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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© zVg - Raphael Suchomel in Harvard.

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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