25.03.2024
INFRASTRUKTUR

Esrium: Wie es mit dem EU-Millionenprojekt zur Erfassung von Straßenschäden weitergeht

Seit November ist die dreijährige EU-Projektphase von Esrium offiziell vorbei. Die neun beteiligten Partnerfirmen suchen nun nach einem Weg, die Entwicklung fortzusetzen - darunter auch das österreichische Team von Evolit.
/artikel/esrium-wie-es-mit-dem-eu-millionenprojekt-zur-erfassung-von-strassenschaeden-weitergeht
Michael Astleitner, der „Jason Statham unter den IT-Projektmanagern“, leitet das Evolit-Team, das Esrium mitentwickelt. (c) Evolit

Fünf Länder, neun Partnerfirmen, ein Projekt: Esrium. Seit 2021 hat ein europäisches Patchwork-Team gemeinsam daran gearbeitet, ein System zu entwickeln, um Straßenschäden frühzeitig erkennen zu können. Für die Algorithmen dazu ist die österreichische IT-Firma Evolit zuständig. Sie analysierte Daten zu Fahrbahnnutzung, Niederschlag und vielem mehr und modellierte darauf aufbauend Prognosen, die in Zukunft effizientere Straßenwartungen ermöglichen sollen. Die Leitung des fünfköpfigen Evolit-Teams übernahm Michael Astleitner – der „Jason Statham unter den IT-Projektentwicklern“, wie er sich selbst mit Augenzwinkern bezeichnet.

Vom All auf die Straße

Das Projekt basiert auf den Kartendaten des Satellitensystems „Galileo“, das europäische Pendant zum amerikanischen GPS. Dadurch können die Straßenschäden in zentimetergenauer Auflösung erfasst werden – und dadurch auch die damit verbundenen Sicherheitsrisiken. Mithilfe von Algorithmen können in weiterer Folge Prognosen darüber erstellt werden, welche Schäden in den Straßen entstehen und wann sie zu Sicherheitsrisiken werden können. Wichtig sind diese Infos vor allem für Straßenbetreiber, die so künftig die Instandhaltung besser planen können sollen.

Esrium als Beifahrer

Aber auch für die Fahrer:innen selbst soll Esrium einen Mehrwert haben. In Zukunft könnten Autohersteller möglicherweise Esrium in ihr System implementieren, um den Lenker:innen Empfehlungen auszuspielen, damit sie Straßenschäden ausweichen können. Nicht über Risse oder Schlaglöcher zu fahren, könnte wiederum Schäden am Fahrzeug verhindern. Diese Anwendung wurde bereits mit LKW-Fahrern auf beschädigten Strecken im oberösterreichischen Asten getestet.

Grundlegend dafür sind Erkenntnisse über die Ursachen von Schäden: Wie viele Fahrzeuge nutzen welche Fahrspuren? Wie viele davon sind LKWs? Und wie wirkt sich Wetter auf den Zustand einer Straße aus? Die Daten dazu wurden von der Infrastrukturgesellschaft Asfinag bereitgestellt und von dem Evolit-Team aufbereitet und analysiert. Darauf aufbauend modellierte das Team rund um Entwicklerin Adriana Ion Algorithmen. Fünf davon sind mittlerweile bei Esrium implementiert und liefern bereits Ergebnisse, wie Astleitner berichtet.

Drei Jahre, drei Millionen

Finanziert wurde das Projekt mit einer Summe von drei Millionen Euro aus dem „Horizont 2020“-Förderprogramm der EU. Ab dem Startschuss Ende 2021 hatte das Patchwork-Team drei Jahre Zeit, aus dem Projekt Esrium ein ausgereiftes Produkt zu machen. Mit November ist die EU-Projektphase offiziell vorbei. „Esrium war ein Erfolg, das ist auch von allen so betitelt worden“, so Astleitner. „Markttauglich ist es zwar noch nicht – aber wir könnten es markttauglich machen.“

Die Sterne stehen gut

Vor allem der Hauptinitiator Asfinag habe deshalb großes Interesse daran, die Plattform weiterzuentwickeln. Bereits jetzt ist künstliche Intelligenz in Esrium implementiert; dieser Bereich könnte in Zukunft noch spannender für das Projekt werden, um die Algorithmen mit größeren Datenmengen zu trainieren. Laut Astleitner könne man sich durchaus vorstellen, das Projekt weiterzuführen, und befinde sich bereits in entsprechenden Gesprächen.

Konkret wird angestrebt, die Zusammenarbeit mit der EU fortzusetzen. Das Projekt wird bereits bei entsprechenden Ausschreibungen präsentiert. Laut Astleitner wären auch die bisherigen Partner bei der Fortsetzung des Projekts „großteils alle dabei“. Wie diese Zusammenarbeit konkret aussehen wird, steht jedoch noch in den zwölf goldenen Sternen.

