Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

26.07.2019

Digital Entrepreneurship Summer Program: Elf Startups pitchten im Talent Garden

Als Finale des Digital Entrepreneurship Summer Program der Talent Garden Innovation School haben die elf teilnehmenden Startups ihre Ideen vor einer hochkarätigen Jury gepitcht. Der Hauptpreis geht dabei an Book a Street Artist aus Berlin.

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Bildergalerie: Die finale Pitching-Session

(c) Sebastian Kreuzberger / Talent Garden

Der Hauptpreis des Pitchings, eine sechsmonatige Mitgliedschaft im Talent Garden, geht an das Startup „Book a Street Artist“. Der Talent Garden selbst vergibt eine weitere sechsmonatige Mitgliedschaft an das Startup Smart Sender. Gleich doppelt gewann das Startup InvoPay, welches einen Investment Ready Evaluation Workshop von Tecnet Equity ebenso wie einen Vorrat an Cold Brew Coffee von J. Hornig bekommt. Ebenso ist Marschpat – das einzige österreichische Startup im Programm – ein Doppel-Gewinner: Die Gründer können sich über einen Businessplan & Funding Strategy Workshop des aws Gründerfonds ebenso wie über einen Investoren-Pitch freuen, der von der aaia organisiert wird.

Das Startup Traffel gewinnt eine einjährige Mitgliedschaft bei Female Shapers, bereitgestellt von The Female Factor, im Wert von 300 Euro, iRoboInvest gewinnt eine 60minütige Remote Consulting Session mit der Raiffeisen Bank International und das deutsche Startup IndeeWork gewinnt eine Consulting Session mit EY.

Video: Live-Talk nach den Pitches im Talent Garden

Straßenkünstler einfach online buchen

Book a Street Artist wurde 2013 in den Straßen Lissabons gegründet, nun sitzt das Startup in Berlin. Auf der Plattform können Marketingverantwortliche und Eventmanager Straßenkünstler buchen. So buchte der IT-Konzern Cisco zum Beispiel eine Trommelgruppe für ein Event, BMW ließ eine Location von einem Graffitikünstler gestalten. Im Schnitt zahlen die Kunden 1200 Euro für eine Buchung, bisher wurden schon rund 1,5 Millionen Euro Buchungsvolumen über die Plattform bewegt.

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A propos Kunst und Musik: Das österreichische Startup Marschpat hat sich die Digitalisierung von Blasmusikkapellen auf die Fahne geschrieben. Dabei werden die alten Notenhefte aus Papier durch Reader mit eInk-Displays ersetzt, auf denen die Noten dargestellt werden. Die „Playlists“ werden dabei zentral erstellt und drahtlos auf die Geräte der Musiker übertragen. „Wir sind somit das Spotify der Blasmusikkapellen“, sagt Co-Founderin Carina Eigner im Pitch.

Vier FinTechs unter den elf Startups

Ein ganz anderes Geschäftsmodell verfolgt InvoPay, ein Startup aus Weißrussland. Dieses liefert eine neue Payment-Lösung für Smartphones, bei der die App des Händlers mit der App der Bank verknüpft wird. Der User muss dazu nur im Checkout-Prozess die jeweilige Banking-App auswählen und dort die Zahlung genehmigen. Das Startup selbst liefert dafür bloß ein SDK und benötigt daher selbst keine Banklizenz.

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Andere FinTechs im Programm waren iRoboInvest, Vestinda und FinPlay. iRoboInvest ist ein Robo-Finanzberater, den Banken in ihre Dienste integrieren können, um attraktiver für Millenials zu sein. Der komplette Prozess der digitalen Finanzberatung wurde digitalisiert und automatisiert – damit soll es den Banken erleichtert werden, Herausforderern wie N26 die Stirn zu bieten, heißt es im Pitch. In eine ähnliche Kerbe schlägt Vestinda, eine Plattform für Vermögensverwaltung: Hier liegt der Fokus allerdings darauf, Investoren mit unabhängigen Finanzberatern zu vernetzen. Auch hier sind Millenials die Zielgruppe, die bei der Altersvorsorge unterstützt werden.

Deutlich jünger ist hingegen die Zielgruppe von FinPlay, ein Startup aus Rumänien. FinPlay hat das Ziel, Kindern über Handyspiele Finanzbildung zu vermitteln. Die App selbst soll gratis sein und gemeinsam mit Banken, NGOs und Bildungsministerien bekannt gemacht werden.

