15.01.2026
DEEPTECH

Effizienz in der Industrie: Wie usePAT aus Wien Sensoren mit Ultraschall sauber hält

Das Wiener Startup usePAT steigert die Zuverlässigkeit von industriellen Messungen durch die Verwendung von speziellen Ultraschallfeldern. Die Technologie kommt in unterschiedlichsten Bereichen zum Einsatz – von der Wasseraufbereitung bis zum Bergbau in Australien. Wir haben mit den Gründern Stefan Radel und Georg Heinz über konkrete Anwendungen und die nächsten Wachstumsschritte gesprochen.
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Das Gründerteam von usePAT | (c) usePAT

In vielen Industrieanlagen hängt die Effizienz an einem unscheinbaren Detail: an der Qualität der Messdaten. Werden Sensoren verschmutzt, liefern sie falsche Werte – und Prozesse laufen aus dem Ruder. Pumpen springen unnötig an, der Energieverbrauch steigt, Mitarbeitende müssen manuell eingreifen. Genau an dieser Schnittstelle setzt das Wiener Startup usePAT an, das 2018 als Spin-off der TU Wien von Stefan Radel, Georg Heinz, Christoph Gasser und Stefan Tauber gegründet wurde.

Einsatz der Technologie 

UsePAT entwickelt und vertreibt Ultraschall-Armaturen, die an bestehenden industriellen Sensoren angebracht werden. Sie halten die Messflächen im laufenden Betrieb sauber, reduzieren Störeinflüsse, wie Partikel oder Luftblasen, und sorgen dafür, dass Sensoren dauerhaft präzise und verlässliche Daten liefern. Zum Einsatz kommt die Technologie in unterschiedlichen Branchen – von Kläranlagen über den Bergbau bis hin zu Laborumgebungen in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie. Darüber hinaus kommt die Technologie auch in der Pharma- und Chemiebranche zum Einsatz.

„Dreckige Sensoren messen schlecht“, bringt Co-Founder Stefan Radel das Grundproblem auf den Punkt. Besonders in Kläranlagen werde das sichtbar, wo Sensoren dauerhaft im Medium betrieben werden und über lange Zeit zuverlässig funktionieren müssen. Müssen sie regelmäßig aus dem Prozess gezogen und manuell gereinigt werden, sei das nicht nur aufwändig, sondern bedeute auch zusätzlichen Personaleinsatz direkt an der Anlage.

Messung bei laufenden Betrieb

Entscheidend für effiziente und stabile Prozesse ist dabei nicht nur, was gemessen wird, sondern wie. Inline-Sensoren erfassen Messwerte direkt im laufenden Betrieb und liefern kontinuierlich aktuelle Daten aus der Anlage. Proben müssen dafür weder entnommen noch ins Labor gebracht werden – die Messung passiert dort, wo der Prozess tatsächlich abläuft. Genau diese unmittelbaren Daten sind die Grundlage dafür, Anlagen automatisch, effizient und energiesparend zu steuern. In der Praxis scheitert das jedoch häufig daran, dass Sensoren verschmutzen und dadurch falsche Signale liefern.

Genau hier setzt der präventive Ansatz von usePAT an. „Wir wollen nicht reinigen, wenn schon alles völlig verschmutzt ist“, sagt Co-Founder Georg Heinz. Ziel sei es, Sensoren kontinuierlich sauber zu halten, damit sie konstant richtige Werte liefern. Die Ultraschall-Armaturen kommen ohne bewegliche Teile und ohne Verbrauchsmaterialien aus – ein Vorteil für den industriellen Dauerbetrieb.

Abwasser als einer der Kernzielmärkte

Als einer der Kernzielmärkte kristallisierte sich über die vergangenen Jahre die Abwasserbehandlung heraus. Kläranlagen stehen unter wachsendem Druck durch strengere Umweltauflagen, Personalmangel und steigende Energiepreise. Gleichzeitig ist die Zufuhr von Sauerstoff einer der größten Kostentreiber. Liefert ein Sensor falsche Werte, „glaubt“ das System, es sei zu wenig Sauerstoff im Becken, und fährt die Belüftung hoch.

Zu den Kunden zählen unter anderem die StEB Köln sowie der Abwasserverband Korneuburg. „Wenn die Pumpen laufen, verbrennen sie Energie ohne Ende“, sagt Heinz. Mit dauerhaft sauberen Sensoren lasse sich das vermeiden. Ein Kunde habe berichtet, dass er in einem Belebungsbecken zeitweise nur noch zwei statt drei Pumpen betreibe – mit entsprechend geringerem Stromverbrauch.

Mining in Australien: Einsatz bei South32

Ein weiterer zentraler Anwendungsfall liegt im Bergbau. In Australien kommt die Technologie von usePAT unter anderem beim internationalen Rohstoffkonzern South32 zum Einsatz. Dort wird sie bei der Verarbeitung von Erzen mit Flüssigkeiten genutzt, um Sensoren auch unter extremen Bedingungen sauber zu halten und verlässliche Messwerte direkt aus dem laufenden Prozess zu gewinnen.

Der australische Markt öffnete sich für usePAT nicht über Kaltakquise, sondern über eine sehr konkrete Fragestellung aus der Industrie. „Ein Business Case hat uns gefunden“, erinnert sich Heinz. Aus einem ersten Kontakt entwickelte sich eine mehrjährige Zusammenarbeit, in der die Technologie gemeinsam mit den lokalen Teams Schritt für Schritt an die Anforderungen vor Ort angepasst wurde.

Erst im Herbst waren die Gründer selbst in Australien, um Anlagen zu besichtigen, bestehende Projekte weiter zu vertiefen und neue Anwendungen auszuloten. „Der australische Markt zeigt sich deutlich positiver und proaktiver als der europäische“, sagt Co-Founder Georg Heinz. „Es gibt einen klaren Pull-Effekt, sobald potenzielle Anwender unsere Lösung sehen – daraus sind viele konkrete Leads entstanden, sowohl auf Kundenseite als auch über Vertriebspartner im Mining- und Abwasserbereich.“

Geschäftsmodell und Ausblick

usePAT setzt auf ein skalierbares Hardware-Geschäft. Verkauft werden Ultraschall-Armaturen, die an bestehende Messsysteme angebracht werden. Der Skalierungseffekt ergibt sich vor allem über die Anzahl der Messpunkte. „Eine Anlage hat ja nicht eine Sonde, sondern viele“, sagt Heinz. Ergänzend unterstützt das Team Kunden bei Integration und Inbetriebnahme, versteht sich aber bewusst nicht als projektgetriebenes Ingenieurbüro.

Rund 85 bis 90 Prozent der Umsätze stammen nach Unternehmensangaben bereits aus internationalen Märkten, darunter die EU, das Vereinigte Königreich, die USA und Australien. Für den nächsten Wachstumsschritt plant usePAT eine Seed-Runde von rund 1,5 Millionen Euro.

In fünf Jahren will sich das Unternehmen international im Abwasser- und Mining-Bereich etabliert haben und zusätzlich weitere industrielle Anwendungen erschließen. Ziel seien mehrere Standbeine im Vertrieb – Direktverkauf, Partner und OEM-Kooperationen –, ein Team von rund 20 bis 40 Mitarbeitenden sowie ein zweistelliger Millionenumsatz. “Wir wollen ein stabiles Industrieunternehmen aufbauen“, sagt Heinz, „kein schnelles Projekt, sondern etwas Dauerhaftes.”


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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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