26.03.2024
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Anyline: Wiener KI-Startup erhält 2,64 Millionen Euro von der FFG

Anyline, das Wiener KI-Startup, möchte die FFG-Förderung dazu nutzen, um das "Closed Loop Training" weiterzuentwickeln, um die Genauigkeit von KI-Modellen zu erhöhen.
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Anyline, FFG
(c) Anyline - Christian Pichler, Chief Technology Officer bei Anyline.

Das Wiener KI-Startup Anyline erzielte nach einem Stellenabbau 2023 heuer ein starkes Umsatzwachstum. Am 20. Februar stellt das Unternehmen zudem eine neue autonome Drohnen-Software vor, die in der Lage ist, ganze Lagerhallen und Distributionszentren selbstständig zu scannen – der brutkasten berichtete. Nun erhielt man über die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) 2,64 Millionen Euro für die letzten drei Jahre.

Anyline nutzt Kapital zur Entwicklung des „Closed Loop Trainings“

Die öffentliche Förderung dient dazu, die Forschung und Entwicklung des „Closed Loop Trainings“ (CLT) für Modelle der Künstlichen Intelligenz (KI) zu finanzieren, welche die Erfassung und Digitalisierung analoger Informationen beschleunigen – wie beispielsweise Stromzählerstände oder Reifenflankendaten.

In den letzten drei Jahren hat Anyline CLT als Grundlage für eine hochmoderne KI-basierte Software entwickelt, die Computer Vision, OCR (Optical Character Recognition) und Machine Learning nutzt, um visuelle Informationen schneller und genauer digital zu erfassen. CLT sei eine intelligente, sich ständig verbessernde Methodik, um die Genauigkeit von KI-Modellen zu erhöhen – mit dem Ergebnis, dass sich die Erstellung präziser Datenerfassungslösungen mithilfe von KI-Modellen und Bildverarbeitung von Monaten auf Tage verkürze.

Tech-Stack neu gestaltet

„Anyline hat es sich zur Aufgabe gemacht, die statischen, analogen Informationen unserer Umgebung auf einfache Weise nutzbar zu machen, indem die Kamera eines Smartphones sie ganz einfach erfassen kann“, sagt Christian Pichler, Chief Technology Officer (CTO) bei Anyline. „Die Finanzierung durch die FFG ermöglicht es uns, technische Herausforderungen bei der Umsetzung unserer Vision zu überwinden. Dass eine externe Organisation unsere Vision teilt und bereit ist, zu dieser Innovation beizutragen, ist eine außerordentliche Anerkennung unserer Arbeit. Mit der Unterstützung durch die FFG haben wir unseren Tech-Stack neu gestaltet sowie die Art und Weise, wie wir unsere KI-Modelle trainieren, industrialisiert und automatisiert. Dadurch können wir die Zeit, die wir für die Bereitstellung neuer Lösungen benötigen, drastisch reduzieren.“

Zur Erklärung: Die Genauigkeit ist die größte Herausforderung, wenn mittels Computer Vision und KI-Modellen analoge Buchstaben, Zahlen und Symbole zu erfassen sind – so wie es etwa bei Ausweisen, Stromzählern oder Reifenflankeninformationen der Fall ist. Eine Verbesserung der Genauigkeit von 40 auf 50 Prozent sei dabei viel einfacher zu erzielen als eine Verbesserung von 95 auf 97 Prozent, was im Machine Learning oft als Long-Tail-Problem oder Problem abnehmender Erträge bezeichnet wird.

