29.06.2023

KI-Kunstberatung: Wiener Startup bietet „Tinder für Kunst“

Durch Künstliche Intelligenz kann das neue Tool von Return on Art je nach Geschmack Kunstwerke ermitteln.
/artikel/artmatch-ai
Return on Art, Online Kunst
(c) Return on Art - Amir Akta, Gründer der Kunst-Plattform Return on Art.

Künstliche Intelligenz ist schon längst Teil der Kunstwelt geworden. KI-Modelle generieren Kunst in unterschiedlichsten Formaten von Bild- bis Musikwerken. Das Wiener Startup Return on Art möchte nun ein ganz anderes Spektrum mit der Technologie abdecken: Kunstberatung durch „ArtMatch AI“.

Ziel sei es User:innen den sonst exklusiven Kunstmarkt zugänglicher zu gestalten und das Finden von passenden Kunstwerken zu vereinfachen. An dem KI-System, das im Interface für Benutzer:innen aussieht wie ein Tinder für Kunst, habe man ein Jahr gearbeitet, wie Gründer und CEO, Amir Akta, im Gespräch mit dem brutkasten erzählt.

Für KI-Kunstberatung durch das Angebot swipen

Begibt man sich auf die Seite von ArtMatch AI, kann man seine Vorlieben ausdrücken, indem man bei einer Auswahl von 12 Kunstwerken nach rechts („Gefällt mir“) oder links („Gefällt mir nicht“) wischt. Diese Interaktionen sollen ermöglichen, den individuellen Geschmack festzustellen. Das Ergebnis ist eine personalisierte Auswahl von 25 Kunstwerken.

ArtMatch AI: „Tinder für Kunst“ (c) Return on Art

Bei den Kunstwerken handelt es sich mehrheitlich um Einzelstücke. Es gibt laut Akta nur sehr wenige Prints, die allerdings hoch limitiert und handsigniert sind. Bisher habe man immer direkt mit Künstler:innen direkt gearbeitet. Seit einem Monat auch mit Galerien, die auf Subscription-Basis ihre Werke im Netzwerk des Wiener Startups verkaufen können.

KI mit kuratorischem Fachwissen

„Wir mussten zuerst verschiedene Hypothesen aufstellen, wonach ein Werk charakterisiert werden kann“, erklärt Akta. Die Charakteristiken und Faktoren, die Kurator:innen in Betracht ziehen, wurden in dem Machine Learning-Modell miteinbezogen. „Das haben wir dann mit einer riesigen Open-Source-Datenbank von 10 Millionen Werken trainiert.“ Die Resultate wurden von Kurator:innen analysiert und das Feedback wiederum eingearbeitet. Dieser Vorgang wurde mehrmals wiederholt, bis das Modell eigenständig die Charakteristika aus den Werken herausfiltern konnte.

Es handle sich um die Kombination eines Deep-Learning-Modells und einer Bilderkennungssoftware, welche Kunstwerke nach künstlerischen Richtungen klassifiziert, visuelle Motive identifiziert und Farbkombinationen und Stimmungen analysiert.

Das Kunst-Startup ist mittlerweile seit rund zwei Jahren auf dem Markt vertreten. In dieser Zeit wurden eigener Angabe nach über 3.000 Werke verkauft und in 54 Ländern geliefert.

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Das Zyglox-Team in Graz, in der Mitte die Gründer Jakob Moder (links) und Erik Gerstl (rechts). © Zyglox

Rund die Hälfte der Lifecycle-Kosten eines Zuges entfällt auf die Wartung, und davon wiederum mehr als die Hälfte auf Räder, Achsen und Fahrwerk, sagt Jakob Moder. Wie stark diese Bauteile im Betrieb tatsächlich belastet werden, wird bisher aber kaum gemessen. Der Grund ist simpel: Es fehlt an präziser Messtechnik, die im Dauerbetrieb einsetzbar ist. Das Grazer Startup Zyglox will das ändern.

