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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Das "EyeStrab"-Gerät im Einsatz © EyeStrab

Die Vermessung von Augenfehlstellungen (Strabismus) erfolgt in der Praxis oft noch „wie vor 100 Jahren“, erklärt Gründer Eren Çerman im Interview: rein manuell mittels analogen Methoden. „Die Schielheilkunde ist wahrscheinlich die letzte große nicht digitalisierte Subdisziplin in der Augenheilkunde“, fügt der Augenarzt an der Wiener Klinik Donaustadt hinzu. Gemeinsam mit seinem Team will er das ändern. Das System soll die Schielwinkelmessung sowie die Refraktionsbestimmung – also die Ermittlung, ob eine Fehlsichtigkeit vorliegt – in einer digitalen Plattform bündeln.

Interdisziplinäre Expertise im Gründerteam

Hinter EyeStrab steht das Trio Eren Çerman, Evrim Bakir und Alexander Jatzko. Die drei Gründer vereinen nach eigenen Angaben ein breites Spektrum an Kompetenzen für das Vorhaben: Gemeinsam bringen sie mehr als 20 Jahre klinische Expertise in der Augenheilkunde, über 25 Jahre internationale Management- und Transformationserfahrung sowie mehr als 25 Jahre Erfahrung im Aufbau und Management technologiegetriebener Projekte und Unternehmen in das Startup ein.

Hardware-Plattform auf NVIDIA-Basis

Technisch basiert das System auf einer NVIDIA-Edge-Plattform. Das physische Messgerät versteht das Unternehmen dabei als ersten Baustein einer künftig erweiterbaren Plattform. Es fungiert als digitale Konsole, auf der weitere augenärztliche Untersuchungsmodule als reine Software-Updates geladen werden können. Ziel ist eine cloudunabhängige All-in-One-Diagnoseplattform mit einem konkreten Marktpotenzial. Laut Çerman weisen rund 15 Prozent aller augenärztlichen Patientenkontakte einen Strabismus-Bezug auf.

Für den Vertrieb setzt EyeStrab auf eine Doppelstrategie. Bei niedergelassenen Augenärztinnen und Augenärzten ist ein nutzungsbasiertes „Pay-per-Use“-Modell geplant, bei dem sich die Technologie über die tatsächlichen Anwendungen in der Praxis amortisiert. Öffentliche Krankenhäuser möchte man via klassischen Direktverkauf gewinnen. Die spätere Serienfertigung soll laut Unternehmen über einen ISO-konformen Auftragsfertiger laufen, wobei die finale Endmontage (Assembly) zur Qualitätssicherung fix in Österreich bleiben soll.

Validierung an einer Wiener Klinik

Derzeit wird der EyeStrab-Prototyp in einer klinischen Studie an einer Wiener Klinik validiert. Ziel der Studie ist es, objektive und reproduzierbare Messwerte wissenschaftlich zu belegen. Für den offiziellen Markteintritt strebt EyeStrab eine MDR-Zertifizierung als Medizinprodukt an. Der Audit ist für das erste Quartal 2027 geplant. Bis Ende 2026 fokussiert sich das Kernteam auf die technische Dokumentation und die vorbereitende ISO-Prozesszertifizierung.

Seed-Runde und FFG-Förderung geplant

Bisher wurde das patentierte Projekt durch Eigenmittel sowie kleinere Zuschüsse der Wirtschaftsagentur Wien und der FFG finanziert. Aktuell bereitet das Startup eine Seed-Finanzierungsrunde vor und finalisiert parallel einen FFG-Förderantrag, der rund 45 Prozent des Projektvolumens abdecken soll. Das Gesamtbudget für diesen Entwicklungsschritt liegt laut den Gründern knapp unter einer Million Euro. Mit dem frischen Kapital möchte das Team vor allem die Bereiche Softwareentwicklung und System-Testing ausbauen.

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