Anyline: Lösungen innerhalb weniger Tage kreieren

Um diese Genauigkeit zu erhöhen, werden in der Regel größere Mengen an realen Daten benötigt: „CLT generiert auf intelligente Weise die erforderliche Quantität und Qualität von Varianten aus kleineren Datensätzen, um eine höhere Genauigkeit in viel kürzerer Zeit zu erreichen, als es bei Standardmethoden von Machine Learning und KI-Modell-Training möglich wäre“, heißt es per Aussendung. „In den letzten drei Jahren hat Anyline eine CLT-Plattform entwickelt, mit der sich kundenspezifische, KI-basierte Computer Vision-Lösungen innerhalb weniger Tage kreieren lassen. Diese Lösungen produzieren Ergebnisse in bester Qualität und mit hoher Genauigkeit.“

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AnchorOps, The Process Doctors
© zVg - Shadan Ajdari (l.) und Nael Elagabani.

Viele Unternehmen beschäftigen sich derzeit mit KI, Automatisierung und neuen Cloud-Technologien. Für Nael Elagabani, der gemeinsam mit Shadan Ajdari The Process Doctors (TPD) gründete, liegt die eigentliche Herausforderung jedoch an einer anderen Stelle. Der ehemalige Neurowissenschaftler und spätere Microsoft-Cloud-Engineer ist überzeugt, dass viele Unternehmen zunächst ihre operativen Abläufe verstehen und strukturieren müssen, bevor neue Technologien ihr volles Potenzial entfalten können.

AnchorOps als eine Art „Brain“

Ihre Lösung AnchorOps ist ein Ansatz, der die Art und Weise verändern soll, wie Unternehmen ihre internen Abläufe organisieren und digitale Technologien einsetzen. Im Zentrum steht das Konzept eines sogenannten „Company Brain“ – eines operativen Unternehmenssystems, das Prozesse, Mitarbeiteraktivitäten und technische Systeme miteinander verbinden und so Transparenz, Steuerbarkeit und Skalierbarkeit erhöhen soll.

Elagabani und Ajdari verfolgen dabei eine Sichtweise, die bewusst nicht mit Technologie beginnt, sondern mit der Struktur des Unternehmens selbst. Erst wenn diese stabil und nachvollziehbar ist, sollen Automatisierung, Cloud-Systeme und KI-Technologien darauf aufbauen.

Microsoft und UNO

Elagabani selbst verbrachte rund 20 Jahre in der Forschung und beschäftigte sich dabei mit Gedächtnisprozessen – zunächst mit immunologischem Gedächtnis, später mit Lern- und Gedächtnisvorgängen im Gehirn. Nach seinem Wechsel in die Betriebsentwicklung und die Computational Sciences arbeitete er mit Startups, als Unternehmensberater und später bei Microsoft. Dort war er Teil eines Pilotprogramms, das Prozesse in der Kundenbetreuung rund um Cloud-Technologien neu aufsetzen sollte. „Der Betrieb ist das, was das Unternehmen stabilisiert“, sagt er. „Ich habe dort gesehen, dass selbst in großen Organisationen die größten Herausforderungen nicht nur technischer Natur sind, sondern vor allem in der Struktur von Prozessen und Entscheidungen liegen.“

Aus diesen Erfahrungen entstand zunächst die Idee zu The Process Doctors (TPD) und später zu AnchorOps. Nach seiner Rückkehr nach Wien arbeitete Elagabani unter anderem an mehreren Sovereign-Cloud-Projekten für Einrichtungen der Vereinten Nationen. Dort testete er einen Ansatz, bei dem Prozesse und operative Abläufe im Mittelpunkt stehen. Gemeinsam mit Mitgründer Ajdari entwickelte er daraus das aktuelle Konzept.

From Neuroscience to Business

Die theoretische Grundlage stammt dabei aus der Neurowissenschaft. Elagabani betrachtet Unternehmen als komplexe Systeme, die ähnlich funktionieren wie ein Nervensystem. Informationen, Prozesse und Entscheidungen müssten miteinander verbunden sein, damit ein Unternehmen effizient arbeiten könne. Werden Informationen nicht richtig weitergegeben, entstünden Reibungsverluste, die sich unter anderem in langsamen Entscheidungen, doppelter Arbeit, manuellen Übergaben oder voneinander getrennten Datensilos zeigen können. Ziel von AnchorOps sei es, solche Engpässe sichtbar zu machen und in einer operativen Cloud-Architektur abzubilden.

