20.08.2025
HINTERGRUND

enliteAI aus Wien verkauft Mobile-Mapping-Plattform an niederländischen Weltmarktführer

Das Wiener Venture-Studio enliteAI rund um Clemens Wasner hat die Mobile-Mapping-Plattform Detekt an Cyclomedia verkauft. Wir haben mit Wasner über die Hintergründe des Deals und die nächsten Schritte gesprochen.
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Clemens Wasner | (c) martin pacher

Cyclomedia, ein globaler Marktführer in der Geospatial-Datentechnologie, übernimmt Detekt – die vom Wiener Venture-Studio enliteAI entwickelte KI-Plattform zur automatisierten Auswertung von Mobile-Mapping-Daten. Die Plattform kombiniert Straßenpanoramen und weitere Sensordaten mit Computer Vision, um etwa Verkehrsschilder, Markierungen und Straßenschäden präzise zu erkennen.

Wie der Deal zustande kam

Für den Deal kam der Stein bereits im September 2024 ins Rollen: Auf der Intergeo – der großen Industriemesse für Mobile Mapping – sprach Cyclomedias damaliger CTO das enliteAI-Team an. Zwei Stunden später stand der Manager erneut am Stand – diesmal gemeinsam mit dem Private-Equity-Eigentümer von Cyclomedia. „Und ab dann ist es eigentlich losgegangen“, so Clemens Wasner, Gründer und CEO von enliteAI, gegenüber brutkasten.

Zum Hintergrund: Cyclomedia verdient sein Geld, indem eigene Fahrzeuge Städte abfahren und 360-Grad-Straßenbilder aufnehmen. In vielen Ländern dürfen solche Daten aber nicht frei ins Ausland übertragen werden, und eigene Fahrzeugflotten sind dort schwer zu betreiben. Wachsen kann Cyclomedia deshalb vor allem mit einer Software, die beim Kunden vor Ort läuft und sich in bestehende Abläufe einfügt. Detekt passt genau dazu: Die Plattform wertet die lokalen Bilddaten direkt beim Kunden aus – ohne dass Cyclomedia selbst überall mit eigenen Autos unterwegs sein muss.

Ausschlaggebend für das Interesse von Cyclomedia war somit, dass Detekt von enliteAI als Software-only-Modell in Märkten mit strikten Datensouveränitätsregeln skaliert: In Saudi-Arabien etwa kaufte ein Partner die Befahrungsfahrzeuge selbst, lizenzierte aber die Detekt-Software des Wiener Venture-Studios enliteAI – ein Setup, das internationale Anbieter ohne eigene Fahrzeugflotten vor Ort attraktiv macht. „Wenn sie ihr Geschäft erweitern wollen, dann geht das nur über Software“, sagt Wasner.

Übernahme vor Ausgründung

Für die Übernahme gründete Cyclomedia in Österreich eigens eine GmbH und übernahm Verträge, Kundenbeziehungen und Mitarbeitende direkt. Der Ansatz war laut Wasner auch deshalb naheliegend, weil Detekt zum Zeitpunkt der Finanzierung noch ein Produktpfad innerhalb von enliteAI war – eine ursprünglich geplante Ausgründung wäre aufwendiger und langsamer gewesen.

Über finanzielle Details des Verkaufs wurde Stillschweigen vereinbart. Fest steht allerdings: Das Wiener Detekt-Team bleibt vollständig am Standort; die Marke „Detekt“ soll fortgeführt und ausgebaut werden.

Vom Dienstleistungsgeschäft zum Venture Studio

enliteAI war zunächst ein Dienstleistungsunternehmen für KI-Projekte – von Consulting bis Implementierung. 2020 hat das Team das Servicegeschäft bewusst beendet und ist vollständig auf Produktentwicklung umgestiegen. Seither arbeitet enliteAI als „Venture-Studio“ mit zwei SaaS-Schienen unter einem Dach: Mobile-Mapping-Plattform (Detekt) und Power Grid Optimization für Energienetze. 2023 kommunizierte enliteAI eine Finanzierungsrunde in Höhe von zwei Millionen Euro. Angeführt wurde die Runde damals von Breeze Invest, wobei sich auch Speedinvest beteiligte (brutkasten berichtete).

Ausgründung von Power Grid Optimization geplant

Wie geht es nun bei enliteAI weiter? Nach dem Verkauf von Detekt rückt die Energiesparte rund um „Power Grid Optimization“ in den Fokus. Die Plattform hilft Netzbetreibern, ihr Stromnetz zu verstehen und zu steuern. Grundlage dafür bildet das von enliteAI entwickelte Reinforcement Learning Maze. Mit der Plattform erzielte man in der Vergangenheit bereits Erfolge. So erreichte enliteAI 2021 mit seinem Reinforcement-Learning-Ansatz zur Blackout-Vermeidung den dritten Platz bei der weltweiten L2RPN-„Learning to run a powergrid“-Challenge des französischen Netzbetreibers RTE und sorgte damit für internationales Echo (brutkasten berichtete). Eine Ausgründung von „Power Grid Optimization“ ist laut Wasner innerhalb der nächsten sechs bis neun Monate geplant. „Wir werden jetzt aufs Gaspedal drücken“, so Wasner.

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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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