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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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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