29.11.2024
EDUTECH

Geochamp: Neue Geografie-Lernapp aus Wien geht an den Start

Mit Geochamp hat Felix Olszewski, Informatikstudent an der TU Wien, eine App entwickelt, die das Lernen von Geografie spielerisch und interaktiv ermöglicht.
/artikel/geochamp

Ob in der Schule, an der Universität oder im beruflichen Kontext – spätestens seit der Coronakrise boomen digitale Lernformate. Auch die heimischen Startup-Szene ist auf den Zug aufgesprungen und hat in den letzten Jahren zahlreiche Lernformate für unterschiedlichste Themenbereiche entwickelt. Mit Geochamp geht nun eine neue App an den Start, die sich spezifisch dem Thema der Geografie annimmt. Hinter der App steht TU-Student Felix Olszewski.

Die Funktionen von Geochamp

Die App bietet eine Vielzahl von Lernmodi: Interaktive Karten ermöglichen es den Nutzer:innen, Länder und Hauptstädte auf der Karte zu verorten, Quiz-Formate prüfen das erworbene Wissen, und ein integrierter Algorithmus erinnert an Karteikarten-Methoden, um langfristiges Lernen zu fördern.

„Die meisten Menschen wollen zuerst die Länder der Welt lernen – wo sie auf der Karte liegen, ihre Hauptstädte oder Flaggen. Genau da setzt Geochamp an und bietet alle wichtigen Inhalte gebündelt an“, erklärt Olszewski. Besonders hebt er die Gamification hervor: „Die Schüler lieben diesen Wettbewerbscharakter. Man kann in einer Gruppe gemeinsam quizzen und so spielerisch lernen.“ Unter anderem zieht er einen Vergleich zu Duolingo, das auch auf unterhaltsamem Lernen aufbaut.

Die Benutzeroberfläche | (c) Geochamp

Die Entwicklung der App

Die Idee zu Geochamp entstand vor zwei Jahren, als Olszewski die Entwicklung als Nebenprojekt begann. Seither hat er die App allein aufgebaut und ständig weiterentwickelt. „Am Anfang war es ein Hobby, dann wurde das Projekt immer größer und strukturierter“, so der TU-Student über den Entstehungsprozess.

Geochamp ist zunächst als kostenloser Download verfügbar. Für Nutzer:innen, die zusätzliche Features wie umfangreiche Quiz-Funktionen nutzen möchten, bietet Geochamp künftig ein Premium-Modell an. „Die App ist so konzipiert, dass sie ohne große laufende Kosten funktioniert. Alle Inhalte werden offline gespeichert, was uns ermöglicht, die Preise niedrig zu halten“, erklärt er. Ein Monatsabo soll künftig vier Euro, die Jahresversion 20 Euro kosten. Derzeit ist das Unternehmen aber noch in Gründung, wie Olszewski erläutert.

Die Hauptzielgruppe sieht Olszewski bei Schüler:innen im Alter von acht bis 14 Jahren, aber die App sei im Prinzip für alle Altersgruppen geeignet. „Man kann von sechs bis 99 Jahren Gefallen daran finden“, sagt er. Langfristig könnten auch andere Inhalten wie Geschichtsthemen integriert werden.

Was künftig geplant ist

Olszewski verfolgt mit Geochamp ehrgeizige Pläne. So möchte er künftig mit Schulen kooperieren, um die App einer breiteren Masse anzubieten. Derzeit konzentriert er sich darauf, die App über Empfehlungsseiten und Blogs bekannt zu machen, die Geografie-Apps vergleichen. „Ich werde alle Websites anschreiben, die Rankings von Lern-Apps veröffentlichen. Dort kommen viele Klicks auch von Lehrern, was uns helfen kann, die Reichweite zu erhöhen“, so seine Strategie.

Im nächsten Schritt plant Olszewski, potenzielle Investoren zu gewinnen und die App weiter auszubauen. „Ich möchte erst einmal zeigen, dass die App funktioniert und von Nutzern angenommen wird. Danach geht es darum, zu wachsen und die Inhalte zu erweitern“, erklärt er.


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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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