24.03.2022

Startup Carployee: Die App, die beim Pendeln Spritkosten spart

Das Linzer Startup Carployee meldet sich mit den ersten großen News nach der Übernahme durch Ride Amigos.
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Carployee
(vlnr: Florian Daniel (late co-founder und Head of Innovation & Research), Gernot Panholzer (CPO), Moritz Wenko (CTO) und Albert Vogl-Bader (CEO) | (c) Carployee

Das Linzer Startup Carployee hat mit „Pave Commute“ auf Basis der bisherigen Carployee App eine neue App für Pendler:innen entwickelt. Damit sollen datenbasiert Empfehlungen abgegeben werden, wie man am Weg zwischen Daheim und Büro Zeit und Spritkosten sparen und CO2 vermeiden kann. Ziel ist es, nicht nur einzelnen Nutzer:innen zu helfen, sondern Pendlerströme grundsätzlich nachhaltiger zu machen. Für Carployee ist es außerdem das erste große Announcement nach der Übernahme durch das US-Unternehmen Ride Amigos. Pave Commute wird dementsprechend nicht nur in Europa, sondern auch in den USA vermarktet.

So funktioniert Pave Commute

Carployee hat einen Algorithmus entwickelt, der Pendlerverkehr analysiert und auf dieser Basis Arbeitskolleg:innen für mögliche Fahrgemeinschaften vernetzt. Gibt es kurzfristige Änderungen oder Ausfälle, kann die App in Echtzeit Alternativen vorschlagen. Dementsprechend ist die App für Mitarbeiter:innen eines Betriebes gedacht und muss auf Initiative des Unternehmens angeboten werden. Sinnvoll sei das ab 20 Mitarbeiter:innen, da dann das Pendelverhalten analysiert werden kann, um Routen auf Basis individueller Verhaltensmuster in den Teams festzulegen.

Die App berücksichtigt zum Beispiel auch wiederkehrende Home-Office-Tage bei der Berechnung der Route einer möglichen Fahrgemeinschaft. Zur Motivation werden in der App auch Bonuspunkte vergeben, die Unternehmen in Gutscheine oder andere Incentives umwandeln können. In der ersten Testphase, die derzeit läuft fallen pro teilnehmendem Mitarbeiter oder Mitarbeiterin monatlich Kosten von unter einem Euro an, wie das Startup bekannt gab.

So sieht Pave Commute aus © RideAmigos/Carployee
So sieht Pave Commute aus © RideAmigos/Carployee

„Das dynamische System von Pave Commute optimiert Pendlerströme vollautomatisch. Unternehmen können die Lösung quasi über Nacht implementieren. Mitarbeiter:innen erhalten dann Vorschläge zu den besten Routen für den Arbeitsweg auf ihr Handy, verbinden sich untereinander und werden dafür mit Incentives ihres Arbeitgebers belohnt. Neben Pendelempfehlungen für Gruppen, wie Fahrgemeinschaften, liefert Pave Commute auch Einzelpersonen nachhaltige Reiseoptionen, öffentliche Verkehrsmittel, Scooter, Fahrräder und Fußwege einschließen“, erklärt Albert Vogl-Bader, CEO von Carployee.

Erfolgsstory von Carployee

Carployee wurde 2018 in Linz gegründet und hat seither eine steile Erfolgskurve gehabt. 2019 sicherte sich das Startup eine Finanzierung in der Höhe von 100.000 Euro über den Lead-Investor Oskar Obereder und erhielt im Oktober 2020 eine Projektförderung in der Höhe von 650.000 Euro über die FFG. Im September 2021 wurde Carployee von Ride Amigos übernommen.

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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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