KI · Deep Learning · Wissenschaftliche BeratungAI · Deep Learning · Scientific Consulting

Physik trifft künstliche Intelligenz.Where physics meets artificial intelligence.

Ich helfe Unternehmen und Forschungseinrichtungen, komplexe Probleme mit Machine Learning, Datenanalyse und Simulation zu lösen und schneller zu innovieren.I help companies and research institutes solve complex problems with machine learning, data analysis and simulation, so they can innovate faster.

Dr. · Theoretische PhysikTheoretical physicsPromotion in Physik der kondensierten MateriePhD in condensed matter physics
Python · TensorFlow · PyTorchModelle vom Prototyp bis zur AnwendungModels from prototype to application
Regensburg & remoteRegensburg & remoteVor Ort in Bayern oder onlineOn site in Bavaria or online

LeistungenServices

Fünf Wege, wie ich Ihr Team unterstütze.Five ways I support your team.

Von der ersten Datenanalyse bis zum fertigen Modell, zur Simulation oder zur Schulung Ihres Teams.From a first look at your data to a finished model, a simulation or training for your team.

ML / DL

KI-, Machine-Learning- und Deep-Learning-BeratungAI, machine learning and deep learning consulting

Individuelle Modelle für Predictive Analytics, Bilderkennung, Natural Language Processing und Zeitreihenanalyse.Custom models for predictive analytics, image recognition, natural language processing and time-series analysis.

z. B.e.g.Automatische Qualitätskontrolle in der FertigungAutomated quality control in manufacturing

DATA

Datenanalyse und VisualisierungData analysis and visualisation

Komplexe Datensätze verständlich machen: klare visuelle Berichte als Grundlage für Ihre Entscheidungen.Making complex datasets understandable, with clear visual reports to base your decisions on.

z. B.e.g.Analyse von Sensordaten für ein IoT-UnternehmenSensor data analysis for an IoT company

SIM

Wissenschaftliche Simulation und ModellierungScientific simulation and modelling

Physikalisches Fachwissen für Simulationen in Forschung und Industrie, dort wo reine Datenmodelle an ihre Grenzen stoßen.Physics expertise for simulations in research and industry, where purely data-driven models reach their limits.

z. B.e.g.Simulation von Materialeigenschaften für einen BatterieherstellerSimulating material properties for a battery manufacturer

APPS

Anwendungen für die ForschungApplications for research

Werkzeuge, die Datenanalyse und Modellierung in Physik, Chemie und Biologie automatisieren. Das spart Zeit und erhöht die Genauigkeit.Tools that automate data analysis and modelling in physics, chemistry and biology, saving time and improving accuracy.

z. B.e.g.Research Assistant, Review Assistant, Web Agents

EDU

Schulungen und WorkshopsTraining and workshops

Praxisnahe Schulungen in Data Science, KI, Machine Learning und Deep Learning für Fachkräfte und Studierende.Hands-on training in data science, AI, machine learning and deep learning for professionals and students.

z. B.e.g.Workshop: Deep Learning mit TensorFlow und KerasWorkshop: deep learning with TensorFlow and Keras

AnsatzApproach

Forschung und Praxis verbinden.Connecting research and practice.

Viele Methoden des Machine Learning haben Wurzeln in der Physik. Dieses Verständnis hilft, Modelle zu bauen, die nicht nur passen, sondern sich auch erklären lassen.Many machine learning methods have roots in physics. Understanding them helps build models that fit the data and can also be explained.

PhysikPhysics
Machine Learning
ZeitentwicklungTime evolutioniħ ∂tψ = Ĥψ
Zeitreihen- und SequenzmodelleTime-series and sequence modelsRNN · LSTM · Transformer
Statistische PhysikStatistical physicsp(x) ∝ e−E(x)/kBT
Energiebasierte und generative ModelleEnergy-based and generative modelsBoltzmann machines · diffusion
Symmetrien und ErhaltungsgrößenSymmetries and conservation laws∂μjμ = 0
Physikinformierte NetzePhysics-informed networks𝓛 = 𝓛data + λ 𝓛physics
MaterialsimulationMaterials simulationDFT · Monte Carlo
SurrogatmodelleSurrogate modelsschnelle Vorhersage statt Rechenzeitfast prediction instead of compute time

Das Ergebnis: Lösungen, die wissenschaftlich fundiert sind und trotzdem im Alltag Ihres Unternehmens funktionieren.The result: solutions that are scientifically sound and still work in your company's day-to-day operations.

Für wenWho I work with

Für Teams, die mehr aus ihren Daten machen wollen.For teams who want more from their data.

