20.04.2021

Clever Edge: Dieses Produkt soll das Nachmähen von Wiesen beenden

Hubert Jonser hat mit Clever Edge ein spezielles Stecksystem für Rasenkanten entwickelt, das nach Belieben in die Wiese eingeschlagen werden kann.
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Clever Edge, Rasenkante
(c) Clever Edge/FB - Mit Clever Edge soll das Rasenkanten-Problem gelöst werden.

Hubert Jonser hatte irgendwann genug von lästigem Rasenkanten-Nachschneiden. Deshalb entwickelte er ein innovatives Stecksystem namens Clever Edge. Die einzelnen Teile können individuell in die Wiesen eingeschlagen werden und sind in verschiedenen Farben, Breiten und Längen erhältlich. Selbst Rundformen sind möglich.

Clever Edge: Widerhaken ins Erdreich

Das Produkt schließt bündig mit der Wiese ab, weshalb selbst mit dem Rasenmäher bis zur Kante gemäht werden kann, ohne im Nachhinein nachbessern zu müssen. Die Handhabung ist laut Jonser sehr einfach. Man legt die einzelnen Elemente der Länge nach auf den Boden und drückt die kleinen Widerhaken ins Erdreich. Kurvige Mähkanten rund um Baumscheiben gelingen auch, weil sich die einzelnen Teile an die jeweiligen Gegebenheiten anpassen. Clever Edge ist dabei auch auf selbstfahrende Mähgeräte abgestimmt. Das Stecksystem ist zudem ebenso mit LED-Beleuchtung oder mit Schneckenbarriere lieferbar.

(c) Clever Edge/FB – Clever Edge gibt es auch mit Schneckenschutz.

Die robusten Oberflächen sind in unterschiedlichen Farben und Materialien erhältlich, verzinkt und pulverbeschichtet. Ein spezielles Schubsystem und gefräste Laschen sollen für saubere Verbindungen am Rasenrand sorgen. Die verschiedenen Clever-Edge-Versionen, die auch für weitere Bereiche wie etwa dem Aufwuchsschutz am Wildschutzzaun einsetzbar sind, tragen die Namen, Basic, Snail, Light, Fence und Robo.

Der Gründer ist heute bei „2 Minuten 2 Millionen“ zu Gast und versucht einen Investor von seiner Idee zu überzeugen. Weiters mit dabei: Fly Smash, Cashy, Blobber und Die Boys und Marie.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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