„Die Eisenbahn ist nicht ins 21. Jahrhundert gekommen“

Der Name ist ein Wortspiel: Zyglox, gesprochen „Zügloks“, steht für Messtechnik für Züge und Loks. Dahinter stehen Jakob Moder und Erik Gerstl, die zuvor gemeinsam in der Messtechnik gearbeitet haben. Moder wechselte später in den Eisenbahnbereich und erlebte die Lücke dort aus der Praxis. Was es brauche, sei eine Lösung, „die das einerseits zuverlässig erkennt und gleichzeitig gut applizierbar ist“. Sein Urteil: „Bei der Usability ist die Eisenbahn nicht ins 21. Jahrhundert gekommen.“ Ende 2023 gründeten die beiden Techniker Zyglox in Graz.

Die bisherige Methode mit Dehnmessstreifen sei „einfach zu teuer“, erklärt Moder. Der Zug müsse dafür ein bis zwei Wochen zerlegt und instrumentiert werden, deshalb passiere das nur bei der Zulassung. „Das dauert ein Jahr, diese Technik reinzubringen, die Zulassung durchzuführen, und dann wird es wieder rausgenommen.“ Im laufenden Betrieb bleiben nur Beschleunigungssensoren, wie sie auch in jedem Smartphone stecken. „Das ist von der Datenqualität her ganz was anderes. Unser Sensor ist wie 4K, der Beschleunigungssensor liefert ein verpixeltes Foto von den Zuständen.“

Ein Sensor für Zulassung und Dauerbetrieb

Die Lösung von Zyglox lässt sich ohne größere Änderungen am Bauteil anbringen. „Wir haben eine Plug-and-Play-Lösung, die kann man einfach aufstecken“, sagt Moder. Ein Techniker braucht dafür laut Zyglox 30 Minuten. Der Sensor messe Dehnungen an Achsen, Wellen oder Schienen und liefere „gleiche oder bessere Daten als die Lösungen bisher“. Das Ziel ist ein Universalwerkzeug: genau genug für die Zulassung, aber so ausgelegt, dass es danach auf dem Fahrzeug bleibt und die Kräfte im Rad-Schiene-Kontakt dauerhaft erfasst. „Da gibt es ein großes Anwendungsfeld, denn damit wird auch die Infrastruktur überwacht“, so Moder.

Jeden Tag werden auf der Schiene hunderttausende Kilometer zurückgelegt. Zyglox will jeden davon nutzbar machen, um zu lernen, zu verbessern und vorherzusagen. Mit herkömmlichen Methoden war das Erfassen dieser Daten bisher zu teuer, zu langsam und zu aufwendig. © Zyglox

Physik aus dem Trafo, Sensoren aus dem Weltraum

Technisch nutzt Zyglox hochsensitive Magnetfeldsensoren aus der Raumfahrt, das Startup ist Teil eines Downstream-Programms der ESA. Das Prinzip erklärt Moder am Transformator: Der brummt, weil das Magnetfeld des Wechselstroms den Stahl minimal dehnt. „Und wir machen das Umgekehrte: Wenn sich der Stahl dehnt, ändert sich sein Magnetfeld in der Umgebung.“ Ein aktives Messverfahren berücksichtigt dabei den linearen Zusammenhang zwischen Belastung und Sensorsignal. Die Technologie ist patentiert, entwickelt und montiert wird in Graz.

Betreiber als Kunden, Wartung als Hebel

Als primäre Kunden sieht Zyglox die Bahnbetreiber, bei denen die Wartungskosten anfallen. Dazu kommt die Sicherheit: „Es gibt viele Vorfälle, die vielleicht nicht zu einem Unfall führen, wo man aber trotzdem sicherer und zuverlässiger unterwegs wäre, wenn man gutes Condition Monitoring hat.“

Ein kleines Pilotprojekt ist bereits abgeschlossen. Für 2027 ist der Einbau des Systems in Fahrzeuge im regulären Streckenbetrieb geplant, zunächst als Prototyp für einige Wochen Messung. Danach folgt die Zulassung. Ende 2027 soll daraus ein fertiges Produkt werden, erst dann könne die Skalierung beginnen, sagt Moder. An Interesse mangelt es nicht: „Wir können gar nicht alle Pilotprojekte machen“, weil Sensorentwicklung samt Software personalintensiv sei. Ende September zeigt das Team den Prototyp auf der InnoTrans in Berlin, der größten Messe für Schienenfahrzeuge.

