08.09.2025
INVESTMENT

cogvis: Wiener HealthTech-Scaleup holt erneut Millioneninvestment

Die Raiffeisenlandesbank Oberösterreich beteiligt sich am Wiener Unternehmen für smarte Pflegetechnologien.
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© cogvis/Canva - cogvis-CEO Rainer Planinc.

Cogvis, das Spin-off der TU Wien, hat eine smarte Pflegelösung entwickelt. Dafür holte es sich im Jahr 2018 eine Kapitalspritze in Höhe von 700.000 Euro – brutkasten berichtete. Drei Jahre später folgte eine Series A in siebenstelliger Höhe. Im März des heurigen Jahres verkündete man den Abschluss eines weiteren Investments – ebenfalls in Millionenhöhe. Nun bleibt man dem Motto der 20er Jahre treu und vermeldet erneut eine siebenstellige Finanzierungsrunde.

Neu an Bord ist die Raiffeisenlandesbank Oberösterreich (RLB OÖ) als Kapitalgeber und strategischer Partner.

cogvis-CEO ausgezeichnet

Gegründet wurde cogvis bereits im Jahr 2007. Spezialisiert hat man sich seither auf „altersgerechte Assistenzsysteme“ (AAL). Konkret auf modulbasierte Systeme, bei denen 3D-Sensoren Bewegungen im Raum registrieren und bei Bedarf einen Alarm auslösen. So sollen Stürze vermieden und das Pflegepersonal entlastet werden. CEO Rainer Planinc wurde im August 2024 vom englischsprachigen Medium „EU Business News“ zum CEO des Jahres gekürt.

Für das cogvis-Team steht das europäische Pflegesystem an einem Wendepunkt. Es brauche tiefgreifende, sofort wirksame technologische Lösungen, die den dringend benötigten Impuls zur Entlastung liefern können. Das heimische Scaleup ist mit seiner smarten Pflegelösung in über 260 Pflegeeinrichtungen und Krankenhäusern vertreten. Der Einstieg der RLB OÖ sei ein klares Signal an die gesamte Branche: Innovation allein reiche nicht, so der Claim. Entscheidend ist, welche Technologie in der Praxis funktioniert, eine hohe Akzeptanz bei den Mitarbeiter:innen erzielt und für Gesundheitseinrichtungen ohne versteckte Kosten skalierbar ist.

Internationale Skalierung als Ziel

Die RLB OÖ investiert nicht nur diesen siebenstelligen Betrag, sondern sichert sich zusätzliche Optionen für die Zukunft. Ziel ist es, die nationale und internationale Skalierung der Lösung voranzutreiben.

„Wir prüfen laufend innovative Wachstumsunternehmen im Bereich Pflege. Cogvis ist eines der wenigen skalierbaren Unternehmen, das bereits heute das Pflegepersonal nachweislich entlastet, die Lebensqualität der betreuten Personen erhöht und dabei Kostendruck aus dem Gesundheitssystem nimmt. Cogvis bietet eine Lösung, die sich flächendeckend ausrollen lässt und sofort wirkt. Wir freuen uns die Gesellschaft bei ihrem weiteren Wachstum in Österreich, Deutschland und darüber hinaus partnerschaftlich und unternehmerisch zu unterstützen“, sagt Sebastian Wiener von der Raiffeisen Beteiligungsholding der RLB OÖ.

cogvis: Partnerschaft als Katalysator

Eigentlich war die Series-A-Runde bereits abgeschlossen, als die RLB OÖ auf cogvis zukam. „In unseren intensiven Gesprächen wurde jedoch schnell klar: Gemeinsam können wir unsere Ziele schneller und wirkungsvoller erreichen. Die langjährigen KMU-Erfahrungen der RLB OÖ geben uns entscheidenden Rückenwind. Durch diese Partnerschaft beschleunigen wir die Neuausrichtung der Pflege“, erklärt Planinc.

Allein in Österreich trage – nach eigenen Angaben – die Technologie von cogvis das Potenzial, jährliche Einsparungen im neunstelligen Millionenbereich zu ermöglichen; durch effektive Sturzprävention und reduzierte Krankenhauseinweisungen. „Für Pflegeeinrichtungen und Krankenhäuser bedeutet das ein effektiveres sowie auf den Bewohner bzw. Patienten maßgeschneidertes Risiko- und Pflegemanagement“, heißt es per Aussendung. „Die Partnerschaft mit RLB OÖ ist ein Katalysator, um die komplexen Entscheidungsstrukturen im Gesundheitswesen schneller zu überwinden. Der Anspruch: digitale Lösungen dorthin zu bringen, wo sie am dringendsten gebraucht werden.“

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