02.10.2020

Bike & Walk Challenge: Warum ummadum ein 3300 Euro-E-Bike verlost

Das Mobility-Startup ummadum belohnt mit der Bike & Walk Challenge nun auch Radfahren und zu Fuß Gehen - und macht daraus einen Wettbewerb.
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ummadum belohnt mit der Bike & Walk Challenge nun auch Fußgänger und Fahrradfahrer mit Punkten
ummadum belohnt mit der Bike & Walk Challenge nun auch Fußgänger und Fahrradfahrer mit Punkten (c) Adobe Stock - Rainer Fuhrmann

Für das Bilden von Fahrgemeinschaften Punkte sammeln, die man dann bei Partnern ausgeben kann – mit diesem Konzept hat sich das Tiroler Startup ummadum bereits einen Namen gemacht. Doch das Unternehmen und seine Muttergesellschaft AlphaHapp wollen den Bereich der nachhaltigen Mobilität noch deutlich weitreichender beackern. Dazu nahm man dieses Jahr bereits rund zwei Millionen Euro Kapital auf – der brutkasten berichtete. Nun wird mit der “Bike & Walk Challenge” ein erster deutlich nach außen sichtbarer Schritt gesetzt.

Bike & Walk Challenge: Gamification-Ansatz bei ummadum konsequent weiterverfolgt

User können nun auch Punkte sammeln, wenn sie zu Fuß oder mit dem Fahrrad unterwegs sind und somit CO2 sparen. Es sei ein logischer nächster Schritt, meint Co-Founder und CEO Thomas Angerer: “Wir denken Klimaschutz mit der Wirtschaft, nicht zu ihren Lasten. Mobilität ist ein Grundpfeiler für Wohlstand. Wir wollen ein Treiber für nachhaltige Mobilität und nachhaltigen Wohlstand sein und sind uns sicher, dass wir mit Fußwegen und Radfahrten die Hidden Champions der letzten Meile einbauen”, so der Gründer.

Seinen Gamification-Ansatz verfolgt das Startup über das Punkte Sammeln hinaus konsequent weiter. So können Unternehmen intern oder gegeneinander CO2-Spar-Challenges ausrufen. Zum Start will das Startup User zudem mit der Verlosung eines 3300 Euro-E-Bikes von der Bike & Walk Challenge überzeugen.

“Nur die Spitze des Eisbergs” – AlphaHapp hat große Pläne

Doch diese sei tatsächlich “nur die Spitze des Eisbergs”, sagt CTO Egon Prünster. “Wir entwickeln bereits seit einem halben Jahr eine Vielzahl neuer Funktionalitäten. Wir werden diese Features Schritt für Schritt in den kommenden Monaten ausrollen. So viel kann schon Mal gesagt sein – wir werden das Ökosystem ummadum abseits der ausgetretenen Wege innovativ und einzigartig ausbauen”. So wolle man das Angebot innerhalb Österreichs weiter diversifizieren. So gebe es etwa ein erstes touristisches Pilotprojekt mit Kaunertaler Gletscher für die beginnende Wintersportsaison.

Vollends von diesem Ansatz überzeugt ist auch ein in der Branche bekannter Fürsprecher des Startups, der Leiter des WU Transport- und Logistik-Instituts, Sebastian Kummer, mit dem man bereits mehrfach zusammenarbeitete. “Mobility as a Service im Sinne des umweltgerechten Mobilitätsverhaltens gewinnt zunehmend an Bedeutung. Der integrierte Ansatz von ummadum ist ein sehr erfolgversprechender Weg, um umweltgerechtes Mobilitätsverhalten zu incentivieren. Aus Sicht der Geschäftsmodell-Anpassung ist die Veränderung von ummadum von einem auf Sharing-Dienstleistungen konzentrierten Anbieter zu einem integrierten Mobilitätsanbieter beeindruckend”, so der WU-Professor.

Und auch international soll in nächster Zeit einiges weitergehen – allerdings nicht mit ummadum, sondern mit der Technologie der Muttergesellschaft AlphaHapp. Wie bereits berichtet will das Startup die internationale Expansion über ein Lizenz-Modell angehen. “Die Plattform kann vielseitig genutzt werden”, sagt Thomas Angerer, “im Zentrum steht unsere Cloud-basierte Mikro-Service-Architektur mit einem transaktionsorientierten Punktesystem, Retail-Provider-Integration, flexiblen Gamification-Regeln und einem erweiterbaren Mobilitätssystem”. Auf Basis dessen sollen noch viele weitere Anwendungen neben ummadum entstehen.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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