Schwerpunkt ist die Region Regensburg und Bayern. Projekte lassen sich vor Ort oder vollständig remote umsetzen.My focus is Regensburg and Bavaria. Projects can run on site or fully remote.

KMUSMEs

Mittelstand in BayernBavarian SMEs

Fertigung, erneuerbare Energien und Technologie: KI dort einsetzen, wo sie Kosten senkt oder Qualität verbessert.Manufacturing, renewable energy and technology: applying AI where it cuts costs or improves quality.

  • FertigungManufacturing
  • Erneuerbare EnergienRenewables
  • Tech

ForschungResearch

Hochschulen und LaboreUniversities and labs

Unterstützung bei Datenanalyse, Simulationen und der Implementierung von KI-Modellen in laufenden Projekten.Support with data analysis, simulations and implementing AI models in ongoing projects.

  • PhysikPhysics
  • ChemieChemistry
  • BiologieBiology

Startups

Junge Tech-UnternehmenYoung tech companies

Schnell vom Prototyp zum belastbaren Modell, mit technischer Tiefe, die sonst ein eigenes Data-Science-Team bräuchte.From prototype to a robust model quickly, with technical depth that would otherwise need an in-house data science team.

  • Prototyping
  • ModellprüfungModel review

AblaufProcess

Von der ersten Frage bis zum Ergebnis.From the first question to the result.

ErstgesprächFirst conversation

Wir klären Ihre Fragestellung, Daten und Ziele. Kostenlos und unverbindlich.We clarify your question, data and goals. Free and without obligation.

AngebotProposal

Sie erhalten ein klares Angebot zu Umfang, Zeitplan und Preis.You receive a clear proposal covering scope, timeline and price.

UmsetzungDelivery

Datenanalyse, Modellentwicklung oder Simulation, mit regelmäßigen Zwischenständen.Data analysis, model development or simulation, with regular progress updates.

ÜbergabeHandover

Ergebnisse, Code und Dokumentation. Danach besprechen wir gemeinsam Ihr Feedback.Results, code and documentation, followed by a review of your feedback together.

Neu hier? Starten Sie mit einem Pilotprojekt.New here? Start with a pilot project.

Für Neukunden biete ich vergünstigte Pilotprojekte an. So sehen Sie den Nutzen, bevor Sie sich auf ein größeres Vorhaben festlegen.New clients can start with a discounted pilot project, so you see the value before committing to something larger.

Pilotprojekt anfragenAsk about a pilot

Eigene WerkzeugeIn-house tools

Software für den wissenschaftlichen Alltag.Software for everyday scientific work.

Beta

DeepQ Manuscript

Wandelt Word-Dokumente in LaTeX-Projekte um und LaTeX zurück in bearbeitbare Word-Dateien. Alles läuft lokal auf Ihrem Rechner.Turns Word documents into LaTeX projects, and LaTeX back into editable Word files. Everything runs locally on your computer.

  • Gleichungen bleiben bearbeitbarEquations stay editable
  • Querverweise auf Gleichungen, Abbildungen und TabellenCross-references to equations, figures and tables
  • Optionaler PDF-Build und PrüfberichtOptional PDF build and check report

Research Assistant

Unterstützt bei Literatur, Datenauswertung und wiederkehrenden Analyseschritten.Helps with literature, data evaluation and recurring analysis steps.

Review Assistant

Hilft, Manuskripte und Berichte strukturiert zu prüfen.Helps review manuscripts and reports in a structured way.

Web Agents

Automatisieren das Sammeln und Aufbereiten von Informationen aus dem Web.Automate collecting and preparing information from the web.

Beispiele für Forschungsanwendungen, die ich für und mit Kunden entwickle.Examples of research applications I build for and with clients.

Deep Quantum Science Logo
Deep Quantum ScienceRegensburg

Über michAbout me

Dr. Maseim Bassis Kenmoe

Gründer · Theoretischer Physiker · Data ScientistFounder · Theoretical physicist · Data scientist

Ich habe in theoretischer Physik der kondensierten Materie promoviert und anschließend ein Data-Science- und KI-Bootcamp absolviert. Seitdem verbinde ich beides: die Strenge der Physik mit den Methoden des modernen Machine Learning.I hold a PhD in theoretical condensed matter physics and later completed a data science and AI bootcamp. Since then I have combined the two: the rigour of physics with the methods of modern machine learning.

Mit Deep Quantum Science Consulting unterstütze ich Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Startups dabei, wissenschaftliche Erkenntnisse in praktische Anwendungen zu übersetzen.Through Deep Quantum Science Consulting I help companies, research institutes and startups turn scientific insight into practical applications.

