26.09.2024
INVESTMENT

AustrianStartups-Founder holt mit Energy-Tech-Startup Millionen-Investment

Das Energy-Tech-Startup Coral mit Sitz in den Vereinigten Arabischen Emiraten konnte seine Seed-Investmentrunde in Höhe von drei Millionen Euro abschließen. Einer der Founder ist AustrianStartups-Gründer Jürgen Höbarth.
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Coral CO2 Emissionen Jürgen Höbarth
Ein Teil des Coral-Teams bei der Dubai Fintech Week: Tyler Scharf, Filippo Buzzi, Jürgen Höbarth, Eftal Efecinar (v.li.) (c) Coral

Das Climate-Tech-Startup Coral hat sich auf Lösungen für das Management von Kohlenstoffemissionen und deren Kompensation spezialisiert. Nun konnte das in den Vereinigten Arabischen Emiraten ansässige Startup den Abschluss seiner Seed-Runde in Höhe von drei Millionen Dollar bekannt geben.

Einer der drei Co-Founder ist in der heimischen Startup-Szene kein Unbekannter: Jürgen Höbarth, der 2007 AustrianStartups gegründet hat und sich bereits seit 2014 mit Blockchain beschäftigt. Bei Coral ist er Director of Operations and Research. Die weiteren Co-Founder sind Daniele Sileri, der über 15 Jahre in der Software-Industrie mitbringt, sowie Blockchain-Experte Markus Zimmerman.

Die aktuelle Seed-Finanzierungsrunde wurde von „einer Gruppe erfahrener Tech-Investoren“ mit „zusammen über 40 Jahre[n] Erfahrung in diesem Sektor“ angeführt, wie Coral in seinem Blog schreibt. Genaueres über die Investor:innen war auf brutkasten-Anfrage nicht zu erfahren.

Coral misst Kohlenstoff-Daten und sorgt für CO2-Ausgleich

Kernstück des Startups ist eine KI-gesteuerte Carbon Accounting Software, die Kohlenstoff-Daten erfasst, den ökologischen Fußabdruck bewertet sowie die Berichterstattung und den CO2-Ausgleich in einem einzigen System ermöglicht und automatisiert. Angaben von Coral zufolge kann Unternehmen so eine optimierte Lösung für das Management ihrer CO2-Emissionen angeboten werden. Außerdem können E-Commerce-Unternehmen auf ihrer Checkout-Seite eine Ein-Klick-Kompensation integrieren, um so ein „nachhaltiges Einkaufserlebnis“ zu bieten. Ein Blockchain-Backend ermöglicht die Rückverfolgung von Emissionsgutschriften über den gesamten Lebenszyklus. So sind die CO2-Kompensationen auch in Echtzeit überprüfbar.

Diese „benutzerfreundliche All-in-One-Lösung“ ist es auch, die Coral als seine Besonderheit bezeichnet. Die Plattform sei modular, Firmen können daher genau die Funktionen auswählen, die sie benötigen.

Wachstum mit Seed-Investment

Mit dem Seed-Investment ist eine Skalierung von Coral geplant, sagt Daniele Sileri, Director of Product and Strategy: „Diese Finanzierung wird es uns ermöglichen, unsere Plattform zu skalieren, unser Team zu erweitern und unsere Mission zu beschleunigen, Kohlenstoffneutralität für Unternehmen weltweit zugänglich und transparent zu machen.“

Bereits jetzt hat Coral eine Partnerschaft mit dem Autohersteller Nissan und berechnet für dessen Formel-E-Team den CO2-Fußabdruck und bietet Kompensationslösungen an. Angaben von Coral zufolge nutzen auch internationale Klimaorganisationen das Emissionsmanagementsystem (EMS) des Startups.

Büros in Dubai und Abu Dhabi

Jürgen Höbarth, Director of Operations and Research, betont die Verwendung von KI und Blockchain als Kernkomponenten der EMS-Plattform: „Wir sind stolz darauf, zu zeigen, wie diese fortschrittlichen Technologien nahtlos integriert werden können, um die Datenerfassung, -analyse und -berichterstattung zu vereinfachen und unseren Nutzern einen echten Mehrwert zu bieten.“ Da erwartet wird, dass der Kohlenstoffmarkt bis 2030 exponentiell wachsen werde, sei Coral „in einer erstklassigen Position, um einen bedeutenden Einfluss auszuüben und Organisationen dabei zu helfen, ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen“.

Neben dem Büro in Dubai wurde auch in Abu Dhabi ein Standort eröffnet: „Nach unserer jüngsten Finanzierung plant Coral, seine Aktivitäten durch die Eröffnung eines neuen Büros in Abu Dhabi und den weiteren Ausbau unseres Expertenteams zu erweitern, um eine breitere Kundenbasis zu erreichen und den Betrieb auszuweiten“, sagt Höbarth.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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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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