03.04.2025
MOBILFUNK

A1 und Nokia starten ersten Pre-6G-Test in Österreich

6G verspricht nicht nur schnellere Datenübertragung, sondern auch komplett neue Anwendungsmöglichkeiten. Seit heute läuft der erste Test in Österreich. Einsatzbereit ist die Technologie aber frühestens 2030.
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Start des Pre-6G-Tests bei A1
Start des Pre-6G-Tests | Foto: A1/ APA Fotoservice / Rastegar

An diesem Donnerstag haben sich etwa zwei Dutzend Menschen im Hof des Technologiezentrums von A1 in Wien versammelt. Einige starren gebannt auf eine Antenne, die am Dach des Gebäudes befestigt ist. Andere warten, bis auf einem Empfangsgerät erste Daten zu sehen sind. Denn die Antenne sendet Signale – und zeigt, wie der Mobilfunk der Zukunft aussehen könnte.

Die Techniker:innen von Nokia und A1 haben nämlich soeben den ersten Pre-6G-Test in Österreich gestartet. Pre-6G heißt die Technologie, weil es noch gar keine Standards für 6G gibt. Die legen Expert:innen erst ab 2027 fest. Für den kommerziellen Einsatz wird 6G dann frühestens 2030 bereit sein. Fest steht jedenfalls: Die drahtlose Kommunikation über Funkmasten soll schneller werden, und mehr Daten senden und empfangen können als zuvor.

Der erste Speedtest im Technologiezentrum misst eine maximale Geschwindigkeit von 1400 Mbit pro Sekunde. Das soll aber nur der Anfang sein. Denn 6G bedeutet nicht nur schnellere Netzwerke. Es soll Echtzeit-Kommunikation ermöglichen, den Energieverbrauch in Häusern optimieren und uns autonomem Fahren näherbringen. So viel zur Vision.

Pre-6G im Speedtest
Pre-6G im Speedtest | Foto: A1/ APA Fotoservice/ Rastegar

Herausforderungen bei 6G

Einige Herausforderungen gibt es aber noch. Ein Beispiel: Aus technischer Sicht bedeutet schnellere Datenübertragung auch höhere Frequenz. Und je höher eine Frequenz, desto geringer ist ihre Reichweite. Der Problematik ist man sich auch bei A1 und Nokia bewusst. “Es gibt Einschränkungen in der Reichweite, aber durch die höhere Anzahl der Antennen kann die Reichweite relativ gut aufrechterhalten werden”, sagt Christian Laqué, CTO von A1 Österreich. Wie weit das Signal der Antenne auf dem A1-Dach reicht, wird der aktuelle Test zeigen. „Ein Ziel des Tests besteht darin, das Funkfeld zu vermessen und die Reichweiten im Vergleich zu anderen Frequenzbändern zu analysieren“, heißt es dazu seitens A1.

Für die Datenübertragung braucht die 6G-Technologie in etwa doppelt so viele Antennen wie die 5G-Technologie. Auf einer großen Antenne sitzen dabei jeweils viele kleine Antennen. Um mehrere dieser Antennen zum Senden und Empfangen von Signalen zu nutzen, verwenden Mobilfunk-Anbieter die MIMO-Technologie – Multiple Input Multiple Output. Das verbessert die Datenübertragung in Funknetzen. MIMO wird in 4G, 5G und später eben auch in 6G eingesetzt. Die vielen Antennen ermöglichen es, die Energie gezielt zu leiten.

KI soll Frequenz regeln

Um die Energie noch gezielter zu verteilen, soll in Zukunft auch Künstliche Intelligenz zum Einsatz kommen. “Die Netze sollen intelligenter werden, mit Machine Learning zum Beispiel”, sagt Christoph Rohr, Country Manager bei Nokia. Die Vorstellung der Manager: Netzwerke, die auf spezifische Use Cases reagieren können. „AI soll helfen, die Frequenz zu verteilen, weil Menschen das gar nicht mehr überblicken können“, ergänzt A1-CTO Laqué.

Gleichzeitig soll 6G die Basis für fortschrittlichere KI-Anwendungen legen, indem es die notwendige Bandbreite, niedrige Latenz und hohe Zuverlässigkeit für datenintensive KI-Prozesse bereitstellt.

Einsatzmöglichkeiten von 6G

Was genau die Technologie für die Praxis bedeutet, sehen sich Techniker:innen gerade gemeinsam mit Unternehmen an. Es geht beispielsweise um die Frage, wie man Fabriken digitalisieren kann. Was wirklich möglich ist, muss sich aber noch zeigen. Möglicherweise werden die Use Cases, von denen die Mobilfunk-Anbieter sprechen, erst in ein paar Jahren erfunden. Bis dahin sollte 6G – voraussichtlich – einsatzfähig sein.

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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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