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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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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