12.03.2026
ERDBEOBACHTUNG

Another Earth: Wiener KI-Daten-Startup holt sich 3,5 Mio. Euro

Das Wiener Startup Another Earth sichert sich 3,5 Millionen Euro für die kommerzielle Skalierung seiner Plattform für synthetische Erdbeobachtungsdaten. Mit dem frischen Kapital möchte das Startup nun die internationale Expansion vorantreiben.
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Das Gründer:innen-Duo von Another Earth Maya Pindeus, CEO, und Felix Geremus, CTO | © Another Earth
Das Gründer:innen-Duo von Another Earth Maya Pindeus, CEO, und Felix Geremus, CTO | © Another Earth

Erst im Jänner dieses Jahres hatte das von Maya Pindeus und Felix Geremus gegründete Unternehmen einen wichtigen Meilenstein erreicht, als es sich den Zugang zum europäischen Supercomputer-Netzwerk EuroHPC sicherte (brutkasten berichtete). Nun gab das ursprünglich in Graz, nun in Wien ansässige Startup über seinen LinkedIn-Kanal den nächsten Wachstumsschritt bekannt: Another Earth hat eine Finanzierungsrunde in Höhe von insgesamt 3,5 Millionen Euro abgeschlossen. Mit dem neuen Kapital plant das Unternehmen den direkten Übergang von der technologischen Forschungs- und Entwicklungsphase (R&D) zur kommerziellen Skalierung seiner Plattform.

Als neuer Investor beteiligt sich der irische Risikokapitalgeber Wake-Up Capital an der aktuellen Finanzierungsrunde. Ebenfalls investiert sind die bestehenden Partner Rockstart, Inovexus und die Stamco AG. Flankiert wird das private Kapital durch öffentliche Mittel und Förderungen: Als Unterstützer nennt das Startup die Austria Wirtschaftsservice (aws), die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) sowie die Europäische Weltraumorganisation (ESA). Wie sich die Summe von 3,5 Millionen Euro auf privates Risikokapital und öffentliche Förderungen aufteilt, wurde nicht im Detail kommuniziert.

Synthetische Daten gegen den Engpass bei Satellitenbildern

Another Earth entwickelt Technologien zur Generierung von synthetischen Satellitenbildern und Geodaten mithilfe von generativer künstlicher Intelligenz (KI) und 3D-Modellierung. Hintergrund ist der branchenweite Mangel an hochauflösenden Erdbeobachtungsdaten. Herkömmliche Satellitenaufnahmen sind oft kostenintensiv, schwer zugänglich und erfordern eine aufwendige manuelle Datenkennzeichnung (Labeling).

Durch die Erstellung synthetischer, bereits segmentierter Datensätze ermöglicht das Startup das effizientere und kostengünstigere Training von KI-Modellen zur Umweltbeobachtung und Infrastrukturanalyse. Die Rechenleistung für das Training dieser komplexen Modelle lieferte im Vorfeld das EuroHPC-Netzwerk.

„Die größte Hürde für die Skalierung von Erdbeobachtungs-KI ist die Knappheit und der prohibitive Preis von hochwertigen Trainingsdaten“, wird Maya Pindeus, CEO und Co-Gründerin von Another Earth von der Plattform tech.eu zitiert „Mit dieser Finanzierung und unserem Einsatz in kritischen Ökosystemen von Lateinamerika bis Afrika generieren wir Daten, wo es bisher keine gab. Wir geben Organisationen die Werkzeuge an die Hand, um von einer reaktiven Krisenreaktion zu einer proaktiven, vorausschauenden Intervention überzugehen.“

Einsatzgebiete von Subsahara-Afrika bis Brasilien

Die Technologie der Plattform richtet sich an Branchen wie den Bergbau, die Infrastrukturplanung, das Versicherungswesen sowie den Natur- und Umweltschutz. Der internationale Rollout läuft bereits: In Subsahara-Afrika wird die Software in Zusammenarbeit mit GeoTerra Image zur Überwachung der Umweltauswirkungen von Bergbau- und Industrieanlagen eingesetzt. In Brasilien fokussiert sich das Unternehmen laut tech.eu durch eine Partnerschaft mit NovaTerra auf die Überwachung von Entwaldung, landwirtschaftliche Analysen und die Bewertung von Klimarisiken.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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