08.09.2017

Chatbot Steckbrief: Flux meldet Störungen der Wiener Linien

In unserer Artikelreihe "Chatbot Steckbrief" berichten wir jeden Freitag über einen Chatbot. Dieses Mal stellen wir "Flux" vor, den Chatbot der UX-Designerin Carina Pfann. Der Bot warnt vor Störungen bei Fahrten mit Bim, Bus oder U-Bahn der Wiener Linien. Dem Brutkasten beantwortet die Entwicklerin ein paar Fragen.
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(c) Lemmings: Im Bild ist Carina Pfann, die Entwicklerin von "Flux".

Die Wiener Linien betreiben aktuell 179 Linien. Rund 954 Millionen Fahrgäste wurden bereits zur Zielstation gefahren. Wer auf öffentliche Verkehrsmittel in Wien angewiesen ist, weiß allerdings auch, wie ärgerlich Störungen im Fahrbetrieb sein können. Der Chatbot „Flux“ der Entwicklerin Carina Pfann informiert User in Echtzeit über Probleme- und auf welchen Linien Öffi-Nutzer „freie Fahrt“ haben. Mit pseudonym hat Pfann eine Agentur für Konzept, Design und UX-Design mit einem Schwerpunkt auf interaktiven Anwendungen gegründet, Flux ist eines ihrer Projekte.

Teilnahme bei Lemmings.io

Sie war ebenfalls Teil des ersten Batch des Wiener Artificial Intelligence- und Chatbot Inkubatorprogramms Lemmings.io. Dieses wurde im Jahr 2016 von Thomas Schranz und Allan Berger gestartet. Der dritte im Bunde, David Pflügl, kam kurz darauf ebenfalls an Board. Lemmings.io unterstützt junge, innovative Menschen, ihre (Startup-) Projekte im Chatbot-Bereich umzusetzen.

Kein User-Tracking

(c) Lemmings: Pfann war im ersten Batch des A.I.-Inkubator Lemmings.io.

Carina Pfanns Chatbot gibt es nun seit Sommer 2016. „Er läuft auf Facebook Messenger und Telegram. User Tracking mache ich im Moment bewusst nicht“, meint Pfann. „Ich möchte ein Service anbieten, kein Business daraus machen und achte die Privatsphäre der Benutzer.“ Administratoren können nämlich sehen, was Bot User schreiben. Mit ihrer Herangehensweise möchte sie ihren Usern jenen Schutz bieten, den sie auch für sich selbst beansprucht.

„Der Punkt, dass Botbetreiber sehen können, was ich schreibe – und das durch das Profil auf sehr persönlicher Ebene – hält mich davon ab, gewisse Bots zu nutzen. Und was ich selber nicht mag, tu ich anderen nicht an“, so Pfann. Dem Brutkasten beantwortet die Designerin, wieso sie Flux überhaupt entwickelt hat und welche Probleme sie bei der Entwicklung lösen musste. Der Chatbot ist auf Facebook Messenger und Telegram aktiv.

Wieso hast du den Chatbot gestartet?

Begonnen hat alles mit diesem Gedanken: „Hoffentlich hat die U4 nicht wieder eine Störung, weil sonst sollten wir mit der Straßenbahn fahren!“ Als ich damals dann zur U4 gekommen bin, hat es tatsächlich eine Störung gegeben, aber keine Information darüber, was passiert ist oder wie lange die Störung dauert. Hätte ich das vorher gewusst, hätte ich die andere Route gewählt. Eine schnelle, unkomplizierte Abfrage für meine Linie(n)- das wär’s doch! Da ist mir die Idee für Flux gekommen: Ohne App, ohne auf einer Website zu navigieren- einfach per Chat mit dem Linienkürzel die Information bekommen, ob alles störungsfrei ist.

Wie bist du an das Marketing herangegangen und hast du Tipps für andere, die du teilen kannst?

Flux ist hauptsächlich durch Artikel in Zeitschriften und Mundpropaganda bekannt geworden. Spezielle Marketingaktionen gab es nicht, weil der Bot eher als Nebenprojekt gestartet wurde.

Was waren die größten Hürden und welche Learnings hast du bisher gemacht?

Die Wiener Linien API ist etwas eigenwillig und die Dokumentation karg. Darum gab es am Anfang oft Probleme mit unvorhergesehen und unvollständigen Daten, womit der Bot Probleme hatte. Learning daraus: externe Daten sind nicht immer zuverlässig, darum ausreichend Testzeit einplanen, um Sonderfälle abzufangen.
„Externe Daten sind nicht immer zuverlässig, darum ausreichend Testzeit einplanen, um Sonderfälle abzufangen“, Carina Pfann.

Gibt es ein Team? Und was ist das nächste Ziel, das du mit „Flux“ anstrebst?

Flux wird nur von mir betreut. Bots sollten meiner Meinung nach einen spezifischen Use Case sehr gut erfüllen und nicht zu umfangreich werden, weshalb sich die geplanten Erweiterungen in Grenzen halten. Aber eine Abomöglichkeit von Störungsmeldungen zu bestimmten Linien und Zeiten kann ich mir in Zukunft vorstellen.

Hast du den Bot selbst programmiert oder einen Bot-Creator verwendet? Würdest du es so noch einmal wieder machen?

Der Bot ist in Python selbst geschrieben. Ich habe gerne Einfluss auf alle Details meines Bots und meinen Code, und möchte nicht von externen Plattformen oder Tools abhängig sein. Ich tue mir dann wesentlich leichter, spezielle Anpassungen zu machen. Darum ja, ich würde weitere Bots wieder selbst entwickeln.

Was war dir beim Charakter-Design besonders wichtig?

Flux sollte etwas Wienerisch wirken, aber mir war und ist wichtig, dass er trotzdem klar als Bot verstanden wird. Es sollen keine falschen Erwartungen geweckt werden! Die Benutzer sollen ihn als charmante Serviceleistung sehen- und nicht in Versuchung kommen, mit ihm zu Chatten.

Vielen Dank!

 

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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