09.01.2016

Evolaris: Die smarte Skibrille aus der Steiermark

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(c) Evolaris. Ein winziges Display am unteren Rand einer smarten Skibrille blendet Informationen ein.
(c) Evolaris. Ein winziges Display am unteren Rand einer smarten Skibrille blendet Informationen ein.

Dieser Artikel ist Teil des Themenschwerpunkts Wintersport

Wenn eine smarte Skibrille Informationen einblenden könnte, was wäre dann wohl am nützlichsten? Die Wartezeit an dem Lift, dem man sich gerade nähert, ist definitiv hoch im Kurs. 2013 führte das steierische Hightech-Unternehmen evolaris in Schladming eine Feldstudie zur Nutzung von Datenbrillen auf der Piste durch. Neben der Wartezeit war auch die stündliche Wettervorhersage eines der am meisten gewünschten Features. “Das Ergebnis war überraschend positiv”, erinnert sich Projektleiter Gerald Binder. Im Rahmen eines EU-Forschungsprojektes entwickelte evolaris schließlich die erste eigene App für Daten-Skibrillen.

Turn-by-turn-Navigation auf der Skipiste

Vor einem Jahr wurde aus dem Forschungsprojekt ein handfestes Produkt. In den Skigebieten des Verbundes ski amadé kann man seither Datenbrillen ausborgen. “Damit können sie sich weltweit von allen Skigebieten differenzieren”, meint Binder. Für diese Kooperation hat evolaris die App eigens angepasst. Skihütten, Liftstationen oder Aussichtspunkte können gesucht werden und die Brille zeigt dann Richtung und Entfernung an. Eine Turn-by-turn-Navigation wie bei Auto-Navis ist auf Skipisten eine technische Herausforderung. Auch daran arbeitet die Firma, derzeit muss man sich in der ski-amadé-App mit einer kleineren Orientierungshilfe zufrieden geben. Die App zeigt außerdem das Wetter an, die Geschwindigkeit und seit heuer auch aktuelle Screenshots von Webcams und die verbrannten Kalorien.

Die Berechnung der Liftwartezeiten

Eine besonders praktische Funktion hat es leider nicht in die ski-amadé-App geschafft. Liftwartezeiten werden derzeit auf Kundenwunsch nicht angezeigt. evolaris hat für diese Funktion von Joanneum Research sogar eine eigene Berechnungsmethode entwickeln lassen. Videokameras nehmen die Warteschlange auf und eine Software zählt die Personen und analysiert wie schnell sie sich bewegen. “Das hat eine ziemlich präzise Voraussage ermöglicht”, sagt Binder. “Es hat leider den Nachteil, dass es für das Skigebiet eine relativ hohe Investition ist”. Es gibt allerdings noch eine weitere Methode, die dem Skigebiet nichts abverlangt. Mit den Daten von Skidata kann ermittelt werden, wie viele Gäste durch welches Drehkreuz gehen. Mit der Kapazität der Lifte kann man so zumindest einen Näherungswert berechnen, erklärt der Projektleiter.

Brillen-Empfehlung? Smith IO

Derzeit arbeitet evolaris auch an einer App für smarte Skibrillen, die weltweit funktionieren soll. Wer eine eigene Daten-Skibrille besitzt kann über die Plattform Engage Apps dafür herunterladen. Dort ist auch die ski-amadé-App kostenlos erhältlich und dort wird auch die evolaris-App zu finden sein, wenn sie fertig ist. Für gefährlich hält Binder die eingeblendeten Zusatzinfos während des Skifahrens nicht: “Seit ich vor drei Wintern das erste Mal eine smarte Skibrille auf der Nase hatte fahre ich nur noch damit”. Das Display sei sehr weit unten und nicht im Blickfeld. Wer sich dennoch leicht ablenken lässt, kann eine Sicherheitsfunktion aktivieren, die das Display ab einer Geschwindigkeit von 20 km/h deaktiviert. Ob der Profi auch eine Brillen-Empfehlung hat? “Mir persönlich gefällt und passt die Smith IO am besten”, sagt Binder. Das smarte Display kann allerdings in zahlreiche Modelle eingebaut werden und ist separat bei Recon erhältlich.

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CTO Sebastian Baron, CEO Simon Valverde, Co-Founderin Helene Herrmann (c) Twine

Künstliche Intelligenz vereinfacht uns das Leben in vielen Bereichen und könnte uns in mancher Hinsicht sogar ersetzen. Bald wird KI möglicherweise in der Lage sein, menschliche Emotionen zu erkennen und nachzuahmen. Doch kann KI auch zwischenmenschliche Beziehungen einschätzen und für uns sogar das „Perfect Match“ finden?

