25.10.2016

Curafides: Wiener Startup will „Firewall“ im Pflegebereich werden

Die Suche nach passenden Pflegekräften gestaltet sich für Angehörige von Pflegebedürftigen häufig schwierig. Das Wiener Startup Curafides will das mit seiner Onlineplattform deutlich vereinfachen. Der Brutkasten sprach mit Co-Founder Thomas Stermole.
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Vor einigen Jahren brauchte Thomas Stermole eine Pflegekraft für ein Familienmitglied. Schnell stellte sich heraus: Ein Person zu finden, von der man bereits im Vorfeld abschätzen kann, ob sie vertrauenswürdig und zuverlässig genug ist, war gar nicht so einfach. Eine entsprechende Plattform im Internet fehlte. Stermole beschloss, die Sache selbst in die Hand zu nehmen. Gemeinsam mit Freunden, mit denen er schon zuvor zusammengearbeitet hatte, stellte er das Konzept für Curafides auf die Beine. Eineinhalb Jahre wurde vorbereitet, Anfang Oktober ging die Plattform dann online.

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Nur die Seriösen kommen durch die „Firewall“

(c) Curafides: Founder Thomas Stermole
(c) Curafides: Co-Founder Thomas Stermole

Die Grundidee: Über ein Bewertungs- und Feedbacksystem soll von potenziellen Kunden abgeschätzt werden können, ob die Pflegekraft passt. „Wir wollen die Firewall sein, durch die nur seriöse Pflegekräfte bis zu den Kunden kommen“, sagt Stermole. Er verweist dabei auch auf die vielen Pflegeskandale in letzter Zeit – das Vertrauen bei den Kunden sei dadurch stark gesunken. Doch wie funktioniert die Qualitätssicherung jetzt, kurz nach dem Launch, wo es noch keine Bewertungen gibt? „Das ist tatsächlich eine große Herausforderung“, räumt Stermole ein. Generell fordert Curafides von den Pflegekräften Dienstzeugnisse, Ausbildungsnachweise und Leumundszeugnisse ein. „Dadurch kommen schon jetzt nur die, die es ernst meinen. Die Bewertungen werden das System dann sukzessive weiter verbessern“, sagt Stermole.

„Filter zwischen Ost- und Westeuropa“

Übersetzungen von Dokumenten aus anderen Ländern müssen dabei behördlich beglaubigt sein. Generell erwartet Stermole viele ausländische Pflegekräfte, vor allem aus Ost- und Südosteuropa. „Wir wollen in dem Sektor ein Filter zwischen Ost- und Westeuropa sein“, sagt er. Der Pflegekräftemangel in Österreich werde es jedenfalls notwendig machen, weiterhin und noch verstärkt auf Kräfte aus dem Ausland zurückzugreifen. Curafides soll dabei ein wichtiger Player in der Qualitätssicherung werden. Bereits angedacht sind dazu auch Qualitätsmanager, die Kunden besuchen und sie zu den Pflegekräften befragen, sowie Prescreenings mit Interviews mit den Pflegekräften.

Bootstrapping aufgegeben, Investor gesucht

Davor gilt es aber, die Finanzierung sicherzustellen. Bislang ist das Wiener Startup komplett selbstfinanziert. „Wir wollten eigentlich bootstrappen. Wir haben aber jetzt einen Punkt erreicht, wo es ohne Investor schwierig wird. Vor allem das Marketing braucht mehr Geld, als uns lieb ist“, sagt Stermole. Erste Gespräche mit Geldgebern gäbe es bereits. Konkrete Abschlüsse gebe es aber noch keine. Die Suche sei daher noch in vollem Gange.

„Wir wollen das Airbnb für Pflegeheime werden“

Listung ab 15 Euro monatlich

Im laufenden Betrieb soll das Geld dann von den inserierenden Pflegekräften kommen. Damit sie angeführt werden und man über die Plattform mit ihnen in Kontakt treten kann, müssen sie 15 Euro pro Monat zahlen. Mit Premiumaccounts, für die mehr zu bezahlen ist, können sie höher gelistet werden. Schon bald soll das Businessmodell jedoch erweitert werden. „Wir wollen das Airbnb für Pflegeheime werden“, sagt Stermole. Kunden sollen dann schnell über die Plattform freie Plätze in passenden Heimen finden können. Bereits vor Weihnachten soll dieser Dienst gelauncht werden. Das Team sei damit „zu 80 Prozent fertig“, so Stermole.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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