11.05.2017

„Agrar-Startups haben es schwer bei der Investorensuche“

David Saad entwickelt das Programm für Europas ersten Corporate Accelerator im Agrar-Bereich. Im Interview mit dem Brutkasten spricht er über die größten Trends und Herausforderungen im AgTech-Bereich.
/artikel/agrar-startups-haben-es-schwer-bei-der-investorensuche
palidachan-fotolia.com

Ein Problem am europäischen Agrarmarkt ist die Regulierung. Gerade internationale Startups haben Europa deshalb weit hinten in ihrer Prioritätenliste – Märkte wie Asien sind da viel attraktiver.

Welche großen Trends zeichnen sich derzeit im AgTech-Bereich ab?

(c) Screenshot Agro Innovation Lab

David Saad: Der große Trend war letztes Jahr definitiv Smart Farming, also Farm-Management-Systeme, und Konzepte, die den Landwirt dabei unterstützen, noch präziser zu arbeiten. Bewässerung war auch ein großer Trend – vor allem bei außereuropäischen Startups, weil Wasser eine wichtige und knappe Ressource ist. Ein dritter starker Trend ist Urban Farming, also die Nutzung von Dachflächen und anderen ungenutzten Flächen in Städten. Der Hintergrund ist, dass verfügbare Landwirtschaftsflächen immer rarer werden, weil die Städte sich immer mehr ausbreiten. Gleichzeitig steigt aber der Bedarf an Landwirtschafts-Produkten.

Und welche Bereiche sind von ihrem Unternehmen, der Raiffeisen Ware Austria (RWA), am stärksten nachgefragt?

Wir sind da sehr offen, weil Startups oft ja noch nicht wissen, in welchem Feld man ihre Technologie einsetzen könnte. Letztes Jahr haben wir uns für Startups aus dem Bereich Automatisierung und Bewässerung entschieden und ein österreichisches Startup aus dem Bereich Bio-Landwirtschaft – die kommen ursprünglich aus der Pharmabranche.

„Der große Trend im vergangenen Jahr war definitiv Smart Farming.“

Die RWA betreibt seit letztem Jahr das Agro Innovation Lab. Was genau passiert dort?

Wir sind zuständig für die Akquisition von Innovationen außerhalb des Unternehmens für die RWA. Der erste Schritt, den wir gewählt haben, ist Innovationen über Startups hereinzuholen. Wir haben Europas ersten Corporate Accelerator im AgTech-Bereich gegründet. Im Herbst 2016 haben wir den ersten Durchlauf gehabt. Wir bieten ein vier bis fünfmonatiges Programm, mit dem wir den Startups am Weg zum nächsten Level unter die Arme greifen. Wir stellen dabei unser Netzwerk, unser Knowhow und unsere Beratung zur Verfügung.

Redaktionstipps

Was ist ihre Rolle im Innovation Lab?

Ich bin verantwortlich für das Acceleration-Programm. Das Innovation Lab hat auch noch andere Aufgabengebiete, der Hauptteil ist aber das Acceleration-Programm. Wir machen Startups auf das Programm aufmerksam, entwickeln das Programm und wählen mit verschiedenen Gremien – intern und extern – die Teilnehmer aus. Innerhalb des Programms sind die Startups nicht wie bei einem Inkubator durchgehend bei uns im Büro. Die Startups die wir suchen und die uns brauchen können, sind in der Regel bereits „later stage“ – die können es sich nicht leisten, vier Monate nach Wien zu ziehen. Wir haben deshalb einzelne Anwesenheitswochen und geben dann Aufgaben mit, die sie in der jeweiligen Region bearbeiten können. Im letzten Jahr hatten wir 162 Bewerbungen aus 49 Ländern. Ins Programm aufgenommen haben wir dann vier Startups.

Sind Übernahmen ein Thema für die RWA?

Unser Ziel ist es nicht, Finanzinvestitionen aufzubauen. Im Einzelfall kann es aber zum Beispiel bei einer langen Kooperation zu einer Erhöhung der Anteile kommen, wenn das von beiden Seiten gewünscht ist. Wir schließen nicht komplett aus, ein Startup zu übernehmen. Aber Übernehmen sind auch nicht von vorne herein unser Ziel. Unser Ziel sind langfristige Kooperationen in Vertrieb, Forschung oder Feldversuchen.

+++Kommentar: Österreich vergibt im AgTech-Bereich gerade eine Chance+++

Wie stark ist die österreichische Agrar-Startup-Szene entwickelt?

