01.04.2020

Aeroficial Intelligence: Wie ein Grazer Startup mit AI die Luftfahrt effizienter macht

Das Grazer Startup Aeroficial Intelligence hat eine cloudbasierte Plattform entwickelt, die in Echtzeit Flugdaten analysiert und aufzeichnet, um Vorhersagen für unterschiedlichste Zwecke wie Rollzeiten oder Verspätungen zu ermöglichen. Der brutkasten hat mit Gründer Markus Stadlmair über die technologische Entwicklung gesprochen und welche Auswirkungen die Coronakrise für sein Startup hat.
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Aeroficial Intelligence
(c) Aeroficial Intelligence / AdobeStock
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Wer in diesen Tagen der Coronakrise auf Flight-Tracking-Tools wie Flightradar24 schaut, kann klar und deutlich erkennen, dass weltweit immer weniger Flüge stattfinden. Am Montag letzter Woche gab es im europäischen Luftraum laut Eurocontrol nur noch rund 6800 kontrollierte Flüge und damit weniger als ein Viertel eines vergleichbaren Tages im vergangenen Jahr. Keine einfachen Zeiten für die Luftverkehrsbranche.

Eines ist bereits gewiss: Der Kostendruck für Airlines wird auch nach der Krise weiter steigen. Die Devise lautet: Die Luftfahrt-Branche muss künftig noch effizienter werden. Die Lösung hierfür könnten “Performance-driven-decision-making”-Tools bringen, die mit Artificial Intelligence (AI) Prozesse in der Luft und am Boden weiter optimieren.

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Grazer Startup Aeroficial Intelligence

An einem derartigen Tool arbeitet derzeit auch das Grazer Startup Aeroficial Intelligence rund um die drei Gründer Markus Stadlmair, Johannes Schuster und Julian Jank. Das Startup wurde 2018 gegründet und hat eine cloudbasierte Plattform entwickelt, die in Echtzeit Flugdaten analysiert und aufzeichnet, um Vorhersagen für unterschiedlichste Zwecke wie Rollzeiten oder Verspätungen zu ermöglichen.

Die Benutzeroberfläche | (c) Aeroficial Intelligence

Probleme erkennen

Wie Aeroficial Intelligence Co-Founder Markus Stadlmair gegenüber dem brutkasten erläutert, zielt die Analytics-Plattform und das sogenannte “Performance Cockpit”-Tool in erster Linie darauf ab, Ineffizienzen im Flughafenbetrieb zu erkennen. Diese können beispielsweise eine zu hohe Runway-Occupancy-Time oder lange Wartezeiten beim Enteisen von Flugzeugen umfassen. Zudem können über KPI-Dashboards maßgeschneiderte Berichte erstellt werden, um in weiterer Folge auf Basis der Daten Verbesserungsmöglichkeiten zu erarbeiten.

Die nötigen Daten

Die Plattform von Aeroficial Intelligence wird mit unterschiedlichsten Daten gefüttert. Dazu zählen auch Daten von ADS-B-Transpondern, die bei den meisten Verkehrsflugzeugen eingebaut sind und durch Antennen am Boden empfangen werden. Stadlmair erläutert, dass sein Startup bei einigen österreichischen Flughäfen bereits Test-Receiver in Betrieb hat, um die ADS-B-Daten zu empfangen.

Die Coronakrise bedeutet allerdings nicht, dass das Startup derzeit die Weiterentwicklung des Produktes komplett einschränken musste. “Natürlich betrifft uns die Coronakrise, allerdings haben wir in den letzten zwei Jahren einen großen Pool an Daten gesammelt und können mit diesen an unserer Software weiterarbeiten, um unseren Kunden nach der Krise in der Wideraufnahme des Flugbetriebs zu unterstützen”, so Stadlmair.

aws Preseed-Förderung und Finanzierungsrunde

Für die Entwicklung des bereits genannten “Performance Cockpit”-Tools hat das Startup eine aws Preseed-Förderung in Anspruch genommen, die im sechsstelligen Bereich lag. Zudem befindet sich das Startup derzeit in der Seed Finanzierungsrunde mit Investoren.

Stadlmair erläutert weiters, dass er gemeinsam mit seinem Team in engen Kundengesprächen mit Airlines, Flughäfen und Flugsicherungen ist. Mit unterschiedlichen Stakeholdern laufen bereits Testphasen, wobei das Produkt auf Grundlage der Kundenanforderungen weiterentwickelt wird. Aufgrund eines Non-Disclosure Agreements dürfen die Testkunden allerdings nicht genannt werden.

Dass die Software von Aeroficial Intelligence international bereits auf Anerkennung stößt, beweist die Auszeichnung mit dem “Galileo Masters Award”. Das Startup wurde im Herbst 2019 sogar zum “Overall Winner” dieses Wettbewerbs gewählt, der innovative Ideen mit Bezug auf Weltraumtechnologie aus ganz Europa auszeichnet.

Die weiteren Pläne

Als nächsten Schritt soll das Tool mit Hilfe von AI in Bezug auf „Vorhersagen“ weiterentwickelt werden. Dadurch soll künftig eine noch effektivere Planung und Ausführung von Prozessen in der Luft sowie am Boden gewährleistet werden. In Zeiten des zunehmenden Kostendrucks für Airlines ein unumgänglicher Lösungsansatz.


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*Disclaimer: Der Artikel ist in Kooperation mit dem Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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