09.08.2017

2,2 Millionen Euro frisches Kapital für Eversports

Eversports, die Online-Buchungsplattform für Sportaktivitäten, konnte sich frisches Kapital von insgesamt 2,2 Millionen Euro sichern. Das Geld soll in das weitere Wachstum des Unternehmens gesteckt werden.
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Eversports kauft GymEntry
(c) eversports: Das Gründer-Team

Im Juli konnte Eversports eine Finanzierungsrunde in einer Höhe von 2,2 Millionen Euro abschließen. Die 2,2 Millionen Euro setzen sich zusammen aus einem Wandeldarlehen von Point Nine, Gerbig Ventures, RTA und Marcin Kurek sowie einem Kredit, besichert von AWS Double Equity. Eingesetzt wird dieses Kapital vordergründig in der Produktentwicklung sowie in der Vermarktung und im Vertrieb des neuen Eversports Studio Managers.

Vertrauen in Partnerschaft

Das Berliner Venture Capital Unternehmen Point Nine ist bereits seit Jänner 2016 bei Eversports an Bord. „Die Vision von Eversports ist großartig – einfachste Sportbuchungen sind ein unglaublicher Zukunftsmarkt. Das Team hat uns schon vor zwei Jahren beeindruckt und die Entwicklung der letzten Monate hat dieses Vertrauen noch einmal untermauert und uns überzeugt, erneut zu investieren.“, sagt Pawel Chudzinski von Point Nine.

Redaktionstipps

Neu an Bord

Kai Hansen und Jörg Gerbig sind neu eingestiegen und verstärken Eversports nun mit Kapital und Expertise. Die Beiden sind  Gründer von Lieferando und gingen erst letztes Jahr mit ihrem gemergten Unternehmen “Takeaway.com” an die Amsterdamer Börse.

Beeindruckende Zahlen

Grund für das Investment dürfte wohl gewesen sein, dass Eversports beeindruckende Zahlven vorweisen kann. Im ersten Halbjahr 2017 wurden bei Sportanbietern, die mit Eversports Software arbeiten, 3,6 Millionen Sportaktivitäten im Wert von 72 Millionen Euro gebucht. Im Vergleich zum Vorjahreszeitraum ist das eine Steigerung um mehr als 1100 Prozent. Davon wurden online und in den mobilen APPs mehr als 260.000 Sportaktivitäten von 60.000 Sportlern in 100 Sportarten in 244 Städten in vier Ländern gebucht.

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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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