11.06.2024
GAMING

Aimcademy: Salzburger Gaming-Startup lehrt besseres Zielen bei Shootern

Aimcademy entwickelt ein wissenschaftsbasiertes Trainingstool für Gamer und möchte damit u.a. die Reaktionszeit bei kompetitiven Shootern verbessern.
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Aimcademy
(c) Aimcademy - Das Aimcademy-Team.

Laut der WKO wuchs die Gaming-Branche in den letzten Jahrzehnten rasant und hat sich zu einem gewaltigen Wirtschaftszweig entwickelt. Weltweit spielen aktuell ungefähr 2,5 Milliarden Menschen, Tendenz steigend. In Österreich sind es einer Studie von A1 zufolge 54 Prozent der Bevölkerung, die sich mindestens einmal pro Woche einem Computer-Game hingeben.

Obwohl Gaming längst in der Mitte der Gesellschaft angekommen ist und das Durchschnittsalter in Österreich bei 35 Jahren liegt, wird die Wirtschaftskraft dieser Branche trotz ihres enormen Potenzials oftmals noch unterschätzt. Zahlen belegen jedoch, dass die weltweiten Umsätze für PC-Spiele sich zwischen 2011 und 2019 auf über 31 Milliarden US-Dollar fast verdoppelt haben.

Der Informationsdienst des Instituts der deutschen Wirtschaft schreibt gar, dass die Gamingbranche 2022 schätzungsweise 201 Milliarden Euro einnahm. Zum Vergleich: Das ist etwa das Siebenfache dessen, was 2021 in die Kinokassen rund um den Globus floss. Diesem Trend möchte sich nun das Salzburger Startup Aimcademy zunutze machen.

Aimcademy: Training für Shooter

Das Team rund um Julian Schönauer, Simon Seebacher, Bianca Quehenberger, Sandro Figo und Iris Trummer weiß, dass sich mehrere hundert Millionen Menschen für kompetitives Spielen von „Action-Shooter Games“ interessieren. Diese Zielgruppe möchte man nun ansprechen und wird dabei vom AWS First Incubator, von der FH Salzburg und dem FHStartup Center unterstützt.

Aimcademy ist ein wissenschaftlich fundierter Zieltrainer für die Maus auf dem PC, der es Spieler:innen ermöglichen soll, ihr volles Potential in Action-Spielen zu erreichen, um ihr Lieblingsspiel besser zu beherrschen. Es involviert die „Average Reaction Time“, den richtigen „Angle“ beim Zielen und die Vorteile der ständigen Bewegung im Spiel. Der „Trainer“ kann als regelmäßige Trainingsroutine oder als Aufwärmtraining für Spielsitzungen verwendet werden.

Sportwissenschaftlicher Background

„Unser Hintergrund in der traditionellen Sportwissenschaft und unser Verständnis der wichtigen Schritte für ein erfolgreiches Training lassen uns das effizienteste Training auf dem Markt entwickeln“, heißt es per Aussendung. Diese wissenschaftliche Grundlage ermögliche ein strukturiertes und zielgerichtetes Training, das sich von vergleichbaren Produkten abhebe, so der Claim.

Die Übungen sind dabei derart ausgelegt, schnelle und effektive Ergebnisse zu erzielen. Zudem ist die Oberfläche intuitiv gestaltet, sodass das Training mit wenigen Klicks gestartet werden kann, das zudem individuell an die Bedürfnisse der Spieler angepasst wird. Die Demo ist jetzt auf Steam kostenlos verfügbar.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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