Aximote: OÖ-Startup mit „Fitness-Tracker fürs Auto“

Aximote aus Tragwein in der Nähe von Linz macht eine App - und zwar für das Auto-Betriebssystem Android Automotive OS. Sie liefert Analysen zum Fahrverhalten in bislang nicht dagewesenem Detailgrad.

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✨ AI Kontextualisierung

„Obwohl Autos heute tausende Datenpunkte pro Fahrt erzeugen, bleiben diese Informationen für Fahrerinnen und Fahrer weitgehend unzugänglich. Während wir es gewohnt sind, mit Fitness-Trackern Daten über Schritte, Herzfrequenz oder Schlaf auszuwerten, wirken unsere oft sehr teuren und technisch hochentwickelten Autos für ihre Besitzer weiterhin wie eine Blackbox“, meint Laurenz Hinterholzer. Gemeinsam mit David Schröder und Philipp Hellmayr hat er 2025 im oberösterreichischen Tragwein das Startup Aximote gegründet, um Fahrer:innen einen tieferen Einblick zu bringen.

Nutzer:innen können sich in Rankings vergleichen

Hersteller-Apps würden nämlich meist nur grundlegende Informationen wie Reichweite oder Ladezustand liefern, erklärt der Gründer, „tiefere Analysen zu Fahrten, Effizienz oder Fahrverhalten fehlen“. Hier setze Aximote an. „Wir entwickeln eine herstellerunabhängige, vollständig softwarebasierte Lösung, die Fahrzeugdaten direkt im Fahrzeug ausliest und verständlich aufbereitet – ohne zusätzliche Hardware“, so Hinterholzer.

Die App zeichnet Fahrten automatisch auf und analysiert Effizienz und Fahrverhalten. Dabei wird etwa auch der Preis pro Fahrt genau angezeigt. Außerdem können Nutzer:innen ihre Daten mit anderen vergleichen. „Daraus entsteht ein Community-Modul mit Rankings und Vergleichen“, erklärt der Gründer. Aximote sei letztlich „wie ein Fitness-Tracker fürs Auto“.

720.000 Euro FFG-Förderung

Die App läuft über das in vielen Autos bereits genutzte Betriebssystem Android Automotive OS. Aktuell wird dieses unter anderem in Autos der Marken Volvo, Polestar, Renault, Nissan, Ford und BYD verwendet. Das System verbreite sich jedoch derzeit sehr schnell, betont Hinterholzer: „Laut Gartner sollen bis 2028 über 70 Prozent der neu ausgelieferten Fahrzeuge damit ausgestattet sein.“ Und Aximote sei derzeit die einzige Lösung, die Fahrzeugdaten direkt über Android Automotive analysiere und auslese.

Erst im Oktober vergangenen Jahres gegründet, zählt das Startup aktuell laut Website rund 4.000 Nutzer:innen, eine Premium-Version der App wurde kürzlich gelauncht. Überzeugt werden konnte aber auch die Forschungsförderungsgesellschaft FFG. Im Rahmen des Basisprogramms erhielt Aximote die Zusage über rund 720.000 Euro Förderung für ein zweijähriges Forschungsprojekt. Zudem wurde Aximote in den oberösterreichischen Inkubator tech2b aufgenommen. In den kommenden Monaten wolle man nun auf weitere Automarken ausweiten und langfristig eine erste Finanzierungsrunde vorbereiten, so der Gründer.

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Laut internationaler Energieagentur wird sich der weltweite Stromverbrauch der Rechenzentren bis 2030 auf rund 945 Terawattstunden mehr als verdoppeln. Das entspricht etwas mehr als dem gesamten Stromverbrauch Japans heute. Während die EU ein verpflichtendes Nachhaltigkeits-Label entwirft, um den Energie- und Wasserverbrauch der Branche einheitlich bewerten zu können, arbeitet man in Österreich bei Silicon Austria Labs an energieeffizienter KI und Rechen-Hardware.

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Bei Silicon Austria Labs arbeitete man schon 2025 an einer effizienteren KI, wie brutkasten berichtete. Nun soll Energie mittels Hardware-Beschleunigern gespart werden, also mit Chip-Bausteinen, die KI-Berechnungen mit wesentlich geringerem Energieaufwand ausführen als herkömmliche Prozessoren. So entwickelt das Silicon Austria Labs für das europäische Projekt ISOLDE im Rahmen des Chips Joint Undertaking energieeffiziente Beschleuniger.

„Unsere Stärke liegt darin, KI dort effizient zu machen, wo sie tatsächlich rechnet, im Chip und im Datacenter“, sagt Christina Hirschl, CEO von Silicon Austria Labs. „Wir entwickeln Hardware und Verfahren, die dieselbe Rechenleistung mit deutlich weniger Energie erbringen. Das ist die Grundlage, damit KI in Europa nachhaltig wachsen kann.“

Zudem optimiert Silicon Austria Labs KI-Modelle so, dass sie Daten nicht in große Rechenzentren senden, sondern direkt auf den jeweiligen Geräten laufen, wie etwa Haushaltsgeräten, Sensoren oder Satelliten. Auch an einem energieeffizienten „föderierten Lernen“ wird bei Silicon Austria Labs geforscht. Bei dem Prozess wird KI trainiert, ohne dabei sensible Daten zusammenzuführen.

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