12.03.2026
ERDBEOBACHTUNG

Another Earth: Wiener KI-Daten-Startup holt sich 3,5 Mio. Euro

Das Wiener Startup Another Earth sichert sich 3,5 Millionen Euro für die kommerzielle Skalierung seiner Plattform für synthetische Erdbeobachtungsdaten. Mit dem frischen Kapital möchte das Startup nun die internationale Expansion vorantreiben.
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Das Gründer:innen-Duo von Another Earth Maya Pindeus, CEO, und Felix Geremus, CTO | © Another Earth
Das Gründer:innen-Duo von Another Earth Maya Pindeus, CEO, und Felix Geremus, CTO | © Another Earth

Erst im Jänner dieses Jahres hatte das von Maya Pindeus und Felix Geremus gegründete Unternehmen einen wichtigen Meilenstein erreicht, als es sich den Zugang zum europäischen Supercomputer-Netzwerk EuroHPC sicherte (brutkasten berichtete). Nun gab das ursprünglich in Graz, nun in Wien ansässige Startup über seinen LinkedIn-Kanal den nächsten Wachstumsschritt bekannt: Another Earth hat eine Finanzierungsrunde in Höhe von insgesamt 3,5 Millionen Euro abgeschlossen. Mit dem neuen Kapital plant das Unternehmen den direkten Übergang von der technologischen Forschungs- und Entwicklungsphase (R&D) zur kommerziellen Skalierung seiner Plattform.

Als neuer Investor beteiligt sich der irische Risikokapitalgeber Wake-Up Capital an der aktuellen Finanzierungsrunde. Ebenfalls investiert sind die bestehenden Partner Rockstart, Inovexus und die Stamco AG. Flankiert wird das private Kapital durch öffentliche Mittel und Förderungen: Als Unterstützer nennt das Startup die Austria Wirtschaftsservice (aws), die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) sowie die Europäische Weltraumorganisation (ESA). Wie sich die Summe von 3,5 Millionen Euro auf privates Risikokapital und öffentliche Förderungen aufteilt, wurde nicht im Detail kommuniziert.

Synthetische Daten gegen den Engpass bei Satellitenbildern

Another Earth entwickelt Technologien zur Generierung von synthetischen Satellitenbildern und Geodaten mithilfe von generativer künstlicher Intelligenz (KI) und 3D-Modellierung. Hintergrund ist der branchenweite Mangel an hochauflösenden Erdbeobachtungsdaten. Herkömmliche Satellitenaufnahmen sind oft kostenintensiv, schwer zugänglich und erfordern eine aufwendige manuelle Datenkennzeichnung (Labeling).

Durch die Erstellung synthetischer, bereits segmentierter Datensätze ermöglicht das Startup das effizientere und kostengünstigere Training von KI-Modellen zur Umweltbeobachtung und Infrastrukturanalyse. Die Rechenleistung für das Training dieser komplexen Modelle lieferte im Vorfeld das EuroHPC-Netzwerk.

„Die größte Hürde für die Skalierung von Erdbeobachtungs-KI ist die Knappheit und der prohibitive Preis von hochwertigen Trainingsdaten“, wird Maya Pindeus, CEO und Co-Gründerin von Another Earth von der Plattform tech.eu zitiert „Mit dieser Finanzierung und unserem Einsatz in kritischen Ökosystemen von Lateinamerika bis Afrika generieren wir Daten, wo es bisher keine gab. Wir geben Organisationen die Werkzeuge an die Hand, um von einer reaktiven Krisenreaktion zu einer proaktiven, vorausschauenden Intervention überzugehen.“

Einsatzgebiete von Subsahara-Afrika bis Brasilien

Die Technologie der Plattform richtet sich an Branchen wie den Bergbau, die Infrastrukturplanung, das Versicherungswesen sowie den Natur- und Umweltschutz. Der internationale Rollout läuft bereits: In Subsahara-Afrika wird die Software in Zusammenarbeit mit GeoTerra Image zur Überwachung der Umweltauswirkungen von Bergbau- und Industrieanlagen eingesetzt. In Brasilien fokussiert sich das Unternehmen laut tech.eu durch eine Partnerschaft mit NovaTerra auf die Überwachung von Entwaldung, landwirtschaftliche Analysen und die Bewertung von Klimarisiken.

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz

KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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