Deine ungelesenen Artikel:
22.09.2026

Manufactor: Wiener Startup Viewpointsystem und OÖ-Anlagenbauer Fill Teil von großem EU-Industrie-Projekt

Mit 14 Partnern aus zehn EU-Ländern soll Manufactor mittels Zusammenführung mehrerer Technologien die Arbeitsbedingungen in der Industrie verbessern.
/artikel/manufactor-wiener-startup-viewpointsystem-und-ooe-anlagenbauer-fill-teil-von-grossem-eu-industrie-projekt
22.09.2026

Manufactor: Wiener Startup Viewpointsystem und OÖ-Anlagenbauer Fill Teil von großem EU-Industrie-Projekt

Mit 14 Partnern aus zehn EU-Ländern soll Manufactor mittels Zusammenführung mehrerer Technologien die Arbeitsbedingungen in der Industrie verbessern.
/artikel/manufactor-wiener-startup-viewpointsystem-und-ooe-anlagenbauer-fill-teil-von-grossem-eu-industrie-projekt
Die Eye-Tracking-Brille von Viewpointsystem kommt im Rahmen des EU-Projekts Manufactor in der Industrie zum Einsatz | (c) viewpointsystem
Die Eye-Tracking-Brille von Viewpointsystem kommt im Rahmen des EU-Projekts Manufactor in der Industrie zum Einsatz | (c) viewpointsystem

Einarbeitungszeiten um mehr als 35 Prozent und Fertigungsfehler um 20 Prozent reduzieren; gleichzeitig das Vertrauen der Mitarbeitenden in die eigenen Fähigkeiten um mehr als 20 Prozent steigern und die körperliche und mentale Belastung senken – das sind die ambitionierten Ziele des Projekts Manufactor.

Mit sechs Millionen Euro von Horizon Europe gefördert

14 Partner aus zehn EU-Ländern sind daran beteiligt, darunter Universitäten wie TU Darmstadt (Deutschland) und Universität Uppsala (Schweden), Industriebetriebe wie Hitachi Energy Sweden und Volkswagen Autoeuropa (Portugal) und Startups wie u-sense.it (Italien) und Viscando (Schweden). Mit dem oberösterreichischen Maschinenbauer Fill und dem Wiener Datenbrillen-Startup Viewpointsystem sind auch zwei österreichische Unternehmen bei dem im Rahmen von Horizon Europe mit sechs Millionen Euro geförderten EU-Projekt dabei.

Zusammenführung mehrerer Technologien

Um die zuvor genannten Ziele zu erreichen, sollen im Rahmen des auf drei Jahre angesetzten Forschungs- und Entwicklungsprojekts mehrere Technologien zusammengeführt werden und ein validierter Prototyp entstehen: tragbare Sensoren, XR-Brillen, Eye Tracking, 3D-Bildsensoren, KI-Agenten und Human Digital Twins. „Zusammen liefern sie Informationen über die körperliche und kognitive Situation der Mitarbeitenden und ermöglichen eine situationsgerechte Unterstützung direkt am Arbeitsplatz. Im Mittelpunkt stehen dabei der Mensch und die Frage, wie Technologie ihn bei seiner Arbeit bestmöglich unterstützen kann“, heißt es von Projektpartner Viewpointsystem in einer Aussendung.

Vom Eye-Tracking zum „Human Digital Twin“

Das Wiener Startup steuert als einer von vier zentralen Technologiepartnern eine Weiterentwicklung seiner Eye-Tracking-Brille bei. Die Eye-Tracking- und Kameradaten der Brille sollen im Projektverlauf mit weiteren Sensordaten zusammengeführt werden. Daraus soll ein Echtzeitbild der körperlichen und kognitiven Situation von Mitarbeitenden, also ein sogenannter „Human Digital Twin“ entstehen. KI-Agenten sollen diese Informationen dann nutzen, um die Unterstützung an die jeweilige Situation anzupassen, etwa durch Audioanweisungen oder direkt in der XR-Brille eingeblendete Informationen.

„KI kann ihre Unterstützung an die Person und die jeweilige Situation anpassen“

„Wirklich adaptive Unterstützung beginnt damit, den Menschen hinter der Aufgabe zu verstehen. Eye Tracking gibt uns in Echtzeit Aufschluss über die Aufmerksamkeit und kognitive Belastung eines Menschen“, erklärt Frank Linsenmaier, CTO von Viewpointsystem. „Auf dieser Grundlage kann KI ihre Unterstützung an die Person und die jeweilige Situation anpassen und damit über eine reine Automatisierung von Assistenz hinausgehen.“

Test in der Next World Factory von Fill

Getestet wird das unter anderem bei Industriepartner Fill, konkret im firmeneigenen Ausbildungs- und Lernzentrum Next World Factory. Im Projekt soll untersucht werden, wie adaptive, KI-gestützte Assistenz den Kompetenzerwerb beschleunigen und die sichere Anwendung im Arbeitsalltag unterstützen kann. Martin Muik, Forschung und Entwicklung bei Fill, nennt auch den Fachkräftemangel als Grund für das Projekt. „Mit Manufactor wollen wir erproben, wie intelligente Assistenz das Lernen individueller, effizienter und motivierender gestalten und Menschen dabei unterstützen kann, ihr Potenzial bestmöglich zu entfalten.“

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Esrium: Wie es mit dem EU-Millionenprojekt zur Erfassung von Straßenschäden weitergeht

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Esrium: Wie es mit dem EU-Millionenprojekt zur Erfassung von Straßenschäden weitergeht

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Esrium: Wie es mit dem EU-Millionenprojekt zur Erfassung von Straßenschäden weitergeht

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Esrium: Wie es mit dem EU-Millionenprojekt zur Erfassung von Straßenschäden weitergeht

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Esrium: Wie es mit dem EU-Millionenprojekt zur Erfassung von Straßenschäden weitergeht

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Esrium: Wie es mit dem EU-Millionenprojekt zur Erfassung von Straßenschäden weitergeht

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Esrium: Wie es mit dem EU-Millionenprojekt zur Erfassung von Straßenschäden weitergeht

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Esrium: Wie es mit dem EU-Millionenprojekt zur Erfassung von Straßenschäden weitergeht

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Esrium: Wie es mit dem EU-Millionenprojekt zur Erfassung von Straßenschäden weitergeht