Ein typisches Softwareunternehmen mit 8 Entwicklern, das eine ML-basierte Plattform baut. KMU-Status, Regime 2026 mit Gemeinkostenpauschale. Ergebnis: 285.000 € steuerfreie Forschungszulage pro Jahr.
Das Unternehmen entwickelt eine ML-Plattform für prädiktive Wartung in der Fertigungsindustrie. Die technische Ungewissheit: Ob das selbst entwickelte Modell bei heterogenen Sensordaten verschiedener Maschinenhersteller eine Anomalie-Erkennung mit >95% Accuracy erreichen kann — mit Latenz unter 200ms für Echtzeit-Alerting.
Die Frascati-Kriterien sind klar erfüllt: technische Ungewissheit (Accuracy + Latenz), Neuheit (domänenspezifisches Transfer Learning), Systematik (A/B-Tests, Benchmarks), Übertragbarkeit (Algorithmus dokumentiert), Kreativität (neuartige Feature-Engineering-Pipeline).
* Gerundet. Exakter Wert abhängig von individuellen AG-SV-Sätzen und Steuerbrutto-Verteilung.
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