Marketing, Handwerker, Städte: Alles wird smart

Ein B2B-Produkt kommt wiederum vom Startup Smart Sender aus Estland, welches sich dem Retention Marketing via AI verschrieben hat. Der Marketing-Mitarbeiter soll hier nur noch die Werbematerialien in das System einspielen – die Software entscheidet anschließend, wann sie welchem Kunden welche Werbebotschaft über welchen Kanal ausspielt. In diesem Jahr rechnet das Startup damit, eine Viertelmillion Euro an Umsatz zu machen.

Das deutsche Startup Indeework widmet sich wiederum Handwerkern und Servicetechnikern. Hier wird den Unternehmen eine Software geboten, mit der sie die Einsatzplanung der Mitarbeiter automatisieren können. Dies geschieht, indem historische Daten via Machine Learning automatisiert werden. Für öffentliche Stellen hat wiederum das Startup Geo Things aus Taiwan eine Lösung: Eine Plattform, die relevante Daten sammelt und diese im Fall einer Naturkatastrophe bereitstellt, damit Einsatzkräfte schneller reagieren können.

Lösungen für den Tourismus

Zwei Startups haben sich schließlich noch dem Thema Tourismus gewidmet. Local’s Lore ist eine Whitelabel-Lösung, mit der Unternehmen aus der Reisebranche ihre Dienste digitalisieren und lokale Geschäfte promoten können. Das Startup Traffel aus Estland sucht wiederum außereuropäische Flüge unter 300 Euro und stellt diese den Reisenden vor.

Die Startups haben an dem Programm unter anderem deswegen teilgenommen, weil sie im österreichischen Markt Fuß fassen wollen. So zählt Indeework zum Beispiel schon jetzt Vattenfall und die Leipziger Stadtwerke zu seinen Kunden, in Österreich stehen Kooperationen mit den Wiener Linien und Wien Energie kurz bevor.

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Drei Mal brach Raphael Suchomel die Schule ab, bevor sich sein Weg plötzlich in eine ganz andere Richtung entwickelte. Heute sitzt der 27-jährige Wiener in Harvard und lässt virtuelle Fische lernen – auf der Suche nach Antworten darauf, was Künstliche Intelligenz von der Natur erfassen kann.

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Manche Wege sind direkt und vorgezeichnet – Schule, Bildung, Ausbildung und ein Job in dem Bereich, den man beherrscht. Andere sind von Umwegen gezeichnet, Mühsal und Zeiten, in denen man nicht weiß, wie es genau weitergehen soll. Raphael Suchomels Vita ist eine von den nicht-linearen.

„Plötzlich Mitternacht“

Er hat mit 18 die Schule zum ersten Mal abgebrochen und sich eine Vollzeitstelle gesucht. Der gebürtige Wiener schrieb sich fortan in eine Abendschule ein, brach jene aber – ein mal mit 19 und einmal mit 21 Jahren – wiederholt ab. Doch der Gedanke des endgültigen Aufgebens war keiner und im jungen Mann schlicht nicht vorhanden. So war es dann mit 22 soweit: der vierte Versuch, die Matura nachzuholen, gelang.

„Ich war in einer Abendschule im 21. Bezirk“, erinnert sich der 27-Jährige. „Von neun bis 17 Uhr Vollzeitjob, dann Unterricht bis halb zehn und anschließend noch Training. Und plötzlich war es Mitternacht.“

Zwei Jahre lang bestimmte dieser straffe Rhythmus seinen Alltag. Trotz der Doppelbelastung hielt der heutige Wahl-Hagenberger durch – und schloss die Abendschule schließlich mit ausgezeichnetem Erfolg ab.

Studium in Hagenberg

Es folgte ein Umzug von Wien nach Oberösterreich und der Start des ersten Jahrgangs des damals neu geschaffenen Bachelorstudiums „Artificial Intelligence Solutions“ an der University of Applied Sciences Upper Austria in Hagenberg.

Suchomel gehörte zudem zu den Mitgründern der Young AI Leaders Linz, einer lokalen Community innerhalb der AI-for-Good-Initiative der International Telecommunication Union der Vereinten Nationen. Die Gruppe bringt junge Menschen aus Forschung und Technologie zusammen und organisiert unter anderem Hackathons und Diskussionsveranstaltungen rund um Künstliche Intelligenz.

© Harvard/zVg – Eine 3D-Simulation eines schwach elektrischen Fisches.

