30.11.2023

Fit-Up: Linzer Startup übernimmt deutsche Ernährungsplattform

Fit-Up, das Fitness-Startup aus Oberösterreich, erwarb die deutsche Plattform für gesunde Ernährung namens Kilos ade. Gründer Shahab Daban erklärt, wie es dazu kam.
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Fit-Up-Founder Shahab Daban (c) Fit-Up

Das oberösterreichische Fitness-Startup Fit-Up vereint verschiedene Aspekte der Gesundheit, legt auch Wert auf präventive Themen, etwa Mobilisation, Achtsamkeit oder Yoga, und bietet diese in diversen Formaten (Live-Kurse und per Mediathek) an – brutkasten berichtete. 2021 konnte man sich ein Millionen-Investment sichern, stellte sich danach neu auf und vermeldet nun die Übernahme der Plattform Kilos ade aus Ahlen, Deutschland, für einen sechsstelligen Betrag.

Fit-Up kauft Plattform per „Earn Out“

Das deutsche Startup bietet u.a. Lernvideos und Quizzes an, sowie Kurse, die auf acht Wochen angelegt sind. Der Kontakt zwischen dem Fit-Up-Founder Shahab Daban und Kilos ade bestand bereits vorher – die Linzer hatten ihren Ernährungsplaner über die nördlichen Nachbarn bezogen.

„Die beiden Founder von Kilos ade haben sich dann bei uns gemeldet und gefragt, ob wir die Firma nicht übernehmen wollen“, erklärt Daban. „Sie würden den Fokus auf andere Dinge legen.“

So kam es zum Kauf per einem „Earn-Out“-Modell, das eine Basisanzahlung beinhaltet sowie einen monatlichen Prozentbetrag vom Umsatz, bis der ausgemachte Kaufbetrag erreicht ist.

Große Chance in Deutschland

Die Bedeutung dieses Schrittes ist für die Linzer ein großer. Man muss wissen, dass es, wie Daban erklärt, in Deutschland wesentlich einfacher ist, etwas im Präventionsbereich zertifizieren zu lassen, als in Österreich. Was Kund:innen große Vorteile bringt.

In der Bundesrepublik gibt es die Zentrale Prüfstelle für Prävention, in der alle deutschen Krankenkassen unter einer Einheit etabliert sind. Unternehmen, die aus dem Fitness- und Gesundheitsbereich etwas anbieten – etwa Nordic Walking, Yoga, Aquafitness, autogenes Training oder gesunde Ernährung – können dort ihr Service zertifizieren lassen. Mit dem Vorteil, dass sie dort von der Einkommenssteuer befreit sind bzw. auf der anderen Seite, Mitarbeiter:innen, die derartige Angebote nutzen, keinen Sachbezug bezahlen müssen. Und bis zu 100 Prozent den zu zahlenden Betrag von der Krankenkassa ersetzt bekommen können.

„Wir möchten mittel- bis kurzfristig das Angebot von Fit-Up unter jenem von Kilos ade anbieten“, erklärt Daban die künftige Strategie. „Und stärker mit zertifizierten Produkten in Deutschland Privatkunden ansprechen.“ Unternehmen könnten zudem auf diese Art Subventionen und Fördertöpfe anzapfen, wenn sie Mitarbeiter:innen diese Fitness-Benefits anbieten.

Fit-Up setzt auf Challenges

Für die nahe Zukunft sucht das Startup eine Person, die den deutschen Markt verantwortet, baut die Ernährungsschiene in Österreich weiter aus und fokussiert weiterhin auf private User:innen und Unternehmen. Außerdem wurde und wird die Sparte „Community Challenges“ ausgebaut. Inklusive Rankings und der Möglichkeit für User:innen tägliche Ziele (u.a. in einer morgen startenden Adventaktion) zu erreichen.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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