Dieser Herausforderung nimmt sich Gründer und CEO Simon Valverde mit seinem PsyTech-Startup Ascalon an. Zusammen mit Kommiliton:innen entwickelte er während des Studiums die App Twine, die auf einer Matching-AI basiert. Durch die Verbindung von Psychologie und KI soll Twine Menschen zusammenbringen, die wirklich gut zueinander passen. Im Interview mit brutkasten gibt Simon Valverde einen Einblick in die Möglichkeiten, die sich hinter PsyTech verbergen.

Twine fokussiert sich auf Hobbys und Interessen

Die Entstehungsgeschichte von Twine begann in einem Studentenwohnheim in Salzburg, entstanden aus der Frustration, keine:n passende:n Partner:in für bestimmte Aktivitäten gefunden zu haben. Jede:r kennt das Problem: Man will ein Hobby oder Interesse teilen, aber im eigenen Umfeld findet sich niemand. Außerdem fiel dem Freundeskreis auf, dass Menschen generell immer weniger soziale Beziehungen eingehen würden.

Seit Oktober dieses Jahres kann das zehnköpfige Team aus Psychologie- und Data-Science-Studierenden oder -Absolvent:innen nun endlich sein Produkt präsentieren: Twine ist eine App, über die man durch gemeinsame Interessen und Freizeitaktivitäten neue Leute kennenlernen kann – „ohne Aufwand und mit der Gewissheit, dass man sich versteht“.

Hinter Twine steckt ein eineinhalb Jahre lang optimiertes Matching-AI-Modell. Sein Ziel war es, einen “Algorithmus zu entwickeln, der Leute zueinander bringt, die zueinander passen“, erklärt CEO Simon Valverde.

KI soll zwischenmenschliche Beziehungen verstehen

Das Besondere an Twine: Die Matches basieren auf psychologischen Erkenntnissen und werden mithilfe von KI ausgewählt. Das zugrunde liegende KI-Modell funktioniert wie folgt: Bei der Anmeldung beantwortet man einen Fragebogen, auf dessen Basis ein persönliches Charakterprofil erstellt wird. Dazu werden Informationen über die Persönlichkeit und Interessen der jeweiligen Person erhoben. Vor allem die Erwartungen und Bedürfnisse sind nach den Erkenntnissen der Sympathieforschung entscheidend für die zwischenmenschlichen Beziehungen. „Persönlichkeitsmerkmale müssen in Beziehungen gar nicht perfekt übereinstimmen,“ erklärt Valverde, der selbst Psychologie, Data Science und Wirtschaft in Salzburg studiert hat.

Die KI lernt kontinuierlich dazu: sie verarbeitet die Fragebögen sowie das Verhalten, die Interaktionen und das Feedback der Nutzer:innen, um immer besser zu erkennen, welche Eigenschaften und Erwartungen zusammenpassen. Bei einem Match erhält man einen individualisierten Text, der erklärt, warum die andere Person gut zu einem passt.

Das Twine-Team arbeitet aktuell an neuen Funktionen für die App. Zukünftig wird es möglich sein, eine ganze Gruppe für gemeinsame Aktivitäten zu finden oder die bestehende Freundesgruppe zu erweitern. Durch den Vergleich mit bestehenden Freundschaften soll die KI künftig noch besser verstehen, wie zwischenmenschliche Beziehungen funktionieren.

Startup möchte mit psychologischem KI-Modell in B2B-Bereich

Twine verzeichnet bereits erste Erfolge: Seit dem Start am 1. Oktober zählt die Matching-App 300 aktive Nutzer:innen, vorwiegend aus der Boulder-Community in Salzburg.

Aktuell wird das Projekt noch aus eigenen Mitteln finanziert, doch das Team hofft auf Investoren, um die Matching-KI weiter zu verbessern. „Diese App ist jedoch nur ein erster Schritt, um Social-AI-Modelle in einem realen Umfeld zu testen und weiterzuentwickeln,“ erklärt Valverde. Twine konzentriert sich derzeit vor allem auf den Customer-Proof und die Datensammlung, um das KI-Modell für den B2B-Bereich zu optimieren. Das langfristige Ziel sei es, einer KI das “soziale Judgement eines Psychologen” anzutrainieren. Diese Fähigkeit könne in vielen Bereichen Anwendung finden, etwa bei der Suche nach passenden Mitarbeiter:innen. Langfristig plant das Startup Ascalon, diese psychologischen KI-Modelle im B2B-Sektor zu monetarisieren.

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