26.03.2020

Corona-Überwachung: Tiroler Swarm Analytics will Datenlücke schließen

Geodaten von Mobilfunkanbietern, die derzeit zur Überwachung des öffentlichen Raums in der Coroankrise genutzt werden, reichen nicht aus, meint das Tiroler Startup Swarm Analytics und bringt in einer Aussendung seine AI-Video-Monitoring-Technologie ins Spiel.
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Swarm Analytics: Die AI-Video-Analyse-Technologie des Tiroler Startups könnte bei der Corona-Überwachung helfen
(c) Swarm Analytics: Die AI-Video-Analyse-Technologie des Tiroler Startups könnte bei der Corona-Überwachung helfen

„Um die geografische Verbreiterung des  Coronavirus zu unterbinden, werden Geodaten von Mobilfunkanbietern verwendet. Doch diese weisen Lücken auf. Genau diese Lücke kann man mittels Echtzeitanalyse von Videodaten, wie sie beispielsweise in Verkehrsüberwachungskameras zum Einsatz kommen, schließen“, heißt es vom Tiroler Startup Swarm Analytics in einer Aussendung. Dieses bringt damit seine eigene Lösung (der brutkasten berichtete bereits) für die Corona-Überwachung ins Spiel.

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Swarm Analytics: Anonyme und DSGVO-konforme AI-Video-Analyse

Swarm Analytics arbeitet mit AI- gestützter Video-Analyse, wobei laut Startup alle Daten komplett anonym und DSGVO-konform verarbeitet werden. Denn die Daten werden in Echtzeit direkt in der Kamera ausgewertet und nicht gespeichert. „Damit kann man hoch-präzise, lokale Informationen über Standard-Überwachungskameras in Echtzeit liefern und es lässt sich treffsicher und punktgenau die Dichte von Personengruppen erkennen und daraus eventuelle Hotspots identifizieren“, heißt es vom Tiroler Unternehmen.

Personen zählen und Bewegungsmuster erfassen

Konkret könne man mit der Technologie belebte und stark frequentierte Bereiche auf öffentlichen Plätzen sowie in öffentlichen Verkehrsmitteln identifizieren und die Auslastung erfassen. Personen könnten gezählt, Gruppengrößen quantifiziert und Bewegungsmuster erstellt werden. Die Technologie sei in allen Arten von Bussen und Zügen aber auch Bahnhöfen und Stationen einsetzbar.

Bessere Möglichkeiten in der Corona-Überwachung

Swarm Analytics CEO Michael Bredehorn führt aus: „Wie sich gerade zeigt, ist es sehr wichtig, dass man die Maßnahmen zur Eindämmung des Coronavirus überwacht und genau weiß, wie viele Menschen zum Beispiel in einen Bus einsteigen oder auf einen Zug warten“. Den Behörden würde dies ermöglichen, kritische Bereiche zu definieren. Einsatzkräfte könnten überprüfen, ob die angeordneten Maßnahmen eingehalten werden, wie erwartet funktionieren und gegebenenfalls erweitern oder einschränken. Behörden könnten die Kapazität und die Auslastung der öffentlichen Verkehrsmittel überwachen, um die Auswirkungen von Streckenausfällen zu prognostizieren, die Planung detaillierter zu gestalten und etwaige, dort lauernde Gefahren erkennen.

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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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Corona-Überwachung: Tiroler Swarm Analytics will Datenlücke schließen

  • Eine Datenlücke in den Überwachungsmaßnahmen im Zuge der Coronakrise könne man mittels Echtzeitanalyse von Videodaten, wie sie beispielsweise in Verkehrsüberwachungskameras zum Einsatz kommen, schließen, heißt es vom Tiroler Startup Swarm Analytics in einer Aussendung.
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  • Swarm Analytics arbeitet mit AI- gestützter Video-Analyse, wobei laut Startup alle Daten komplett anonym und DSGVO-konform verarbeitet werden.
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  • Konkret könne man mit der Technologie belebte und stark frequentierte Bereiche auf öffentlichen Plätzen sowie in öffentlichen Verkehrsmitteln identifizieren und die Auslastung erfassen.
  • Swarm Analytics CEO Michael Bredehorn führt aus: „Wie sich gerade zeigt, ist es sehr wichtig, dass man die Maßnahmen zur Eindämmung des Coronavirus überwacht und genau weiß, wie viele Menschen zum Beispiel in einen Bus einsteigen oder auf einen Zug warten“.

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Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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