04.09.2025
INVESTMENT

Novasign: Wiener Biotech-Startup holt Millionen-Investment aus den USA

Das Wiener Biotech-Startup Novasign holt sich ein Millioneninvestment aus den USA. Wo das frische Kapital reinfließt und was zukünftig noch geplant ist, verrät CEO und Co-Founder Mark Duerkop gegenüber brutkasten.
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Das © Novasign-Team.

Das Wiener Biotech-Startup Novasign, 2019 als Spin-off der BOKU Wien gegründet, hat sich auf die Optimierung von Bioprozessentwicklung durch Modellierungslösungen spezialisiert. Das Unternehmen spricht damit Kunden aus unterschiedlichen Bereichen an – von Biopharmazeutika über Enzymproduktion und kultivierte Lebensmittel bis hin zur akademischen Forschung.

Das neueste Tool brachte Novasign 2023 mit dem „Digital Twin“ auf den Markt. Mit dieser Desktop-Anwendung können für Pharma-, Enzym- und Cultured-Food-Prozesse digitale Zwillinge erstellt werden – virtuelle Nachbildungen, die Entwicklungszeiten und Laboraufwand um bis zu 70 Prozent reduzieren sollen. Kunden würden so von schnelleren Markteinführungen, geringeren Entwicklungskosten und erhöhter Prozessstabilität profitieren.

FFG-Förderung

Bisher finanzierte sich Novasign aus eigenen Mitteln und Projekterlösen, ergänzt durch öffentliche Förderungen wie beispielsweise durch die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft (FFG). „Diese Kombination aus Eigenleistung und staatlicher Unterstützung hat es uns ermöglicht, unsere Plattform unabhängig aufzubauen und gleichzeitig wissenschaftliche Exzellenz in marktfähige Spitzentechnologie zu überführen“, so CEO und Co-Founder Mark Duerkop gegenüber brutkasten.

„Strategische Allianz“

Nun öffnet sich das Startup erstmals für externes Kapital: Das börsennotierte US-Tech-Unternehmen Repligen Corporation steigt mit einem Millioneninvestment ein. Die genaue Summe wurde nicht bekannt gegeben.

Nach dem Investment sind die Unternehmensanteile wie folgt aufgeteilt:

Neben Repligen Corporation und CEO Duerkop sind auch die restlichen Co-Founder Roger Dalmau Diaz (CTO), Gerald Striedner und Martin Mayer beteiligt.

Das Gründerteam von Novasign. | © Xavier Laiz Diaz

Der Investor dient nicht nur als Geldgeber, sondern auch Partner in einer „strategischen Allianz“, um gemeinsam die Digitalisierung der globalen Biotechnologieindustrie voranzutreiben. „Gemeinsam mit Repligen können wir unsere Lösungen weltweit skalieren und der Industrie neue digitale Werkzeuge an die Hand geben“, so Duerkop. Das frische Kapital soll vor allem in die Skalierung und Internationalisierung fließen – genauer gesagt in „einen ausgewogenen Mix aus Marketing und Vertrieb, um unsere internationale Präsenz auszubauen“, so Duerkop. Gleichzeitig wolle man die Plattform leistungsfähiger und nutzerfreundlicher machen.

Kunden wie Takeda und Boehringer Ingelheim

Laut eigenen Angaben verzeichnet Novasign seit Jahren ein „starkes Wachstum“ mit einem dreistelligen prozentualen Umsatzwachstum pro Jahr. Zu ihren Referenzkunden zählen Pharmaunternehmen wie Takeda und Boehringer Ingelheim. Mehr als 30 Kundenprojekte wurden bisher abgeschlossen. 2024 gewann das Startup zudem gleich zwei Staatspreise: den „Innovation Econovius“ und „Consulting und IT Staatspreis“.

Internationalisierung mit Fokus auf USA

Nun konzentriert man sich bei Novasign auf die Internationalisierung, besonders in die USA. „Dort sehen wir die stärkste Nachfrage nach digitalen Lösungen, die Entwicklungszeiten verkürzen und Kosten reduzieren“, sagt Duerkop. Auch in Asien werden parallel die Marktchancen getestet. „Langfristig wollen wir uns als globaler Standard für modellbasierte Prozessentwicklung und digitale Zwillinge etablieren“, ergänzt er.

Das globale Netzwerk von Repligen bezeichnet Duerkop dabei als „entscheidenden Hebel“ für die Expansionspläne. Durch Zugänge zu bestehenden Vertriebskanälen, Industriekontakten und Marktexpertisen könnten sie ihre Lösungen „schneller und effizienter international ausrollen, als es uns alleine möglich wäre“, sagt Duerkop abschließend.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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