06.04.2020

2 Minuten 2 Millionen Voting: Wer ist euer Favorit der Folge 10?

Am Dienstagabend werden bei der PULS 4 Startup-TV-Show "2 Minuten 2 Millionen" wieder fünf Startups ihre Business-Ideen pitchen. Hier könnt ihr schon vorab für euren Favoriten der Woche voten.
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2 Minuten 2 Millionen
(c) Puls 4 / Gerry Frank

Am Dienstagabend ist es wieder soweit. Im Rahmen von “2 Minuten 2 Millionen” werden wieder fünf Startups ihre Geschäftsideen vor den Investoren pitchen.

Mit dabei sind diesmal Freshmo, Gembra Sports, Hektar Nektar, Rick Gin und Seitenbunt. Die Startups decken wieder ein breites Spektrum an Produkten und Dienstleistungen ab – angefangen von alkoholfreien Gin über ein multifunktionales Sportgerät bis hin zum Bienenschutzprojekt.

Hier könnt ihr wieder vorab für euren Favoriten der Woche voten. Dafür müsst ihr nur auf den Favoriten klicken. Die Beschreibungen zu den einzelnen Startups findet ihr unten.

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+++Live Stream, Porträts und Hintergründe zu 2 Minuten 2 Millionen+++

Freshmo

Bei Freshmo handelt es sich um eine biologisch abbaubare, Schimmel-vorbeugende Gesamtlösung für die Reinigung und das Auffrischen von Holz-, Stein- und Kunststoffoberflächen. Die Anwendung ist simpel: Aufsprühen, zehn Minuten einwirken lassen und mit der Freshmo-Bürste sowie Wasser einfach abwaschen.

(c) Puls 4 / Gerry Frank

Gemba Sports

Das Startup Gemba Sports hat ein multifunktionales Sportgerät namens Flexwalk entwickelt. Damit sollen Sportarten wie “Nordic Walking” oder Übungen mit einem Trainingsband kombiniert werden können.

=> mehr über das Startup

(c) Puls 4 / Gerry Frank

Hektar Nektar

Ebenfalls vertreten ist das in der heimischen Startup-Landschaft bekannte Startup Hektar Nektar rund um die beiden kununu-Gründer Mark und Martin Poreda. Sie haben sich das Ziel gesteckt, die Bienenpopulation im DACH-Raum bis 2028 um zehn Prozent zu steigern. Funktionieren soll das unter anderem über ein eigenes Sponsoring-Modell, bei dem Unternehmen Imker finanziell bei der Anschaffung neuer Bienenvölker unterstützen können. Weiters können Kunden eigene Honig-Abos abschließen.

=> mehr über das Startup

(c) Puls 4 / Gerry Frank

Rick Gin

Bei Rick Gin handelt es sich um ein Beverage-Startup das mit Rick Gin Free einen alkoholfreien “Gin” auf den Markt gebracht hat. Das Getränk wird biologisch in Österreich produziert. Bei den Produkten wird darauf geachtet, dass diese aus Österreich stammen. Zum Einsatz kommen unter anderem Wacholder aus Tirol und Zitronen aus Kärnten. Neben dem Rick Gin Free produzieren die Gründer zudem alkoholische Pendants in drei weiteren unterschiedlichen Sorten.

=> zum Beverage Startup

(c) Puls 4 / Gerry Frank

Seitenbunt

Bei Seitenbunt handelt es sich um ein ganzheitliche 18-teiliges Buchbastelset mit über 160 Stickern zum selber Ausmalen aus über 30 verschiedenen Themengebieten. Das Buch kann auch als Give-Away für Unternehmen zum Einsatz kommen. Für Merchandise Zwecke gestaltet Seitenbunt auch das Branding der Verpackung.

=> mehr über das Startup

(c) Puls 4 / Gerry Frank

Die Jury | 2 Minuten 2 Millionen

Wie in der vorherigen Staffel, so setzt sich auch in der 7. Staffel das Investorenpanel aus den folgenden bekannten Personen der Szene zusammen:

  • Österreichs bekanntester Winzer Leo Hillinger
  • Mediashop Geschäftsführerin Katharina Schneider
  • Nachhaltigkeitsexperte Martin Rohla
  • Runtastic-Gründer Florian Gschwandtner
  • Bau-Tycoon Hans Peter Haselsteiner

 

Auch Daniel Zech wird wieder Mediavolumen bei SevenVenutres an ausgewählte Startups verteilen. Und Markus Kuntke verteilt für Bipa, Merkur und Billa die “Start-Up Tickets”, mit denen die Produkte der Gründer in den Regalen der österreichischen Handelsketten gelistet werden.


=> zur Page der Sendung

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Ein Putzroboter putzt ein Waschbecken.
Der neue Putzroboter der TU Wien beim Reinigen des Test-Waschbeckens (c) tuwien.at

Roboter können für uns mittlerweile Staubsaugen, Rasenmähen oder Abwaschen. Doch wann können sie komplexere Aufgaben wie das Putzen eines Badezimmers erledigen? Forschende an der TU Wien haben nun möglicherweise eine Antwort darauf.

Denn an der TU Wien wurde ein neuer Putzroboter für das Badezimmer entwickelt, der unter anderem Waschbecken nach vorheriger Anleitung reinigen kann. Die Arbeit wurde bei der IROS 2024 in Abu Dhabi präsentiert – einer der renommiertesten Robotik-Konferenzen weltweit.

TU Wien-Roboter lernt vom Menschen 

Programmiertechnisch ist Putzen recht komplex. Ein Waschbecken ist sehr verwinkelt. Wie kommt man in die schwierigen Ecken, wieviel Kraft muss festgelegt werden? Ein Mensch macht es vor – der Roboter der TU Wien lernt.

“Die geometrische Form eines Waschbeckens mit Kameras zu erfassen, ist zwar relativ einfach. Aber das ist nicht der entscheidende Schritt. Viel schwieriger ist es, dem Roboter beizubringen: Welche Stelle der Oberfläche soll er mit welcher Art von Bewegung bearbeiten? Wie schnell? In welchem Winkel? Mit welchem Kraftaufwand?”, sagt Andreas Kugi vom Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik.

Nach Aussage der TU Wien benutzt der Roboter zum Lernen einen “Hightech-Schwamm”, ausgestattet mit Kraftsensoren und Tracking-Markern. Damit putzte ein Mensch mehrfach eine Außenkante des Test-Waschbeckens. “So generieren wir mit einigen wenigen Demonstrationen eine Riesenmenge an Daten, die dann verarbeitet werden, damit der Roboter lernt, was richtiges Putzen eigentlich bedeutet”, sagt Hartl-Nesic, der in Kugis Team die Industrial-Robotics-Gruppe leitet

Roboter hilft Handwerksbetriebe

Die neue Technologie sei laut TU Wien für viele Prozesse interessant, wie beispielsweise für das Schleifen von Holzwerkstücken in Tischlereien, das Reparieren und Polieren von Lackschäden an Fahrzeugkarosserien oder das Schweißen von Blechteilen. Letztlich sollen diese Roboter auf mobile Plattformen gesetzt werden können, sodass sie in Handwerksbetrieben flexibel eingesetzt werden.

Der Lernprozess gelingt laut Aussage der TU Wien durch eine innovative Datenverarbeitungsstrategie. Dabei werden mehrere bereits erprobte Techniken aus dem Bereich maschinelles Lernen kombiniert. Die Messdaten werden statistisch aufbereitet, und mit den Ergebnissen wird ein neuronales Netzwerk trainiert. Daraus resultieren optimierte Anweisungen für die Bewegungen des Roboterarms.

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