21.07.2018

Alpengummi: Studierende von BOKU, WU und TU gründen Green-Startup

Was passiert, wenn Studierende der Universität für Bodenkultur Wien, der Wirtschaftsuniversität Wien und der Technischen Universität Wien zusammenarbeiten? Das Startup Alpengummi, das inzwischen im aws First-Programm gefördert wird, stellt eine regionale und gesunde Alternative zu einem Alltagsprodukt her, über das man sich bisher zu wenig Gedanken gemacht hat. Ein Gastbeitrag der WU-Studentin Sarah Hengstberger.
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Alpengummi, 2 Minuten 2 Millionen, Sandra Falkner, Claudia Bergero
(c) Alpengummi - Die Gründerinnen von Alpengummi, Sandra Falkner und Claudia Bergero

Dieser Artikel handelt von einem Produkt, das jeder von euch kennt, das hundertprozentig jeder von euch schon einmal probiert hat. Sicher die Hälfte der Leserinnen und Leser verwendet es sogar täglich: Kaugummi. Doch habt ihr schon mal drüber nachgedacht, woraus die Kaumasse konventioneller Kaugummis besteht? Ich gebe zu, auch ich habe mich nicht damit beschäftigt, bevor ich den Garage-Kurs des Instituts für Entrepreneurship & Innovation absolviert habe. Wenn ich mir die Inhaltsstoffe auf der Rückseite einer Kaugummiverpackung durchlese, ist mirBWL-Studentin das Abkürzungsmeer von Chemikalien fremd. Es ist seltsam, dass nicht genau aufgeschlüsselt wird, woraus die Kaumasse, die lediglich als „gum base“ beschrieben wird, besteht.

Die Erkenntnis ist ernüchternd: Es ist Plastik. Die Kaumasse konventioneller Kaugummis besteht zu einem Großteil aus künstlichen Polymeren auf Erdölbasis, und die Kaugummis beinhalten auch andere potentiell schädliche Substanzen, wie z.B. Aspartam, BHA, Titandioxid sowie zahnschädliche Zucker.

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Kau g’scheid – kau Alpengummi

Ich kaufe am liebsten Bioprodukte und achte auf die Herkunft all meiner Lebensmittel. Jedoch habe ich mich vor diesem Semester nicht näher mit Alternativen zu konventionellen Kaugummis auseinandergesetzt. Unter anderem ist ein Grund dafür, dass an den Kassen nur die großen Hersteller – Wrigleys mit einer Marktdeckung zu 95 Prozent – vertreten sind. Außerdem besteht der einzige andere natürliche Kaugummi, der momentan in österreichischen Supermärkten erhältlich ist, zu einem Großteil aus kariesförderndem Rohrzucker, welcher aus Mexiko importiert wird. Somit ist er nicht regional.

Doch um genau jenen Konsumentinnen und Konsumenten, die es bei dem Gedanken graust, auf Erdöl zu kauen, oder die sich einfach gesund ernähren wollen, einen angenehmen Atem zu verschaffen, haben die zwei Gründerinnen Claudia und Sandra den ersten natürlichen Kaugummi der Alpen kreiert. Er heißt „Alpengummi“ und besteht rein aus natürlichen und nachwachsenden Rohstoffen, die aus Österreich bzw. der Alpenregion stammen. Baumharz und Bio-Bienenwachs werden für die Kaumasse verwendet. Ersteres stammt aus einem der letzten harzverarbeitenden Betrieben der Welt. Durch die Verwendung von Harz unterstützt Alpengummi somit ein altes Traditionshandwerk, das mittlerweile vom Aussterben bedroht ist – die niederösterreichische Pecherei. Diese wurde 2011 von der UNESCO zum Weltkulturerbe erklärt. Des Weiteren wird für die Süße und Zahnreinigung Birkenzucker benutzt: Der einzige Zucker, der die Zähne sogar nachweislich vor Karies schützt. In den letzten Jahren hat die Nachfrage an biologisch hergestellten Produkten stetig zugenommen. Daher liegt der Alpengummi also voll im Trend.

Alpengummi
(c) Alpengummi. Die ersten Alpengummi-Prototypen.

Garage-Kurs

Im Garage-Kurs waren wir ein fünfköpfiges Team, mit Studiereden von drei unterschiedlichen Universitäten. Daher sind wir ein Team mit sich gut ergänzenden Fähigkeiten. Claudia und Sandra (beide BOKU) sind die beiden Gründerinnen, die die Idee in den Kurs einbrachten. Christoph (TU) war verantwortlich für die ersten Logo-Entwürfe und Präsentationen. Christian (auch BOKU) hat passende Lieferanten und Maschinen für die Weiterentwicklung der ersten Prototypen ausfindig gemacht. Und für alles, das mit Zahlen zu tun hatte, war ich (Sarah, WU) verantwortlich.

Nach der Lehrveranstaltung hat sich das Team etwas verändert: Claudia, Sandra und ich sind weiterhin dabei und haben uns Richard als unseren Lebensmittelexperten ins Boot geholt. Was wir während der Lehrveranstaltung Garage erreicht haben: Wir haben Prototypen in zwei Geschmackssorten entwickelt, die TesterInnen mittels Fragebogen bewertet haben. Außerdem haben wir an unserem Businessplan gefeilt, eine potentielle Produktionsstätte gefunden und als Gewinner des Abschluss-Events von der Raiffeisenbank unser erstes Kapital erhalten.

Wo wir jetzt stehen

Nach dem Abschluss der Lehrveranstaltung haben wir bei dem Wettbewerb Innovate4nature gewonnen. Innovate4nature ist der Startup-Wettbewerb von WWF, Spar sowie dem Impact Hub Vienna im Rahmen der Biodiversitäts-Initiative vielfaltleben des BMNT – mit Unterstützung von Bund und Europäischer Union. In diesem Rahmen haben wir einen Arbeitsplatz im Impact Hub erhalten. Unsere nächsten Schritte sind nun die Prototypoptimierung, Qualitätssicherung, sowie die Entwicklung eines geeigneten Corporate Designs und der Verpackung. Ich bin stolz auf den gemeinsamen Fortschritt der letzten Monate, dass ich Teil des Teams geworden bin und so an einer innovativen, nachhaltigen Idee mitwirken kann.


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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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