28.04.2026
PATRONUS

Berliner Tech-Startup mit Tractive-Founder im Board erhält 11 Millionen Euro

Das Berliner Startup Patronus sichert sich elf Millionen Euro frisches Kapital und setzt beim Wachstum auch auf die Erfahrung von Tractive-Founder Michael Hurnaus und COO Wolfgang Reisinger. Mit seiner Smartwatch- und App-Lösung für Senior:innen will das Unternehmen den "roten Knopf" obsolet machen und den Notruf (etwa bei Stürzen) modernisieren. Michael Hurnaus erklärt.
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Patronus, Tractive,
© Tractive/Patronus - (v.l.) Michael Hurnaus, Wolfgang Reisinger (beide Tractive) und Ben Staudt (Patronus).

„Wir haben bei Tractive immer wieder Anfragen bekommen, ob unsere Lösungen nicht auch für ältere Menschen geeignet wären. Das haben wir damals ganz klar verneint. In weiterer Folge haben wir uns den Markt genauer angesehen – und dabei viele Schrottlösungen gefunden. Klassische Systeme mit großem roten Knopf, eine sehr nostalgische Technologie“, sagt Tractive-Gründer Michael Hurnaus. Und gibt damit einen Einblick, warum er und Tractive-COO Wolfgang Reisinger vor rund vier Jahren beim Berliner HealthTech-Startup Patronus als Business Angels und Mitglieder des Boards eingestiegen sind.

Patronus plant KI-Begleiter

Das Unternehmen aus der deutschen Hauptstadt bietet eine Sicherheits- und Begleitlösung für Senior:innen, bestehend aus einer mobilen Notruf-Smartwatch und einer Familien-App. Dafür gab es nun ein Investment in Höhe von elf Millionen Euro.

Angeführt wird die Runde von 3TS Capital Partners mit Beteiligung von Grazia Equity sowie den Bestandsinvestoren Singular, Burda Principal Investments, Adjacent, NAP und UVC Partners.

Das frische Kapital soll in den Ausbau im mobilen Notrufsegment sowie in neue Produktbereiche rund um Familie, Wohlbefinden und – als nächsten großen Schritt – einen KI-Begleiter für den Alltag fließen.

„Aus der Haustierwelt gelernt“

„Die Grundidee des Businessmodells von Patronus ähnelt jenem von Tractive sehr“, meint Hurnaus. „Hardware, Subscription-Modell und ein ‚End-Consumer‘-Produkt. Der initiale Hintergedanke bei der Gründung war Demenz. Etwa das Erkennen, wenn ältere Menschen stürzen. Mittlerweile hat sich das aber weiterentwickelt: Es geht heute viel stärker darum, zu verstehen, ob es gesundheitliche Parameter gibt, die relevant sind. Das ist sehr ähnlich zu dem, was wir auch in der Haustierwelt gelernt haben.“

Gegründet wurde das HealthTech von Ben Staudt, dessen Großmutter jenen berühmten roten Knopf (Anm.: Notruf) hatte. Statt um ihren Hals zu hängen, lag er auf dem Nachttisch. „Nachttischdekoration nannte sie ihn selbst. Er war zu klobig. Zu stigmatisierend. Zu sehr das stille Eingeständnis, dass man Hilfe braucht“, wie sich der Founder erinnert.

Bevor Staudt und sein Team 2021 ihr erstes Produkt auf den Markt brachten, sprachen sie mit über tausend potenziellen Kund:innen. Was sie hörten, war jedes Mal dasselbe: Das Problem sei nicht technischer Natur, sondern ein Würde-Problem.

Smartwatch statt klassische Lösungen

Patronus setzt daher bei seiner Lösung auf eine Smartwatch, die bewusst nicht wie klassische Medizintechnik wirkt. Stattdessen kommt sie in verschiedenen Farben, zeigt die Uhrzeit und erinnert an eine normale Armbanduhr. Eine integrierte SIM-Karte mache sie zudem unabhängig vom Heimnetzwerk, und per Knopfdruck ist im Notfall rund um die Uhr eine direkte Verbindung zur Notrufzentrale in Deutschland möglich.

Ergänzend dazu hat das Unternehmen eine App für Angehörige entwickelt, die zeigt, ob die Uhr getragen wird, ob jemand das Haus verlassen hat oder wo sich die Person befindet. Und im Notfall informiert.

„Wir wollen eine Welt schaffen, in der das Älterwerden Sicherheit, Unabhängigkeit und Verbindung bedeutet“, so Staudt weiter. „Unterstützt durch Technologie, die sich an Menschen anpasst und nicht umgekehrt.“

Selbstständigkeit verlängern

In diesem Sinne betont Hurnaus, dass im Leben ein Zeitpunkt kommt, an dem man versucht, die Selbstständigkeit noch ein Stück auszuweiten – also länger ein eigenständiges Leben zu ermöglichen, ohne rund um die Uhr Betreuung zu brauchen. „Diese Technologie hilft dabei, dass man eine Person länger unbeaufsichtigt lassen kann, ohne Sicherheit einzubüßen“, sagt er. „Insofern ist es fast mehr eine Technologie für Angehörige als für die Betroffenen selbst – ähnlich wie wir das auch bei Tractive gesehen haben.“

Patronus, so erzählt Hurnaus, hat den konkreten Plan, um den Faktor zehn zu wachsen. „Sie wollen genau dort hinzukommen, wo wir vor ein paar Jahren standen“, sagt der Board-Member und sieht seine und Reisingers künftige Aufgabe darin bei der Skalierung zu unterstützen: „Dabei geht es um Themen wie Marketing, aber auch um Hardwareproduktion: Worauf muss man achten, wenn man plötzlich ein Vielfaches an Geräten produziert? Wir werden hier unsere Erfahrungen einbringen – was gut funktioniert hat, was weniger. Vieles lässt sich tatsächlich übertragen. Für uns ist das eine der aussichtsreichsten Investitionen überhaupt, die wir getätigt haben. Das Team von Patronus hat uns einfach überzeugt.“

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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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