24.11.2015

Crowdinvesting: Rapid-Fans beteiligen sich an neuem Stadion

Geld von der Crowd für Rapid: Mit "Rapid InvesTOR" startet der Fußballverein auf der Crowdinvesting-Pattform conda.at - So können sich Fans am Bau des Allianz-Stadions beteiligen.
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Vor einem Jahr halfen die Rapid-Fans dabei, das alte Stadion in Hütteldorf abzutragen – von Sesseln bis hin zu Rasenstücken wurden Souvenirs gesammelt. Mittlerweile ist an dieser Stelle bereits das neue Zuhause von Rapid sichtbar. Der Bau des Allianz-Stadions ist in vollem Gange. Und wieder sollen die Fans eine Chance bekommen, Teil der Geschichte zu sein. Diesmal via Crowdinvesting. Gemeinsam mit der Crowdinvesting-Plattform CONDA hat Rapid den “InvesTOR” ins Leben gerufen.

2 bis 3 Prozent Zinsen

Mehr als 700.000 Fans werden in dem modernen Stadion Platz finden. Finanziert ist das Bauprojekt zwar schon, Fans können sich dennoch beteiligen. Die Investition erfolgt in Form eines qualifizierten Nachrangdarlehens. “Je nach Laufzeit werden jährlich zwischen zwei und drei Prozent Basiszinsen sowie weitere Bonuszinsen gutgeschrieben, die vom sportlichen Erfolg von Rapid in internationalen Bewerben der UEFA abhängen.“, erklärt CONDA-Mitbegründer Daniel Horak.

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Karten für das Eröffnungsspiel

Wer besonders viel Geld investiert, darf außerdem mit einer Namensnennung in einem eigenen Bereich im neuen Stadion und Tickets für das Eröffnungsspiel rechnen. Dieser Ehre werden die 25 höchsten Investments zuteil. Mitmachen können Rapidfans noch bis 1. März 2016.

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An der Technischen Universität Wien (TU Wien) wurde ein Roboter entwickelt, der selbstständig das Badezimmer reinigen kann. Auch für handwirkliche Betriebe kann diese Technologie nützlich sein.
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Ein Putzroboter putzt ein Waschbecken.
Der neue Putzroboter der TU Wien beim Reinigen des Test-Waschbeckens (c) tuwien.at

Roboter können für uns mittlerweile Staubsaugen, Rasenmähen oder Abwaschen. Doch wann können sie komplexere Aufgaben wie das Putzen eines Badezimmers erledigen? Forschende an der TU Wien haben nun möglicherweise eine Antwort darauf.

Denn an der TU Wien wurde ein neuer Putzroboter für das Badezimmer entwickelt, der unter anderem Waschbecken nach vorheriger Anleitung reinigen kann. Die Arbeit wurde bei der IROS 2024 in Abu Dhabi präsentiert – einer der renommiertesten Robotik-Konferenzen weltweit.

TU Wien-Roboter lernt vom Menschen 

Programmiertechnisch ist Putzen recht komplex. Ein Waschbecken ist sehr verwinkelt. Wie kommt man in die schwierigen Ecken, wieviel Kraft muss festgelegt werden? Ein Mensch macht es vor – der Roboter der TU Wien lernt.

“Die geometrische Form eines Waschbeckens mit Kameras zu erfassen, ist zwar relativ einfach. Aber das ist nicht der entscheidende Schritt. Viel schwieriger ist es, dem Roboter beizubringen: Welche Stelle der Oberfläche soll er mit welcher Art von Bewegung bearbeiten? Wie schnell? In welchem Winkel? Mit welchem Kraftaufwand?”, sagt Andreas Kugi vom Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik.

Nach Aussage der TU Wien benutzt der Roboter zum Lernen einen “Hightech-Schwamm”, ausgestattet mit Kraftsensoren und Tracking-Markern. Damit putzte ein Mensch mehrfach eine Außenkante des Test-Waschbeckens. “So generieren wir mit einigen wenigen Demonstrationen eine Riesenmenge an Daten, die dann verarbeitet werden, damit der Roboter lernt, was richtiges Putzen eigentlich bedeutet”, sagt Hartl-Nesic, der in Kugis Team die Industrial-Robotics-Gruppe leitet

Roboter hilft Handwerksbetriebe

Die neue Technologie sei laut TU Wien für viele Prozesse interessant, wie beispielsweise für das Schleifen von Holzwerkstücken in Tischlereien, das Reparieren und Polieren von Lackschäden an Fahrzeugkarosserien oder das Schweißen von Blechteilen. Letztlich sollen diese Roboter auf mobile Plattformen gesetzt werden können, sodass sie in Handwerksbetrieben flexibel eingesetzt werden.

Der Lernprozess gelingt laut Aussage der TU Wien durch eine innovative Datenverarbeitungsstrategie. Dabei werden mehrere bereits erprobte Techniken aus dem Bereich maschinelles Lernen kombiniert. Die Messdaten werden statistisch aufbereitet, und mit den Ergebnissen wird ein neuronales Netzwerk trainiert. Daraus resultieren optimierte Anweisungen für die Bewegungen des Roboterarms.

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