14.11.2023

Cogvis: Wiener Sensor-Startup hört aufs Pflegepersonal und stellt zweite Generation ihrer AI-Lösung vor

Cogvis möchte mit einem modulbasiertem Pflegesystem in der Pflege die Bereiche Sicherheit, Sturz, Aktivitäten und Demenz verbessern und setzt dabei auf einen smarten AI-Sensor.
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Cogvis, KI, Pflege, Demenz, Stürze verhindern
(c) Cogvis - Cogvis-CEO Rainer Planinc.

Das Wiener TU-Spinoff cogvis hat einen kontaktlosen Sturzsensor für die Altenpflege entwickelt und dafür 2018 ein Investment von 700.000 Euro erhalten, der brutkasten berichtete. Drei Jahre danach folgte eine Series-A-Finanzierungsrunde in siebenstelliger Höhe für das Unternehmen, das von Michael Brandstötter und Martin Kampel gegründet wurde.

Seit dem Vorjahr wird neben jedem achten Pflegeheim, in dem Cogvis in Österreich vertreten ist, der Fokus auf Reha-Zentren und Krankenhäuser, sowie betreutes Wohnen gelegt, wie CEO Rainer Planinc erklärte. Nun hat man eine neue Generation der digitalen Pflegelösung vorgestellt.

Cogvis: 20 verschiedene Anwendungsfälle

Das Unternehmen hat durch den Einsatz von Computer Vision und Deep Learning den auf Infrarottechnik basierenden 3D-Smartsensor cogvisAI entwickelt. Es ist ein modulbasiertes Pflegesystem für die Bereiche Sicherheit, Sturz, Aktivitäten und Demenz mit mehr als 20 verschiedenen Anwendungsfällen.

Mithilfe des 3D-Smartsensors erfasst das System Bewegungen im Raum, analysiert und verarbeitet diese Informationen direkt auf dem Gerät und alarmiert im Ernstfall über die Rufanlage oder mittels Handy-App. Dadurch sollen, eigenen Angaben nach, mehr als 70 Prozent der Stürze verhindert und schwerwiegende Verletzungen reduziert werden. Überdies könnten wiederkehrende Sturzursachen eliminiert und Stürze unmittelbar erkannt werden, was ebenso den Schweregrad von Verletzungen als auch die Mortalität deutlich senke.

„Wir sind stolz darauf, unseren Beitrag zur deutlichen Verbesserung der Lebensqualität älterer Menschen leisten zu können“, sagt Planinc. „Unsere Lösung trägt dazu bei, dass sich die Bewohner:innen sicherer fühlen und somit länger fitter und aktiver bleiben. Auch die Pfleger:innen profitieren vom Einsatz unserer Sensoren, da sie physische und psychische Entlastung durch mehr Sicherheit in der Pflegearbeit erfahren. Pflegeinrichtungen selbst schaffen wiederum attraktivere Arbeitsbedingungen, was sich gerade in Zeiten von Fachkräftemangel positiv auf die Personalsuche auswirkt.“

Neues Design und neue Features

Die zweite Generation des 3D-Smartsensors besitzt ein neu entwickeltes Design und neue Funktionen, die in enger Zusammenarbeit mit Pflegepersonal entstanden sind.

Darunter die mobile Einsetzbarkeit, ein vereinfachtes Setup durch die Nutzung mobiler Netze für die Verbindung zur cogvis-Plattform sowie die einfache Inbetriebnahme (Plug & Play) des Systems. Einmal an den Strom angeschlossen, müsse der Sensor nur noch auf die individuellen Bedürfnisse der Bewohner:innen angepasst werden.

Der Dockingmechanismus ermöglicht zudem in Kombination mit dem patentierten Sensordocker ein Umpositionieren des Sensors vom Boden aus – ohne den Bedarf zusätzlicher Hilfsmittel wie etwa einer Leiter. Ein weiterer Pluspunkt seien die automatische Justierung und Kalibrierung des Sensors, die durch die eigenständige Anpassung an die Raumkonfiguration ein deutlich einfacheres Handling garantieren würden.

Ein zusätzlicher Sicherheitsaspekt werde außerdem durch die Integration eines intelligenten Nachtlichts erreicht. Dieses ermöglicht eine individuelle Raumbeleuchtung und sorgt insbesondere nachts für mehr Sicherheit für die Bewohner:innen.

Cogvis in 15 Prozent Pflegeeinrichtungen vertreten

Über 15 Prozent der Pflegeeinrichtungen in Österreich setzen den 3D-Smartsensor ein, mehrere tausend Sensoren sind europaweit im täglichen Einsatz. Neben dem österreichischen Markt wird auch Deutschland, Frankreich, Schweden und die Schweiz bedient.

Mit der Einführung der zweiten Generation sollen nun vor allem vermehrt neue Kundensegmente wie etwa Spitäler und Kliniken erschlossen werden.

Sowohl das Produkt als auch das Design von cogvis wurden bereits ausgezeichnet: zuletzt mit dem Silver Eco Award 2023 in Cannes.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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