Principal Investigator
Unabhängiger Forscher · ZenSation Research · Kiel, Deutschland
Forschung an kognitiven Architekturen, KI-Sicherheit in öffentlichen Räumen und angewandter KI für Wissensarbeit. Eigenfinanziert ohne externe Drittmittel. Open Access auf arXiv und mit DOI auf Zenodo, Code unter Apache 2.0. Neben der Forschung begleitet er Organisationen bei der methodisch fundierten Einführung von KI — als Forschungspartner, nicht als Anbieter.
Die Person hinter ZenSation
Warum ein Praktiker aus dem Devisenhandel heute Grundlagenforschung an Maschinen-Gedächtnis betreibt. In eigenen Worten.
Ich habe 2009 begonnen, Devisenhandel zu automatisieren. Wer Handelssysteme baut, lernt eine unbequeme Lektion schneller, als jede Theorie sie lehren könnte: Der Markt bestraft jede Annahme, die man nicht explizit gemacht hat. Ein System, das gestern funktionierte und heute Geld verliert, hat sich nicht verändert — es hat nur nie verstanden, warum es funktionierte. Diese Erfahrung hat mein Verhältnis zu Software dauerhaft geprägt: Ich traue keinem System, das seine eigenen Entscheidungen nicht erinnern kann.
Aus der Handelsautomatisierung wurde die eigentliche Frage: Wie baut man Systeme, die aus ihrer eigenen Geschichte lernen, statt sie zu vergessen? Jahre in der Praxis großer Konzerne — an der Nahtstelle zwischen gewachsenen Prozessen, realen Datenlandschaften und dem, was Software tatsächlich leisten kann — haben diese Frage geschärft. Konzerne vergessen genauso wie Handelssysteme: in Postfächern, in ausscheidenden Köpfen, in Projektlaufwerken, die niemand mehr öffnet.
Die heutige Antwort auf diese Frage ist kollektive Intelligenz auf kognitiver Architektur — Mensch und Maschine zusammen, auf einer Struktur, die Wissen behält. Nicht ein größeres Modell, sondern eine bessere Struktur um das Modell herum: ein Gedächtnis, das Entscheidungen, Begründungen und Zusammenhänge über Jahre trägt. Ein Gedächtnis, das einem anderen gehört, ist keins. Es muss dem gehören, dessen Erfahrung darin liegt.
Diese Arbeit ist publiziert: ZenBrain (arXiv:2604.23878) beschreibt die Architektur vollständig — neun grundlegende Algorithmen und sechs PMA-Komponenten. Ein Paket mit 20 Modulen ist quelloffen. Ich veröffentliche, was ich baue, weil Nachprüfbarkeit die Währung ist, die in dieser Disziplin zählt.
ZenSation arbeitet von Kiel aus. Das ist kein Zufall und kein Nachteil: Grundlagenarbeit braucht Konzentration mehr als Nähe zu Konferenzbühnen. Wer mit mir arbeitet, arbeitet mit der Person, die die Systeme gebaut hat — es gibt keine zweite Reihe, an die etwas delegiert würde.
Identifikatoren
Forschungsschwerpunkte
Wie KI sich erinnert, schlussfolgert und über Zeit lernt — sieben-Schichten-Memory-Architektur (ZenBrain), Sleep Consolidation, neuromodulatorische Konsolidierung, Wiederholung nach FSRS-Art. Wir verstehen ZenBrain als frühen Brückenbeitrag zu dynamischen, lebenszyklus-orientierten Gedächtnisarchitekturen: eigenständig, extern rezipiert und offen geprüft.
Prädiktive Frühwarnung in öffentlichen Räumen unter Civil-Liberties-Architektur (CrowdGuard) — explizit ohne biometrische Identifikation, Helper-Schutz als strukturelles Element der Zielfunktion.
Forschung an Mensch-KI-Kollaboration in Unternehmen — Meetings, Projektmanagement, Wissensarbeit und Prozessabbildung, einschließlich einer Methodik für strukturierte KI-Einführung. Im Zentrum steht Eigenraum by ZenSation als produktive Forschungsanwendung — ein hersteller-neutrales KI-Betriebssystem auf dem offenen Kern ZenBrain, an dem sich zeigt, ob die Memory-Forschung im täglichen Einsatz trägt.
Werdegang
Vollautomatisches, algorithmisches Handelssystem (MQL4 in MetaTrader 4), live auf den privaten Rechnern tausender Kunden — mit eigener Forschung und systematischem Testing. Methodisches Fundament: statistisches Modellieren, deterministische Strategien, Echtzeitverarbeitung.
Mitarbeit an Digitalisierungsprojekten an wissenschaftlichen Einrichtungen: am IPN – Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik an der Universität Kiel sowie am IQSH (Institut für Qualitätsentwicklung an Schulen Schleswig-Holstein) im Bereich Digitalisierung von Lern- und Bildungsmaterialien.