„Unternehmen verhalten sich neurobiologisch erschreckend ähnlich wie überforderte Gehirne. Wachstum verstärkt keine Ordnung, sondern Instabilität“, sagt Elagabani. Aus dieser Perspektive entstehen typische Probleme nicht primär durch fehlende Tools, sondern vor allem durch mangelnde operative Klarheit. „Wenn Informationen nicht richtig fließen, reagiert das System wie ein überlastetes Nervensystem.“

Cloud-Architektur

Ziel der beiden Founder ist es nicht, einzelne Tools zu ersetzen, sondern die operative Realität eines Unternehmens sichtbar und steuerbar zu machen. Dadurch entsteht eine Art „organisatorisches Nervensystem“, das Informationen strukturiert weitergibt und Entscheidungswege nachvollziehbar mache.

Ein zentraler Bestandteil ist dabei die sogenannte operative Cloud-Architektur. Sie bildet die Grundlage, auf der weitere Technologien wie Automatisierung oder KI-Agenten aufsetzen können „Wir gehen bewusst schrittweise vor“, erklärt Elagabani. „Viele Unternehmen versuchen direkt KI einzuführen, ohne dass ihre Prozesse stabil sind. Unser Ansatz ist: zuerst Struktur, dann Technologie.“

AnchorOps: Zielgruppe kleine und mittlere Unternehmen

Aktuell richtet sich AnchorOps gezielt an kleine und mittlere Unternehmen, um operative Strukturen sichtbar zu machen und schrittweise in eine digitale Architektur zu überführen.
„Wir suchen nicht Kunden, sondern Partner“, betont der Neurospezialist. „Wenn das Fundament steht, beginnt die eigentliche Arbeit. Dann entwickeln wir die operative Struktur gemeinsam weiter – Schritt für Schritt.“

Ajdari ergänzt: „Wir sind sehr daran interessiert, zuerst die Grundlagen sauber aufzubauen, bevor KI eingesetzt wird. KI ist für uns dabei ein zusätzlicher Layer, der erst aufgesetzt wird, wenn ein stabiles Fundament und klar definierte, smarte Prozesse vorhanden sind. Was bei Großkonzernen ein mindestens sechsstelliges Vorhaben ist, setzen wir für den Mittelstand kostengünstiger um. Unser Computationsmodell generiert auf Basis der AnchorOps-Daten verschiedene Zukunftsszenarien, probabilistisch statt deterministisch, und leitet daraus konkrete, umsetzbare Handlungsempfehlungen – sogenannte Prescriptions – ab. Diese Szenarien bleiben dabei nicht abstrakt, sondern werden visuell und als Skizzen so aufbereitet, dass sie intuitiv verständlich und direkt nutzbar sind.“

Computational-Modell

Parallel zur Entwicklung des „Company Brain“ arbeiten Elagabani und Ajdari an einem eigenen Computational-Modell. Dieses soll die operative Realität eines Unternehmens mathematisch abbilden und simulieren können. Ziel ist es hier, zusätzliche Ebenen der Analyse zu ermöglichen, die über klassische KI-Systeme hinausgehen. Das Modell soll künftig perspektivisch als Erweiterung in AnchorOps integriert werden und Unternehmen helfen, ihre operativen Strukturen noch besser zu verstehen.

The Process Doctors ist derzeit eigenfinanziert und befindet sich in Gesprächen mit potenziellen Pilotkunden sowie Investoren. Für die Gründer steht dabei vor allem die Skalierung der Methode im Mittelstand im Vordergrund. Langfristig wollen sie Unternehmen dabei unterstützen, ihre digitale Transformation auf einer stabilen operativen Grundlage aufzubauen – und damit den Zugang zu Technologien zu ermöglichen, die bislang vor allem Großkonzernen vorbehalten waren.

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