11.09.2025
PITCH-WETTBEWERB

Das sind die Finalist:innen des Falling Walls Lab Vienna 2025

Am Mittwoch fand im Rahmen des FFG-Forums 2025 das Finale des Falling Walls Lab Vienna statt. Die Siegerin wird Österreich beim internationalen Falling Walls Lab Finale im November 2025 in Berlin vertreten.
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Jury-Vorsitzende Helga Nowotny (ganz rechts) mit den drei Finalist:innen | (c) Alysha Joy Czerny, FFG

Falling Walls Lab ist ein internationaler Pitch-Wettbewerb, der Studierenden und jungen Berufstätigen aller Disziplinen eine Bühne für bahnbrechende Ideen bietet. In nur drei Minuten präsentieren die Teilnehmenden ihre Projekte vor einem interdisziplinären Publikum – kompakt, verständlich und mit Fokus auf Wirkung. Ziel ist es, Forschung sichtbar zu machen, Feedback zu erhalten und internationale Kontakte zu knüpfen.

Die Top 3 des Falling Walls Lab Vienna

Am 10. September fand nun das Wiener Finale im Rahmen des FFG-Forums statt. Zwölf Nachwuchstalente traten mit praxisnahen Innovationen an. Den ersten Platz holte Tayebeh Saghaei (Universität für Bodenkultur) mit „Breaking the Wall of Single Cell Diagnostics“. Rang zwei ging an Sanja Savić (OFI – Österreichisches Forschungsinstitut für Chemie und Technik) für „Breaking the Wall of Animal Free Device Safety“, Platz drei an Benedikt Schwarze (Universität Wien) mit „Breaking the Wall of Skin Diseases“.

„Das Falling Walls Lab Vienna zeigt, wie eng Forschung, Innovation und gesellschaftliche Zukunft miteinander verbunden sind. Es ist vor allem die junge Forschung, die als kreativer Motor wirkt und den Wandel von morgen möglich macht“, so die international anerkannte Wissenschaftsforscherin und Juryvorsitzende Helga Nowotny.

Pitches bei den Technology Talks Austria 2025:

Ein Wiedersehen mit den drei Bestplatzierten gibt es bei den Technology Talks Austria 2025: Sie präsentieren ihre Pitches am Freitag, 12. September, um 11:30 Uhr auf der Hauptbühne im MuseumsQuartier. Für die Gesamtsiegerin Tayebeh Saghaei geht es außerdem im November nach Berlin: Sie wird Österreich beim internationalen Falling-Walls-Lab-Finale vertreten.

Zur Vorbereitung auf das Wiener Finale erhielten alle Finalist:innen ein spezialisiertes Pitch-Training über das LBG Career Center der Ludwig Boltzmann Gesellschaft. Das Center bietet seit Jahresbeginn österreichweit kostenfreie Angebote für Nachwuchswissenschafter:innen an und möchte damit Kompetenzen an der Schnittstelle von Forschung und Transfer stärken.

Organisiert wurde das Falling Walls Lab Vienna 2025 von Austrian Cooperative Research, Christian Doppler Forschungsgesellschaft, Complexity Science Hub, Fraunhofer Austria, Ludwig Boltzmann Gesellschaft, Österreichischer Fachhochschul-Konferenz und xista innovation GmbH.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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