22.05.2025
NEUE GENERATION?

danube.ai: Wiener Startup bringt neues KI-Modell mit großen Versprechen

Das Wiener Startup danube.ai verspricht Großes: Mit Genetic AI launcht es eine KI, die auf genetischen Algorithmen beruht.
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Das Team von danube.ai
Das Team von danube.ai | Foto: Martin Anger/Ideenstricker

Stell dir vor, du willst einen Papierflieger bauen. Es gibt keine Anleitungen, und keine Person, die weiß, wie es geht. Es bleibt nur eine Option: testen; mehrere Papierflieger konstruieren – und sie fliegen lassen. Nach mehreren Testrunden kennst du die beste Form, den besten Flugwinkel und das beste Material. Genau nach diesem Prinzip soll Genetic AI funktionieren: Die KI testet verschiedene Varianten – und nur die beste zählt. Das 2022 gegründete Wiener Startup danube.ai rund um Philipp Wissgott hat sie entwickelt und setzt sie bereits bei mehreren Kunden ein. Das Startup bezeichnet sie als „eine völlig neue technologische Generation von Künstlicher Intelligenz“.

Das verspricht danube.ai

„Wir haben einen Weg gefunden, jede Fragestellung in ein evolutionäres Spiel zu übersetzen – dadurch entsteht eine sehr persönliche, dezentrale KI, ganz ohne Trainingsdaten“, sagt CEO Wissgott im Gespräch mit brutkasten. Laut Unternehmen arbeite das System deswegen auch mit weniger Bias als andere Technologien – und halluziniere nicht. Genetic AI lernt nicht aus alten Daten, sondern indem sie immer wieder neue Lösungen ausprobiert und bewertet, so kommuniziert es das Startup. Genetische Algorithmen sind hier ein Buzzword – aber in der Technologie nicht gänzlich neu. Automobilhersteller nutzen sie beispielsweise schon länger, um Bauteile zu optimieren.

„In unserem System werden die Zeilen einer Exceltabelle zu Organismen und die Spalten zu Genen – und daraus entsteht ein evolutionäres Spiel, das in unter einer halben Sekunde die beste Lösung findet“, erklärt Wissgott die Technologie. Es lässt verfügbare Optionen in einem Spiel gegeneinander antreten. Die Gene stehen sozusagen für die Eigenschaften der Antworten.

Ist Genetic AI skalierbar?

Die Qualität der Antworten soll durch eine Vorauswahl garantiert werden. „Wir steuern die Qualität von Antworten wie ethische Regeln indem wir die Antworten vor dem Spiel vorselektieren“, erklärt Wissgott. Er und sein Team würden bewusst kein weiteres Language Model bauen, sondern einen alternativen Weg gehen: weg vom reinen Suchen, hin zu einer Discovery Engine, die generiert und findet.

Danube.ai will Genetic AI auch als als Open Source zur Verfügung stellen. Die Technologie ist bereits seit einigen Monaten bei Unternehmen wie Geizhals im Einsatz. Laut Wissgott sei das Modell auch skalierbar – weil es keine Supercomputer brauche, sondern auch auf dem Smartphone laufen könne. Was die Technologie wirklich kann, wird sich erst über einen längeren Anwendungszeitraum zeigen. Schon 2019 stellte Wissgott unter dem Namen Danube ein neues AI-Vorhersage-Tool vor – brutkasten berichtete.

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Graph Therapeutics
© Graph Therapeutics

Das Biotechnologieunternehmen Graph Therapeutics hat eine Finanzierungsrunde über fünf Millionen US-Dollar abgeschlossen. Angeführt wird sie von der Pariser Venture-Capital-Gesellschaft Daphni, die sich dem bestehenden Investorenkreis mit SquareOne, Merantix Capital und NAVEC Investment Management anschließt.

Graph Therapeutics: Gesamtfinanzierung auf über 10 Millionen

Darüber hinaus erhält das Unternehmen nicht verwässernde Fördermittel von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) und der Austria Wirtschaftsservice (AWS). Einschließlich dieser Mittel beläuft sich die bisher eingeworbene Gesamtfinanzierung von Graph Therapeutics auf mehr als zehn Millionen US-Dollar.

Graph Therapeutics entwickelt eine KI-gestützte Plattform zur Erforschung neuer Medikamente gegen entzündliche und immunvermittelte Erkrankungen. Mit dem frischen Kapital will das Unternehmen seine eigene Pipeline an Wirkstoffkandidaten weiter ausbauen. Gleichzeitig sieht sich Graph dank der bereits in klinisch relevanten Modellen validierten Technologie gut positioniert, um strategische Partnerschaften einzugehen und seine Plattform über Lizenzvereinbarungen auch anderen Pharma- und Biotechunternehmen zugänglich zu machen. Der Einstieg von Daphni soll diesen Wachstumskurs beschleunigen und die Entwicklung neuer Präzisionstherapien auf Basis der Analyse echter Patientenzellen vorantreiben.

Gründerteam mit Erfahrung aus anderem Biotech

Graph Therapeutics nutzt dabei eine KI-gestützte Plattform, die Daten aus lebenden Patientenzellen mit modernen Analyseverfahren kombiniert, um die Ursachen von Erkrankungen des Immunsystems besser zu verstehen. Das Gründerteam bringt dabei Erfahrung aus dem Biotech-Unternehmen Allcyte mit, das später von Exscientia übernommen wurde. Ziel von Graph ist es, neue Angriffspunkte für Medikamente sowie Biomarker zu identifizieren und so die Entwicklung präziserer Therapien für entzündliche und immunvermittelte Erkrankungen zu beschleunigen.

„Unsere Plattform hat einen entscheidenden Wendepunkt erreicht. Wir gewinnen heute biologisch relevante Erkenntnisse, die unmittelbar in unsere eigenen Programme zur Wirkstoffentwicklung einfließen“, sagt Gregory Vladimer, Mitgründer und CEO von Graph Therapeutics. „Das Vertrauen von Daphni in unseren Ansatz ist ein starkes Signal, während wir die Investitionen in unsere Wirkstoffprogramme ausweiten. Mit ihrer Unterstützung und der unserer bestehenden Investoren verfügen wir sowohl über die notwendige Rückendeckung als auch über den Antrieb, Präzisionsmedikamente für entzündliche und immunvermittelte Erkrankungen zu entwickeln und der Branche zu zeigen, dass die systematische Entschlüsselung von Immunfehlfunktionen in echten Patientenzellen die tatsächlichen Krankheitsursachen sichtbar macht.“

Für Sofia Dahoune, Partnerin bei Daphni, steht Graph exemplarisch für die nächste Generation von TechBio-Unternehmen: „Ein Unternehmen, in dem tiefgreifende technologische Innovation untrennbar mit exzellenter Forschung und Entwicklung verbunden ist und das von einem Team mit nachgewiesener Expertise in der Präzisionsmedizin geführt wird. Die Komplexität immunvermittelter Erkrankungen erfordert genau einen solchen integrierten Ansatz.“

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