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.
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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.

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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.

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

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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