Mit aws Preseed und aws Seed vom Effekt zum Produkt

Finanziert hat sich Zyglox bisher aus eigenen Mitteln und über die Austria Wirtschaftsservice (aws). Mit aws Preseed, konkret im Programm „aws Preseed | Seedfinacing – Deep Tech“, hat das Startup die ersten eineinhalb Jahre an der Sensortechnologie getüftelt. „Es hat uns die Möglichkeit gegeben, eine Idee, die bereits validiert war, einfach zu erproben. Einfach Zeit zu haben, weil Hardware dauert ein bisschen, etwa Prototypen zu iterieren“, sagt Moder. Es sei vor allem darum gegangen, „sicherzustellen, dass das dann ein Produkt werden kann“. Seit Mitte 2025 ist Zyglox im Seed-Programm der aws, das voraussichtlich bis Anfang 2028 läuft. Das Team ist inzwischen auf rund sieben Personen gewachsen. Für die Skalierungsphase im kommenden Jahr will sich das Startup nach Investoren umsehen: „Wenn eine Bestellung eintritt oder größer wird, werden wir das mit den aktuellen Mitteln wahrscheinlich nicht mehr stemmen können.“

Standortvorteil Graz

Den Standort Graz sieht Moder als klaren Vorteil: Siemens fertigt hier Fahrwerke, dazu kommen Messdienstleister, Prüfstandbauer und Nextsense. Zyglox sitzt direkt am Campus der TU Graz, mit Zugang zu Prüfständen der Universität und Maschinen der voestalpine. „Die gesamte Infrastruktur ist einzigartig“, sagt Moder. „Im Silicon Valley könnten wir das Produkt wahrscheinlich nicht entwickeln, in Österreich geht es besser. Das ist eigentlich ein bisschen verrückt, aber wir haben hier die optimalen Bedingungen.“


Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienkooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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KI-Kunstberatung: Wiener Startup bietet „Tinder für Kunst“

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Der Inhalt des Artikels zeigt, wie künstliche Intelligenz in der Kunstberatung eingesetzt wird, um den Zugang zum Kunstmarkt zu erleichtern und die Suche nach passenden Kunstwerken zu verbessern. Dies hat potenziell folgende gesellschaftspolitische Auswirkungen: 1. Demokratisierung des Kunstmarktes: Indem KI-Kunstberatung den Zugang zum Kunstmarkt erleichtert, können mehr Menschen Kunstwerke entdecken und erwerben. Es ermöglicht potenziell eine breitere Teilhabe an der Kunst und verringert die Dominanz traditioneller Gatekeeper wie Galerien und Kunstexperten. 2. Förderung von Künstlern: Das KI-System identifiziert Kunstwerke und Künstler anhand von bestimmten Kriterien und Kuratorenwissen. Dies kann dazu beitragen, weniger bekannte Künstler zu entdecken und ihre Werke einer breiteren Öffentlichkeit zugänglich zu machen. 3. Veränderung der Kunsterfahrung: Die Verwendung von KI in der Kunstberatung kann die Art und Weise verändern, wie Menschen Kunst entdecken und auswählen. Statt in Galerien oder Museen persönlich nach Kunstwerken zu suchen, können Nutzer dies digital tun und ihre Vorlieben durch Wischen auf einer Oberfläche ausdrücken. Es ist wichtig zu beachten, dass diese Auswirkungen sowohl positive als auch negative Aspekte haben können und von verschiedenen Faktoren abhängen, wie der Qualität des KI-Systems, der Kuratorenexpertise und der Transparenz des Kunstmarktes.

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