Wir hatten letztes Jahr aus Zentral- und Ost-Europa 45 Bewerbungen und 19 davon waren aus Österreich. Wir erreichen nicht jedes Startup, aber ich habe schon den Eindruck, dass der Agrar-Bereich immer interessanter wird für Startups.

„Wenn man als europäisches Startup schnell skalieren will, ist es besser, von Europa wegzugehen.“

Woran glauben Sie liegt das?

Jetzt gerade ist Entrepreneurship ein wenig ein Trend. Dieser Generation ist auch Nachhaltigkeit wichtig, ihr ist wichtig, dass man mit wertvollen Ressourcen verantwortungsvoll umgeht. Und durch neue Technologien ergeben sich Möglichkeiten in genau diesen Bereichen.

Worin sehen Sie Herausforderungen für Agrar-Startups in Österreich?

Ein Problem am europäischen Agrarmarkt ist die Regulierung. Gerade internationale Startups haben Europa deshalb weit hinten in ihrer Prioritätenliste – Märkte wie Asien sind da viel attraktiver.Wenn man als europäisches Startup schnell skalieren will, ist es besser, von Europa wegzugehen. Ein grundsätzliches Problem von Agrar-Startups ist auch, dass es nicht so einfach ist Investoren zu finden, wie in anderen Bereichen. Das Problem beim Proof of Concept im Agrar-Bereich ist, speziell in der Bewässerung und Pflanzenzucht, dass man immer auf die Vegetationsperiode angewiesen ist. Die Zyklen, um zu beweisen, dass eine Idee aufgeht, sind einfach länger als in anderen Bereichen.

Ist das Risiko im Agrar-Bereich höher?

Ein IT-Startup programmiert etwas und kann es sofort herzeigen. Hinzu kommt, dass Landwirte mit sehr niedrigen Margen kämpfen und oft ein enges Vertrauensverhältnis zu Zulieferern haben. Landwirte können es sich oft nicht so gut leisten, viel herumzuexperimentieren. Es steht einfach zu viel am Spiel. Setzt ein Landwirt zum Beispiel auf ein Startup mit einer neuen Sprühtechnik für Dünger, muss das für einen repräsentativen Feldversuch ja auf eine große Fläche aufgebracht werden. Soetwas lässt sich einfach nicht schnell und ohne Risiko testen. Deshalb sind leider im Vorfeld auch höhere Investitionen notwendig und es braucht länger, um diese Investitionen wieder hereinzuholen.

HIER gehts zum Agro Innovation Lab

Deine ungelesenen Artikel:
vor 10 Stunden

patentbutler.ai will Zeit für Patentrecherchen deutlich verkürzen

Eine neue KI‐Plattform will Recherche‑ und Monitoring­aufwand im Patent-Bereich deutlich reduzieren. Dahinter stehen das oberösterreichische Unternehmen ABP Patent Network und IBM. Ihr gemeinsames SaaS‑Produkt kombiniert austauschbare Large‑Language‑Modelle mit On‑Prem‑Hardware.
/artikel/patentbutler-ai-ibm-abp
vor 10 Stunden

patentbutler.ai will Zeit für Patentrecherchen deutlich verkürzen

Eine neue KI‐Plattform will Recherche‑ und Monitoring­aufwand im Patent-Bereich deutlich reduzieren. Dahinter stehen das oberösterreichische Unternehmen ABP Patent Network und IBM. Ihr gemeinsames SaaS‑Produkt kombiniert austauschbare Large‑Language‑Modelle mit On‑Prem‑Hardware.
/artikel/patentbutler-ai-ibm-abp
Marco Porak (IBM) und Daniel Holzner
Marco Porak (IBM) und Daniel Holzner (ABP) | Foto: IBM/H. Klemm

Wer eine Idee patentieren will, muss mühsam Fachsprache lernen oder teure externe Hilfe einkaufen. „Man glaubt gar nicht, wie viele Erfinder glauben, sie hätten etwas erfunden“, erläuterte der Geschäftsführer von ABP Patent Network, Daniel Holzner, bei einer gemeinsamen Pressekonferenz in Wien mit Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich. Das muss aber erst einmal überprüft werden.

Patentbutler.ai will hier Abhilfe schaffen: Die Nutzer:innen kopieren ihren Entwurf in ein Textfeld, die KI formt ihn in juristisch korrekte Patentansprüche um und zerlegt ihn zugleich in einzelne technische Merkmale. Das System durchsucht 170 Millionen Patentveröffentlichungen, die es vorab vektorisiert hat. Ein semantischer Abgleich zeigt, welche Publikationen die Merkmal‑Listen überdecken; eine Ampelfärbung markiert die Trefferquote. 

