01.03.2022

Cycle: Startup produziert Putzmittel aus Abwasser

Klärschlamm und biologische Essigsäure sind die beiden Zauberwörter bei Cycle.
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Cycle
(c9 Cycle/FB - Sunny Bhasin, Gründer von Cycle.

Das Startup Cycle von Gründer Sunny Bhasin entwickelt ein Reinigungsmittel, das zu 90 Prozent aus recycelten Rohstoffen aus der Abwasserbehandlung besteht. Konkret wird durch Fermentierung aus Klärschlamm biologische Essigsäure und durch Destillation Wasser gewonnen. Der Rest besteht aus Naturseife, Duftstoffen wie ätherischen Ölen und Zitronensäure. Mit diesem Konzept wird für die Herstellung des Produkts kein sauberes Wasser verwendet. Die Flasche selbst ist aus recyceltem Kunststoff.

Cycle-Idee nach Besuch von Schwester

„Die Zeiten von Verschwendung sind vorbei. Mit Cycle kann ich meinen Beitrag zu einer nachhaltigen Zukunft für die nächsten Generationen leisten“, sagt Founder Bhasin. Ihm kam die Idee dazu, als der in Indien geborene Gründer in London seine Schwester besuchte. Jene hatte aufgrund ihrer Brustkrebs-Erkrankung alle Reiniger aus dem Haushalt verbannt, um nicht mit den Chemikalien in Berührung kommen wollte. Seiner Rückkehr an seinem Budapester Wohnsitz, an dem er aufgrund seines Schweizer Arbeitgebers verweilte, folgten erste Gespräche mit seinem Chemiker und die Idee zu Cycle nahm ihren Lauf.

Klärschlamm-Potential erkannt

Das Vorhaben, etwas Schonendes zu entwickeln, wurde von Forschungsaktivitäten und Praxistests begleitet. Bashi hatte in seinem Job bereits sauberes Wasser aus kommunalen und industriellen Abwässern aufbereitet und dabei das Potenzial von Klärschlamm erkannt. Heute extrahiert er für Cycle nutzbare biologische Essigsäure durch Fermentation und Destillation aus dem Klärschlamm.


Wer mehr über Cycle erfahren möchte, hat heute Abend bei „2 Minuten 2 Millionen“ die Gelegenheit dazu. Weiters dabei: Aniveri, Eddi Bike, Picco Pocket und Mobil 60+.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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