Nach rund 100 verschickten Mails – die meisten davon blieben unbeantwortet – gelang es Suchomel schließlich, einen Forschungsaufenthalt als Praktikant an der Harvard Medical School zu ergattern. Dort befindet er sich auch heute und forscht an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Neurowissenschaften.

Im Mittelpunkt seiner Arbeit stehen biologisch fundierte künstliche Agenten. Vereinfacht gesagt, bauen die Forschenden in Harvard virtuelle Tiere im Computer. Diese Tiere bekommen künstliche neuronale Netze und bestimmte Sinneswahrnehmungen und Bewegungsmöglichkeiten, die sich an echten Tieren orientieren. Anschließend lernen sie mit einer Methode namens „Reinforcement Learning“. Dabei wird ihnen nicht jede Handlung vorgegeben. Sie probieren unterschiedliche Verhaltensweisen aus und lernen über Belohnungen und Nachteile selbst, welche Strategien erfolgreich sind.

„Schauen wie sich Agent verhält“

„Wir kennen aus der Biologie die körperlichen Einschränkungen von Fischen“, erklärt Suchomel. „Wir wissen, wie sich Augen im Winkel bewegen, wie schnell sie sind und welche anderen biologischen Einschränkungen es gibt. Und wir statten einen ‚Reinforcement-Learning‘-Agenten mit diesem Wissen aus: Wir simulieren den Körper eines Fisches, sodass er über diesen Körper mit der Umwelt und mit anderen Fischen kommuniziert. Das schicken wir durch eine ‚Reinforcement-Learning‘-Umgebung, simulieren Trajektorien und schauen, wie sich der Agent verhält.“

Die Simulation funktioniert wie ein virtuelles Labor. Forscher können einzelne Sinneskanäle ausschalten, Kommunikationssignale verändern oder die Umwelt der Agenten manipulieren und beobachten, wie sich ihr Verhalten verändert. Damit sollen Hypothesen darüber entwickelt werden, warum bestimmte Verhaltensweisen entstehen und welche Mechanismen dahinterstecken. Solche Hypothesen sollen anschließend gezielter in Experimenten mit echten Tieren überprüft werden können.

Der Vorteil hierbei sei, dass man nicht jedes Verhalten explizit programmieren müsse, sondern durch die Kombination aus Körper, biologischen Einschränkungen, Umwelt und „Reinforcement Learning“ Verhalten entstehen lassen könne, das möglicherweise dem Verhalten echter Fische ähnelt. So soll — und das ist das Ziel — Forschung günstiger und schneller werden, sagt Suchomel. Man könne zudem Variablen besser isolieren und kontrollieren und neuronale Netze viel genauer analysieren. Das wäre bei echten Fischen teilweise sogar viel schwieriger, vor allem wenn man ihr Zusammenspiel mit anderen Fischen untersuchen möchte.

Künstliche und natürliche Intelligenz

Die Harvard Medical School und andere Institute verfolgen seit Längerem das Ziel, KI zu nutzen, um natürliche Intelligenz besser zu verstehen – und umgekehrt auch natürliche Intelligenz für die Entwicklung von KI zu nutzen.

„Dafür gibt es im KI-Bereich viele verschiedene Methoden und Ansätze, die sich an Beobachtungen aus der Natur orientieren. Gleichzeitig gibt es immer mehr Forschung an der Schnittstelle von KI und Biologie, bei der KI-Forscher und Biologen zusammenarbeiten“, sagt Suchomel. „Wenn man beispielsweise genau weiß, wie die Umgebung aussieht, und gleichzeitig die Kommunikation eines Fisches beobachtet, könnte man künftig elektrische Signale interpretieren. So lässt sich etwa erkennen, dass ein bestimmtes Signal ausgesendet wird, weil sich der Fisch bedroht fühlt. Dadurch könnte man nicht nur einzelne Fische, sondern auch die Gruppendynamik analysieren – und besser verstehen, wie sich die Tiere untereinander und in ihrer Umwelt verhalten.“

Suchomels Praktikum in Harvard reicht noch bis Februar, danach führt ihn den Weg nach Belgien an die KU Leuven – eine, wie er sagt „der besten Unis in Europa wenn es um KI geht“. Anschließend möchte er in einen „starken Master“ reinkommen und weiter an KI forschen. Wo das sein wird, sei erstmal zweitrangig: „Hauptsache starke Labs.“

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