PromotionPhD
Theoretische Physik der kondensierten MaterieTheoretical condensed matter physics
WeiterbildungTraining
Data-Science- und KI-BootcampData science and AI bootcamp
StandortBased in
Regensburg, Bayern · vor Ort oder remoteRegensburg, Bavaria · on site or remote
WerkzeugeTools
PythonTensorFlowKerasPyTorchJupyterGoogle ColabAWS

PublikationenPublications

Forschung, auf der meine Arbeit aufbaut.The research behind my work.

Schwerpunkte: Landau-Zener-Physik, getriebene Quantensysteme, Spindarstellungen und numerische Verfahren für Eigenwertprobleme.Focus areas: Landau–Zener physics, driven quantum systems, spin representations and numerical methods for eigenvalue problems.

19 publicationsPublikationen15 journal articlesZeitschriftenartikel4 preprintsPreprintsPhys. Rev. B · EPL · J. Phys. A · Ann. Phys. · Phys. Lett. A · J. Math. Phys. · SIAM J. Matrix Anal. Appl.
  1. 2026

    Landau–Zener Dynamics of a Doubly Driven Qubit

    A. B. Tchapda, M. B. Kenmoe, A. D. Kammogne, L. C. Fai

    Physics Letters A131686
  2. 2025arXiv2506.23385Preprint
  3. arXiv2504.11917Preprint
  4. 2022

    A fast iterative algorithm for near-diagonal eigenvalue problems

    M. Kenmoe, R. Kriemann, M. Smerlak, A. S. Zadorin

    SIAM J. Matrix Anal. Appl.43, 1573–1598
  5. Phys. Rev. B105, 155117
  6. Statistics of interferograms in three-level systems

    A. D. Kammogne, M. B. Kenmoe, L. C. Fai

    Phys. Lett. A425, 127872
  7. 2020arXiv2002.12872Preprint
  8. 2017Phys. Rev. B96, 125126
  9. arXiv1708.04184Preprint
  10. 2016

    Demkov–Kunike models with decay

    M. B. Kenmoe, A. B. Tchapda, L. C. Fai

    J. Math. Phys.57 (12)
  11. Phys. Rev. B94, 125101
  12. Wei–Norman–Kolokolov dual approach for arbitrary spin S in a time-dependent magnetic field

    M. B. Kenmoe, L. C. Fai

    J. Phys. A: Math. Theor.49, 035203
  13. 2015

    Adiabatic Landau–Zener transitions at avoided level crossings with fast noise

    M. B. Kenmoe, L. C. Fai

    Ann. Phys.362, 814–837
  14. The finite time multi-level SU(2) Landau–Zener problems: exact analytical results

    S. E. M. Tchouobiap, M. B. Kenmoe, L. C. Fai

    J. Phys. A: Math. Theor.48, 395301
  15. Lie algebras for some specific dissipative Landau–Zener problems

    M. B. Kenmoe, S. E. M. Tchouobiap, J. E. Danga, C. K. Sadem, L. C. Fai

    Phys. Lett. A379, 635–642
  16. Non-adiabatic and adiabatic transitions at level crossing with decay: two- and three-level systems

    M. B. Kenmoe, S. E. M. Tchouobiap, C. K. Sadem, A. B. Tchapda, L. C. Fai

    J. Phys. A: Math. Theor.48, 095303
  17. 2014

    Wei–Norman–Kolokolov approach for Landau–Zener problems

    M. B. Kenmoe, L. C. Fai

    J. Phys. A: Math. Theor.47, 465202
  18. 2013

    SU(3) Landau–Zener interferometry

    M. N. Kiselev, K. Kikoin, M. B. Kenmoe

    EPL104, 57004
  19. Phys. Rev. B87, 224301

Wissen teilenSharing knowledge

Tutorials, Artikel und Einblicke.Tutorials, articles and insights.

Auf YouTube und LinkedIn erkläre ich Deep Learning, Data Science und wissenschaftliche Modellierung, praxisnah und mit Python.On YouTube and LinkedIn I explain deep learning, data science and scientific modelling, hands-on and with Python.

KontaktContact

Lassen Sie uns über Ihr Projekt sprechen.Let's talk about your project.

Das Erstgespräch ist kostenlos. Erzählen Sie mir, welches Problem Sie lösen möchten, und wir finden gemeinsam heraus, ob KI, Datenanalyse oder Simulation der richtige Weg ist.The first conversation is free. Tell me which problem you want to solve, and together we'll work out whether AI, data analysis or simulation is the right approach.

EmailE-Mail
kenmoe@aims.edu.gh
StandortLocation Regensburg, DeutschlandGermany
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