19.12.2022

CO2 EA: Grazer Hanf-Startup bindet mit Cannabispflanzen CO₂

Max Haidinger hat es sich mit seinem Unternehmen CO2 EA zum Ziel gemacht, regional Klimaschutz zu betreiben und zudem die Landwirt:innen zu unterstützen. Alles mit Nutzhanf.
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CO2 EA
(c) CO2 EA - Max Haidinger, Gründer von CO2 EA.

Max Haidinger fasste nach der Schule den Entschluss, in die Gastronomie zu gehen. Er besuchte die Hauswirtschaftsschule, begann aber ein Jahr später eine Lehre als Elektriker. Nach dem Abschluss war er jedoch als Arbeitnehmer unzufrieden und verspürte den Drang, etwas Eigenes auf die Beine zu stellen. Gemeinsam mit seinem mittlerweile besten Freund und Geschäftspartner philosophierte er über mögliche Produkte und Herangehensweisen. Schnell wurde ihm klar – etwas Nachhaltiges sollte es sein. Das war die Geburtsstunde der CO2 EA.

CO2 EA für klimafreundliches Handeln

Der Gründer weiß, dass die meisten bei der Regulierung von CO₂-Emissionen im Unternehmensalltag an Aufforstungsprojekte rund um die Welt denken. Die sei aber nicht die einzige Lösung, um umweltfreundlich zu agieren. Und dauere oft sehr lange.

Seine Idee: Durch den Ankauf von CO₂-Zertifikaten und dem damit verbundenen Anbau von Nutzhanf sollen Unternehmen dabei unterstützt werden, klimafreundlich zu handeln.

Die Einnahmen aus den Verkäufen kommen in einen Fördertopf, aus dem Landwirt:innen beim Anbau von Nutzhanf unterstütz werden.

Ein Zertifikat ist gleich eine Tonne

„Ein Hektar Nutzhanf bindet bis zu 18 Tonnen CO₂ im Jahr“, erklärt Haidinger. „Eine Pflanze wird innerhalb von 100 Tagen vier Meter hoch. Die Landwirte, die den Nutzhanf anbauen, fokussieren folglich auf den Lebensmittelbereich. Sie verarbeiten die Blätter zu Handblättertee, machen aus den Samen Hanföl, aus Presskuchen Mehl oder Proteinpulver. Einzig der Stängel, der das meiste CO₂ bindet ist ein Abfallprodukt.“

Das Konzept von CO2 EA besteht allerdings nicht nur darin, den Nutzhanf anzubauen. Vielmehr soll der Hanf in den wirtschaftlichen Kreislauf eingebunden werden (z.B. in der Baubranche). So würde ein regionaler, wertschöpfender Wirtschaftskreislauf entstehen. Ein Zertifikat steht dabei für eine Tonne – allerdings können beliebig viele Zertifikate und damit Tonnen CO₂ erworben werden.

CO2 EA visiert Baubranche an

In diesem Sinne befindet sich Haidinger in Gesprächen, um die Landwirt:innen mit der Baubranche zu verbinden. Er berichtet von einer Baufirma, die künftig auf Hanfziegel zurückgreifen möchte, die um 90 Prozent mehr CO₂ binden, als sie bei der Produktion auswerfen.

Unterstützung von internationalen Projekten

Das vor zweieinhalb Jahren gegründete und eigenfinanzierte Startup hat bisher 23 Kunden, darunter Jerich International, Leo Demetz und Yak Sleep.

Da es (noch) schwierig sei, die CO2 EA-Vorgehensweise offiziell zu zertifizieren, unterstützt Haidinger für jede investierte Tonne ein weiteres internationales Projekt. So wären Kunden nicht nur zertifiziert, sondern haben einen  doppelt so großen Impact in Sachen Klimaschutz.

„Das Thema Nachhaltigkeit ist sehr umfangreich“, so Haidinger abschließend. „Als Unternehmen sollte man den Status Quo testen. Für viele kommt die CO₂-Kompensation auf ihrer Agenda etwas weiter hinten, aber mir geht es in erster Linie darum, zu wissen, was für einen Einfluss man als Unternehmen auf die Umwelt hat.“

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

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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