30.03.2018

Cortical.io: Wiener Antwort auf IBMs Watson

Ein eigenes System für Natural Language Processing haben weltweit nur wenige Unternehmen entwickelt. Cortical.io aus Wien zählt dazu.
/artikel/cortical-io-wiener-antwort-auf-ibms-watson
cortical.io: Die Gründer Daniel Schreiber und Francisco Webber
(c) cortical.io: Die Gründer Daniel Schreiber und Francisco Webber

„Keyword-basierte Suchmaschinen können weder die Zweideutigkeit von Wörtern erkennen – zum Beispiel ‚Bank zum Sitzen‘ versus ‚Bank als Geldinstitut‘ – noch anders formulierte Sätze in Zusammenhang bringen“, erklärt Marie-Pierre Garnier zur Frage, was der große Vorteil der Retina Engine gegenüber anderen Systemen ist, die Texte maschinell auslesen. Mit Hauptsitz in Wien und zwei Büros in den USA ist die junge Aktiengesellschaft Cortical.io ein Pionier des Machine Learnings.

+++ Österreichische Artificial Intelligence Kompetenzträger im Überblick +++

Eigene „Theory of Semantic Folding“

Francisco Webber und Daniel Schreiber arbeiteten bereits davor in der Information Retrieval Facility und bei Matrixware Information Services zusammen. Im November 2011 gründeten sie dann Cortical.io. Webbers Vision ist es, seine eigene „Theory of Semantic Folding“ in die Praxis umzusetzen. Auf ihrer Basis soll es gelingen, praktische Probleme statistischer NLP-Systeme zu lösen. Da sind der hohe Bedarf an Rechnerleistung, die Lernzeiten der Algorithmen oder ebenjener Interpretationsspielraum in Texten, der es Maschinen so schwer macht, Sprache zu verstehen wie der Mensch. Nach einem Jahr war der Prototyp fertig – die Retina Engine. 2014 wurde eine API veröffentlicht.

Volkswagen und andere Großkunden

Einer der vier größten Wirtschaftsprüfungskanzleien der Welt – Garnier darf sie nicht nennen – spart das 80 Prozent der Zeit bei der Überprüfung und Klassifizierung von Leasingverträgen. Volkswagen lässt sich mit dem System technische Dokumente clustern. Für einen Kunden aus dem IT-Sektor bringt das System 70 Prozent schnellere Bearbeitungszeit im Support. Die Software dahinter generiert aus Texten semantische Fingerabdrücke. Technisch ist das ein binärer Vektor mit 16.000 Zeichen, in dem nur die wenigsten Bits aktiv sind und jedes Bit eine semantische Bedeutung hat. Der Grad der Übereinstimmung zwischen den Fingerabdrücken bestimmt dann die inhaltliche Nähe. Das Speicherformat dazu nennt sich Sparse Distributed Representation und basiert auf dem menschlichen Gehirn.

Cortical.io: Schneller als IBMs Watson

Während konkurrierende Artificial-Intelligence-Systeme wie Watson von IBM sechs Monate bis zum Proof of Concept in Projekten brauchen, würde ihrem System das in vier Wochen gelingen, sagt Garnier, die für Marketing und Communications verantwortlich ist. Die Transparenz des Systems sei ebenfalls ein Vorteil: Sind die Ergebnisse nicht zufriedenstellend, können die semantischen Fingerabdrücke auf Bit-Ebene untersucht werden, um potenzielle Fehlerquellen zu beheben.

6,5 Mio. Euro Investment, 3,8 Mio. Euro Jahresumsatz

Insgesamt flossen nach einem Seed-Investment der österreichischen Forschungsförderung 6,5 Millionen Euro Investmentkapital in Cortical.io. Als dann nach sechs Jahren Produktentwicklung 2017 erste Anwendungen ausgereift sind, erwirtschaftet Cortical.io 3,8 Millionen US-Dollar Jahres-Umsatz mit 18 Mitarbeitern. Viele Kunden kommen zu dem Unternehmen über eine Partnerschaft mit Numenta. Im Dezember 2017 erfolgt die Umwandlung in eine Aktiengesellschaft. Es ist die einzige ihrer Art aus Österreich – in einer Branche, die gerade weltweit im Trend ist. „Wir sind das Google für Unternehmen“, sagt Garnier.