Die Suche dauert gut 30 Sekunden und lieferte im Demo‑Fall auf der Pressekonferenz 60 relevante Patentfamilien. Im Patentwesen werden Anmeldungen für dieselbe Erfindung in verschiedenen Ländern zu sogenannten Patentfamilien zusammengefasst. Weltweit existieren etwa 68 Millionen solcher Patentfamilien, die sich in den 170 Millionen Patentveröffentlichungen widerspiegeln. 

Mehrere Modelle für unterschiedliche Aufgaben

Patentbutler.ai baut auf Watson X von IBM, nutzt aber nicht nur IBMs Granite‑Modelle. „Wir wussten, wir können uns und wollen uns nicht auf einzelne Modelle fokussieren“, sagte Holzner. Die Software wählt je nach Aufgabe das bestgeeignete LLM: ein generatives Modell für die Text­transformation, ein multimodales Modell für Zeichnungen und ein Embedding‑Modell für die Vektor‑Suche. Open‑Source‑Modelle von Hugging Face lassen sich ebenso einbinden wie proprietäre Alternativen.

Halluzinationen begegnet ABP mit Feintuning auf patent­spezifische Trainingssätze und mit Watson X Governance, das jede Modellversion samt Trainingsdaten protokolliert. Parallel dazu arbeitet das Team mit IBM daran, die Datenbasis selbst stets aktuell zu halten. „Wir haben es in unserer engen Zusammenarbeit geschafft, den Datenbestand tagesaktuell zu halten“, erläuterte IBM‑Österreich‑Chef Marco Porak.

SaaS-Angebot und Appliance-Version

Die KI läuft nicht in einer Public Cloud, sondern über ein Rechenzentrum in Österreich. Neben Patentbutler.ai Prompting, einem Chat‑Interface für sicheres Prompten ohne Datenabfluss, und Patentbutler.ai Search, der voll­wertigen Recherche‑ und Analyse­umgebung als SaaS, gibt es als weiteres Angebot noch Patentbutler.ai Appliance – eine Kombination aus Hardware und Software für den Betrieb mit eigener Infrastruktur.

Die Lizenz orientiert sich an Nutzerzahl und Dokumentvolumen. Bereits in der MVP‑Phase gewann ABP erste Industrie­kunden, deren Namen das Unternehmen noch nicht öffentlich macht. Die Anwendung will aber nicht nur forschende Konzerne adressieren. Auch Startups und KMU sehen die beiden Unternehmen als Zielgruppe – etwa um Anmeldungen von Konkurrenten zu überwachen.

Vor 18 Monaten mit Minimal-Prototyp gestartet

Das Projekt startete vor 18 Monaten mit einem Minimal­prototyp. Seither tauschten die Partner Modelle, entwickelten ein Framework für automatisierte Modell­auswahl und optimierten die Daten­pipeline. Porak beschreibt die Zusammenarbeit als ständiges Ping‑Pong zwischen IP‑Expertinnen und KI‑Ingenieurinnen. Etabliert sich das Produkt am Markt, könnte aus einem Spezial­werkzeug ein Standard im IP‑Management werden – und die Zeit der manuellen Patent­suche endgültig enden.

Für die kommenden Monate ist geplant, den Patentbutler weiter im Markt zu etablieren. Dazu gehört die Einführung der Appliance-Variante, die es Unternehmen ermöglicht, die Software und Hardware mit eigener Infrastruktur zu betreiben. Außerdem ist vorgesehen, die Technologie auf weitere Dokumenttypen wie Produktdokumentationen und technische Richtlinien auszuweiten.

vor 10 Stunden

patentbutler.ai will Zeit für Patentrecherchen deutlich verkürzen

Eine neue KI‐Plattform will Recherche‑ und Monitoring­aufwand im Patent-Bereich deutlich reduzieren. Dahinter stehen das oberösterreichische Unternehmen ABP Patent Network und IBM. Ihr gemeinsames SaaS‑Produkt kombiniert austauschbare Large‑Language‑Modelle mit On‑Prem‑Hardware.
vor 10 Stunden

patentbutler.ai will Zeit für Patentrecherchen deutlich verkürzen

Eine neue KI‐Plattform will Recherche‑ und Monitoring­aufwand im Patent-Bereich deutlich reduzieren. Dahinter stehen das oberösterreichische Unternehmen ABP Patent Network und IBM. Ihr gemeinsames SaaS‑Produkt kombiniert austauschbare Large‑Language‑Modelle mit On‑Prem‑Hardware.
Marco Porak (IBM) und Daniel Holzner
Marco Porak (IBM) und Daniel Holzner (ABP) | Foto: IBM/H. Klemm

Wer eine Idee patentieren will, muss mühsam Fachsprache lernen oder teure externe Hilfe einkaufen. „Man glaubt gar nicht, wie viele Erfinder glauben, sie hätten etwas erfunden“, erläuterte der Geschäftsführer von ABP Patent Network, Daniel Holzner, bei einer gemeinsamen Pressekonferenz in Wien mit Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich. Das muss aber erst einmal überprüft werden.

