieren.

BioHub ist fast ausschließlich dabei zu versuchen Krankheiten zu eliminieren, was bedeutet, es versucht zu verstehen, wie Zellen funktionieren und der menschliche Körper auf Zellniveau arbeitet. BioHub ist der Ansicht, dass AI helfen kann, arbeitet mit Meta, Google Deepmind, Isomorphic Labs, dem Energieministerium, und dem National Institute of Health zusammen.

Die mit BioHub arbeitenden Gesellschaften bekommen für ein Jahr allein Zugang zu den Ergebnissen, bevor diese öffentlich gemacht werden.