+++ Artificial Intelligence: Können Maschinen kreativ sein? +++

Dieser Artikel erschien in gedruckter Form im aktuellen Brutkasten Magazin #6

⇒ Zur Page des Unternehmens

Deine ungelesenen Artikel:
24.09.2026

MPC²: Warum Stahlkonzerne und Chemie-Riesen auf ein steirisches Startup setzen

Das Leobener Startup MPC² will mit seiner portablen Korrosionsprüfung den Weltmarkt erobern und wird dabei auch von der Austria Wirtschaftsservice (aws) unterstützt. Wir sprachen mit Gründer Manuel Prohaska.
/artikel/mpc%c2%b2-warum-stahlkonzerne-und-chemie-riesen-auf-ein-steirisches-startup-setzen
24.09.2026

MPC²: Warum Stahlkonzerne und Chemie-Riesen auf ein steirisches Startup setzen

Das Leobener Startup MPC² will mit seiner portablen Korrosionsprüfung den Weltmarkt erobern und wird dabei auch von der Austria Wirtschaftsservice (aws) unterstützt. Wir sprachen mit Gründer Manuel Prohaska.
/artikel/mpc%c2%b2-warum-stahlkonzerne-und-chemie-riesen-auf-ein-steirisches-startup-setzen
Manuel Prohaska ist Gründer von MPC² | (c) LA-Cinematics / MPC²

Es ist eines dieser Themen, mit denen sich Normalverbraucher:innen im Alltag zwar nicht beschäftigen, die aber letztlich indirekt alle betreffen: Korrosionsprüfung. Oder sehr vereinfacht gesagt: Rohre müssen leckagefrei sein und bleiben, vor allem dort, wo nicht nur sinnbildlich mit Hochdruck gearbeitet wird.

Doch die Überprüfung der Korrosionsbeständigkeit kritischer Komponenten bei bestehenden Anlagen ist mit dem derzeitigen Standard-Prozedere schwierig bis schlicht unmöglich. „Die regelmäßige Korrosionsprüfung ist in manchen Märkten und Anwendungen verpflichtend, kann jedoch verlässlich nur im Labor durchgeführt werden. Dazu müssen Bauteile ausgebaut werden, was teilweise einfach nicht möglich ist. Daher behilft man sich oft mit separaten ‚Qualifizierungsstücken‘, vor allem während der Fertigung der Komponenten. Und dann dauert die Überprüfung im Labor mindestens eine, oftmals bis zu sechs Wochen“, sagt Manuel Prohaska, Gründer des steirischen Startups MPC².

Korrosionsprüfung direkt vor Ort in Stunden statt Wochen

Mit dem patentierten System „Corrosion Ray“ arbeiten er und sein Team an einer Lösung. „Wir versuchen, die Korrosionsprüfung zu revolutionieren, indem wir sie zum Kunden bringen, anstatt der Kunde die Proben zu uns ins Labor“, sagt Prohaska. Mit dem mobilen Gerät lassen sich Rohre und insbesondere deren Schweißnähte ohne Beschädigung direkt vor Ort prüfen. „Wir nutzen dazu elektrochemische Methoden und liefern Ergebnisse, die qualitativ und vor allem quantitativ Laborergebnissen entsprechen“, so der Gründer.

Nicht nur die Überprüfungszeit lasse sich damit von Wochen auf Stunden reduzieren. „Auch der Umweltaspekt ist nicht zu vernachlässigen. Wir sparen mit der Methode im Vergleich zur konventionellen Auslagerungsprüfung 99 Prozent der Energie, brauchen kaum Chemikalien und deutlich weniger Wasser“, sagt Prohaska. Für Kunden sei aber der finanzielle Aspekt am entscheidendsten. „Bei großen Anlagen bedeutet ein Tag Ausfall sechs- bis siebenstellige Einbußen“.

„Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit“

Prohaska weiß sehr genau, wovon er spricht. In seinen früheren beruflichen Stationen baute der studierte Werkstoff- und Korrosionswissenschaftler nicht nur genau die fachliche Expertise auf, die er jetzt mit MPC² umsetzt. Als Geschäftsführer von Betrieben mit mehreren Hundert Mitarbeiter:innen lernte er auch die betriebswirtschaftliche Seite genau kennen.

(c) LA-Cinematics / MPC²

Aktuell befindet sich „Corrosion Ray“ aber noch im fortgeschrittenen Prototypen-Stadium. Die Technologie dahinter nicht: Schon jetzt setzen mehrere Stahlkonzerne, Komponenten-Hersteller und Chemie-Riesen, die auch die Zielgruppe für das neue System sind, auf die bestehenden Korrosionsprüfungs-Angebote von MPC² – teilweise mit sechsstelligen Auftragseingängen. „Wir haben einen speziellen Prüfstand, mit dem wir unsere Methode auch mit konventionellen Korrosionsprüfungen vergleichen. Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit, als mit den alten Methoden, die lange dauern und gleichzeitig relativ ungenau sind“, so Prohaska.

Mit Predictive Maintenance auf den Weltmarkt

Momentan ist das Angebot mit diesem Prüfstand noch der lukrativste Geschäftsbereich des Unternehmens. In den kommenden Jahren soll sich das ändern. Bis 2035 will MPC² auf 60 Millionen Euro Jahresumsatz anwachsen. Davon soll „Corrosion Ray“ laut Plan 65 bis 70 Prozent bringen. Technologisch soll dann der Bereich Predictive Maintenance im Zentrum stehen. „Wir können Kunden schon jetzt sehr genau sagen, wo es in ein paar Jahren Probleme beim Material geben wird. Mit den Daten, die wir jetzt dazu sammeln, wollen wir diese Lebensdauer-Vorhersage mit Hilfe von KI künftig noch deutlich präziser machen“, erklärt Prohaska.

Um diese Ziele umzusetzen, will das vierköpfige Team in einem ersten Schritt 600.000 Euro Investment-Kapital aufnehmen, mit dem die Kleinserienfertigung von „Corrosion Ray“ aufgebaut werden soll. „Wir halten schon jetzt Ausschau nach strategischen Investoren. Noch wichtiger werden die, wenn es in einigen Jahren an die große Produktion geht“, sagt der Gründer. Dann sei auch eine größere Kapitalrunde geplant.

aws als größter Fördergeber – „sonst wären wir nicht so weit gekommen“

Bislang finanziert sich das Unternehmen aus den eigenen Umsätzen und aus Förderungen. Dank der hohen Auftragseingänge werden kommendes Jahr die Unternehmenseinnahmen erstmals den Förderbetrag übersteigen. Dennoch sei man noch auf die Fördergelder angewiesen. „Den mit Abstand größten Anteil beim Fördervolumen hatten die Programme aws Preseed und aws Seedfinancing – Deep Tech“, erzählt Prohaska. „Das war extrem wichtig, sonst wären wir nicht so weit gekommen.“ Dabei betont der Gründer auch das Service: „Wenn man etwas gebraucht hat, waren sie immer da.“


Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienbeauftragung mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Cortical.io: Wiener Antwort auf IBMs Watson

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Cortical.io: Wiener Antwort auf IBMs Watson

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Cortical.io: Wiener Antwort auf IBMs Watson

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Cortical.io: Wiener Antwort auf IBMs Watson

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Cortical.io: Wiener Antwort auf IBMs Watson

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Cortical.io: Wiener Antwort auf IBMs Watson

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Cortical.io: Wiener Antwort auf IBMs Watson

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Cortical.io: Wiener Antwort auf IBMs Watson

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Cortical.io: Wiener Antwort auf IBMs Watson