Patentbutler.ai will hier Abhilfe schaffen: Die Nutzer:innen kopieren ihren Entwurf in ein Textfeld, die KI formt ihn in juristisch korrekte Patentansprüche um und zerlegt ihn zugleich in einzelne technische Merkmale. Das System durchsucht 170 Millionen Patentveröffentlichungen, die es vorab vektorisiert hat. Ein semantischer Abgleich zeigt, welche Publikationen die Merkmal‑Listen überdecken; eine Ampelfärbung markiert die Trefferquote. 

Die Suche dauert gut 30 Sekunden und lieferte im Demo‑Fall auf der Pressekonferenz 60 relevante Patentfamilien. Im Patentwesen werden Anmeldungen für dieselbe Erfindung in verschiedenen Ländern zu sogenannten Patentfamilien zusammengefasst. Weltweit existieren etwa 68 Millionen solcher Patentfamilien, die sich in den 170 Millionen Patentveröffentlichungen widerspiegeln. 

Mehrere Modelle für unterschiedliche Aufgaben

Patentbutler.ai baut auf Watson X von IBM, nutzt aber nicht nur IBMs Granite‑Modelle. „Wir wussten, wir können uns und wollen uns nicht auf einzelne Modelle fokussieren“, sagte Holzner. Die Software wählt je nach Aufgabe das bestgeeignete LLM: ein generatives Modell für die Text­transformation, ein multimodales Modell für Zeichnungen und ein Embedding‑Modell für die Vektor‑Suche. Open‑Source‑Modelle von Hugging Face lassen sich ebenso einbinden wie proprietäre Alternativen.

Halluzinationen begegnet ABP mit Feintuning auf patent­spezifische Trainingssätze und mit Watson X Governance, das jede Modellversion samt Trainingsdaten protokolliert. Parallel dazu arbeitet das Team mit IBM daran, die Datenbasis selbst stets aktuell zu halten. „Wir haben es in unserer engen Zusammenarbeit geschafft, den Datenbestand tagesaktuell zu halten“, erläuterte IBM‑Österreich‑Chef Marco Porak.

SaaS-Angebot und Appliance-Version

Die KI läuft nicht in einer Public Cloud, sondern über ein Rechenzentrum in Österreich. Neben Patentbutler.ai Prompting, einem Chat‑Interface für sicheres Prompten ohne Datenabfluss, und Patentbutler.ai Search, der voll­wertigen Recherche‑ und Analyse­umgebung als SaaS, gibt es als weiteres Angebot noch Patentbutler.ai Appliance – eine Kombination aus Hardware und Software für den Betrieb mit eigener Infrastruktur.

Die Lizenz orientiert sich an Nutzerzahl und Dokumentvolumen. Bereits in der MVP‑Phase gewann ABP erste Industrie­kunden, deren Namen das Unternehmen noch nicht öffentlich macht. Die Anwendung will aber nicht nur forschende Konzerne adressieren. Auch Startups und KMU sehen die beiden Unternehmen als Zielgruppe – etwa um Anmeldungen von Konkurrenten zu überwachen.

Vor 18 Monaten mit Minimal-Prototyp gestartet

Das Projekt startete vor 18 Monaten mit einem Minimal­prototyp. Seither tauschten die Partner Modelle, entwickelten ein Framework für automatisierte Modell­auswahl und optimierten die Daten­pipeline. Porak beschreibt die Zusammenarbeit als ständiges Ping‑Pong zwischen IP‑Expertinnen und KI‑Ingenieurinnen. Etabliert sich das Produkt am Markt, könnte aus einem Spezial­werkzeug ein Standard im IP‑Management werden – und die Zeit der manuellen Patent­suche endgültig enden.

Für die kommenden Monate ist geplant, den Patentbutler weiter im Markt zu etablieren. Dazu gehört die Einführung der Appliance-Variante, die es Unternehmen ermöglicht, die Software und Hardware mit eigener Infrastruktur zu betreiben. Außerdem ist vorgesehen, die Technologie auf weitere Dokumenttypen wie Produktdokumentationen und technische Richtlinien auszuweiten.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag