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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Strom aus Wind und Sonne braucht Speicher. Für sie entwickelt das Projekt Phoenics neue Batteriezellen. Konzeptbild, mit KI erstellt. | (c) Virtual Vehicle
Strom aus Wind und Sonne braucht Speicher. Für sie entwickelt das Projekt Phoenics neue Batteriezellen. Konzeptbild, mit KI erstellt. | (c) Virtual Vehicle

Wind und Sonne liefern Strom, wann sie wollen, nicht wann ihn jemand braucht. Diese Lücke schließen Batteriespeicher. Sie werden damit zur Schlüsseltechnologie der Energiewende. Genau hier setzt Phoenics an: Ein steirisches Konsortium entwickelt die nächste Generation von Lithium-Ionen-Zellen für stationäre Speicher.

Koordiniert wird das Projekt von der Virtual Vehicle Research GmbH in Graz. Partner sind Varta Innovation, die Materials Center Leoben Forschung GmbH (MCL) und AVL List. Phoenics läuft 36 Monate und kostet 2,9 Millionen Euro. Knapp zwei Millionen davon kommen von der FFG, aus der Ausschreibung „Energieforschung 2024″.

Ein Material, zwei Ziele

Im Zentrum steht ein Kathodenmaterial: Lithium-Mangan-Eisenphosphat, kurz LMFP. Es ist eine Weiterentwicklung des etablierten Lithium-Eisenphosphats (LFP). LFP-Zellen gelten als sicher und robust, und sie kommen ohne kritische Rohstoffe wie Kobalt oder Nickel aus. LMFP soll zusätzlich bis zu 20 Prozent mehr spezifische Energiedichte liefern. Auf gleichem Bauraum ließe sich damit mehr Energie speichern.

Diesen Materialvorteil will das Konsortium in die fertige Zelle bringen. Die Zielmarken: 20 Prozent mehr Energiedichte, 40 Prozent längere Lebensdauer.

Was noch offen ist

Bis dahin bleiben Fragen. Wie verhält sich das Material über die Lebensdauer, wie altert es, und lässt es sich industriell verarbeiten und skalieren?

Das Konsortium kombiniert deshalb Experiment und Simulation. Die Partner untersuchen das Kathodenmaterial über den gesamten Lebenszyklus, mit Materialcharakterisierung, hochauflösender Bildgebung und KI-gestützter Auswertung. Parallel entstehen physikbasierte und datengetriebene Modelle. Sie bilden das Verhalten der Zelle von der Mikrostruktur bis zum kompletten Speichermodul ab und sollen Entwicklungszyklen verkürzen.

„Die Mikrostruktur von Elektrodenmaterialien beeinflusst maßgeblich Leistung, Lebensdauer und Zuverlässigkeit von Batteriezellen“, sagt Roland Brunner, Gruppenleiter am MCL.

Ein eigener Schwerpunkt gilt der Sicherheit. Spezielle Testverfahren sollen zeigen, ob LMFP-Zellen den Anforderungen an Betriebssicherheit und Zuverlässigkeit genügen. AVL bringt dafür seine Erfahrung in der elektrochemischen Modellierung ein. Verbinde man physikalische Modelle mit Methoden des maschinellen Lernens, ließen sich kritische Betriebszustände und Sicherheitsaspekte frühzeitig vorhersagen, sagt Roland Wanker, Geschäftsbereichsleiter Advanced Simulation Technologies bei AVL.

Aufbauen statt neu anfangen

Phoenics setzt die Zusammenarbeit aus dem Vorgängerprojekt OpMoSi fort. „Unsere Stärke liegt darin, modernste Simulations- und Analysemethoden mit industrieller Entwicklungskompetenz zu verbinden“, sagt Projektleiter Philip Kargl von Virtual Vehicle.

Varta Innovation steuert die Fertigungsseite bei, von der Materialentwicklung über die Elektrodenfertigung bis zur Zellintegration. Großes Potenzial sehen die Partner vorerst bei stationären Speichern. Langfristig könnten die Ergebnisse auch der Elektromobilität nützen.

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