Digitalisierungs- und Transformationsprojekte auf Konzern- und AG-Ebene: Prozess-Atlanten, KI-Strategien und KI-gestützte Entscheidungssysteme in unterschiedlichen Branchen.
Eigene operative Praxis in der Sicherheit — im aktiven Dienst als Einsatzkraft und im gewerblichen Sicherheitsbereich als Personenschützer. Dazu Tätigkeit für Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben (BOS) und das Bundesministerium des Innern (BMI), teils ehrenamtlich, teils projektbezogen — in der Abschnittsführung und in der Gremienarbeit. Diese Einsatzrealität prägt die anwendungsorientierte Ausrichtung des Public-Safety-Tracks.
Reorientierung zur Grundlagen- und Anwendungsforschung. Erste Form der kognitiven Architektur mit belastbarem Langzeit-Gedächtnis; parallel die Fragestellung nach grundrechtswahrenden Schutzmechanismen für öffentliche Räume.
Konzeption und erste Implementierung. Etablierung der drei Forschungstracks (kognitive Architekturen, Schutz öffentlicher Räume, angewandte KI für Wissensarbeit). Aufbau der Forschungsdokumentation, Pre-Registration zentraler Dokumente über OpenTimestamps.
Produktive Implementierung im internen Repository: 7-Layer-Memory-Architektur, Test-Suite und erste Anwendung (ZenAI), Architektur-Konsolidierung über mehrere Phasen. Ende März Open-Source-Release der ZenBrain-Pakete auf npm unter Apache 2.0.
Veröffentlichung des ZenBrain-Papers als Open-Access-Preprint auf arXiv (2604.23878) und mit permanenter DOI auf Zenodo (10.5281/zenodo.19353663) — öffentlich zugänglich, mit Replikations-Material.
Folgepublikationen für peer-reviewed Venues. Sondierungen mit Hochschulen und Forschungsverbünden im europäischen Raum für Konsortial-Anträge in den Linien BMBF SIFO, Horizon Europe Cluster 3 und nationaler Förderprogramme.
Forschungskooperationen
Forschung in einem unabhängigen Lab erfolgt nicht im Vakuum. Sondierungen mit potenziellen Co-Autorinnen und Co-Autoren werden konsequent im Konjunktiv geführt — Namen erscheinen auf dieser Seite erst nach schriftlichem Einverständnis. Diese Disziplin schützt potenzielle Partner und unterscheidet Sondierung von etablierter Kooperation.
In Sondierung
Sondierungen mit Forschungseinrichtungen aus dem deutschen und europäischen Raum laufen in den Wellen 2026–2027. Genannt werden Kooperationspartner erst nach Eingang schriftlicher Zustimmungen.
Was wir über unsere Systeme sagen, ist publiziert, offengelegt oder im Playground live nachvollziehbar. Was wir nicht belegen können, behaupten wir nicht.
Gute Arbeit erkennt man daran, dass sie ohne den Urheber weitergeführt werden kann. Jedes Projekt bei ZenSation endet deshalb mit einer Übergabe, nicht mit einer Abhängigkeit: Sie bleiben handlungsfähig, auch ohne uns.
Pilotprojekte und Beratungen halten die Grundlagenarbeit unabhängig, nicht umgekehrt. Jeder Euro daraus fließt zurück in offene, nachprüfbare Forschung.
Für Unternehmen, die eine Zusammenarbeit prüfen, ist die Seite Zusammenarbeit der richtige Einstieg. Für wissenschaftliche Anfragen, Reproduktionen und Datenzugänge: research@zensation.ai. Auf beides antworte ich persönlich.
Kontaktwege
Anfragen werden in der Regel innerhalb von zehn Werktagen beantwortet.
Mehr aus dieser Forschung
Kern und Anwendungsfelder, auf gemeinsamer ethischer Grundlage.
Alexander Bering, als Einzelperson. Wer mit dem Labor arbeitet, arbeitet mit der Person, die die Systeme gebaut hat — es gibt keine zweite Ebene zwischen Forschung und Umsetzung.
Über eine Lektion, die Handelssysteme schneller lehren als jede Theorie: Der Markt bestraft jede Annahme, die man nicht explizit gemacht hat. Aus der Handelsautomatisierung ab 2009 wurde die eigentliche Frage — wie baut man Systeme, die aus ihrer eigenen Geschichte lernen, statt sie zu vergessen. Die heutige Antwort darauf ist kollektive Intelligenz auf kognitiver Architektur.
Weil Grundlagenarbeit Konzentration mehr braucht als Nähe zu Konferenzbühnen. Die Entfernung zu den üblichen Zentren ist eine Arbeitsbedingung, kein Nachteil.
Das Paper liegt als arXiv:2604.23878 vor, die Concept-DOI lautet 10.5281/zenodo.19353663, die ORCID ist 0009-0001-1793-012X. Google Scholar und Semantic Scholar verknüpfen die Publikationen zusätzlich.