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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Enact, Roboter die fühlen, Roboter, Robotik
© Enact

Roboter können viel. Sie sehen fast alles, sie schweißen, heben, sortieren. Eines fehlt ihnen jedoch: Fingerspitzengefühl. Deshalb bleiben die letzten Handgriffe der Montage Handarbeit: ein Kabel, das einrasten muss, eine Dichtung, die sitzen muss, eine Schraube, die klemmt. Diesem Mangel an Feinfühligkeit stellt sich das Schweizer Startup Enact entgegen und baut Roboter, die Kraft spüren. Sie messen Druck und Widerstand über ihre eigenen Antriebe, wie der Mensch über Muskeln und Sehnen, und ein Modell lernt daraus, heißt es. Der Roboter merkt ohne Zusatzsensoren und ohne künstliche Haut, ob das Teil sitzt.

Enact von Caltech-Forscher gegründet

Dass das mehr als eine Nische ist, zeigen die Zahlen. China etwa hat 2025 354.000 Industrieroboter installiert, fast drei von fünf weltweit (IFR). Europa gewinne dagegen nicht über Masse sondern über Varianz, und genau dort rechnen sich Roboter bisher selten, weil jemand jede Aufgabe einzeln programmieren müsse. Roboter, die durch Vormachen lernen und spüren, ob ein Teil sitzt, sollen diese Einzelprogrammierung ersparen und auch kleine Serien automatisierbar machen. Genau hier setzt Enact an: bei den letzten Handgriffen der Montage.

Gegründet wurde das Zürcher Startup im März 2026 von Manuel Yves Galliker. Der Maschinenbauer der ETH Zürich war Gastforscher am Caltech, leitete bei 1X das Team, das dem Humanoiden NEO das Gehen beibrachte, und arbeitete danach bei Physical Intelligence.

Dort sah er, dass Kamera und Teleoperation für die Fabrik nicht ausreichen, und ging zurück nach Zürich. „Das Silicon Valley hat historisch betrachtet enorme Stärken in Software und KI, aber es fehlt an Spezialisten für Robotik und Hardware-Engineering“, sagt Galliker.

Investment von Mensch

Nun sammelte er mit Enact 30 Millionen US-Dollar in einer Pre-Seed-Runde ein, und das noch bevor es ein Produkt gibt. Das hat einen Grund, wie man in der Aussendung liest: „Das Startup baut alles selbst. Antriebe, Regelung und Modell entstehen unter einem Dach, was am Anfang mehr kostet als ein Modell auf einen fremden Arm zu setzen.“ Die ersten Antriebe laufen, der Ansatz sei laut Enact validiert.

Angeführt wird die Millionen-Runde von redalpine, Notion Capital und firstminute capital. Als Business Angels investieren Yann LeCun (von 2013 bis Ende 2025 Chief AI-Scientist bei Meta), Arthur Mensch (Co-Founder Mistral AI), Andrew Lonsberry (Path Robotics) und David Wallerstein (früher Tencent). Aktuell arbeiten zehn Personen in Zürich, bis Ende 2027 sollen es viermal so viele werden.

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