04.12.2023

GMD: Innsbrucker Startup sagt gravitative Naturgefahren wie Steinschlag und Hochwasser voraus

Das Tiroler Startup GMD entwickelt eine smarte KI-IoT-Multisensortechnik an kritischer Infrastruktur für die frühzeitige Erkennung von Naturgefahren.
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GMD
(c) Johannes Aitzetmüller - (v.ln.r.) Martin Schafferer, Steve Weingarth und Thomas Schmiedinger

GMD, ein Innsbrucker Startup, setzt u.a. patentierte Sensoren an systemrelevanter, kritischer Infrastruktur ein – wie z.B. bei Steinschlagnetzen, Stützmauern oder Lawinenverbauungen – , die den Lebenszyklus durch Monitoring unterstützen und verlängern sollen.

GMD: Ein Kind der Gründungsschmiede

Das Unternehmen wurde von Steve Weingarth, Stv. Studiengangsleiter für Smart Products & Solutions für Maschinenbau & Digitalisierung der FH Kufstein, dem Studiengangsleiter für Smart Solutions Thomas Schmiedinger und dem Mechatroniker Martin Schafferer gegründet. Ursprünglich entstammt es aus der Gründungsschmiede des Zusammenschlusses der Universität Innsbruck und der Wirtschaftskammer Tirol, dem InnCubator Innsbruck. Zudem ist man aktuell im Pioneer-Programm des Impact Hub Tirol und im Boostup-Programm der Standort Agentur Tirol und wurde auch für den Tiroler Innovationspreis 2023 nominiert.

Das Kürzel GMD steht für „geomorphing Detektion“ und hat schlicht zum Ziel, Naturgefahren mithilfe von KI-basierter IoT-Sensortechnik an kritischer Infrastruktur vorhersehbarer zu machen.

Hierdurch soll nicht, wie erwähnt, nur die Lebensdauer der systemrelevanten Infrastrukturen verlängert, sondern auch Einblick auf das Verhalten sämtlicher Bauwerke und die Veränderungen des alpinen Raumes gewonnen werden, so die Idee.

Reduzierung der Klimaauswirkungen

Um ein flächendeckendes Monitoring der alpinen DACH-Region sicherzustellen, setzt man auf Bundes- und Länder-Einrichtungen sowie auf Forschungs- und Entwicklungspartner wie z.B. die Universität Innsbruck und die FH Kufstein.

Der Erfolg der Geschäftsidee konnte sich, eigenen Angaben nach, bereits nach Start im September 2022 mit universitärem Zuspruch der UIBK und TU München aus der Forschung und durch potenzielle Kundenanfragen und Förderungen verifizieren lassen.

„Unser Hauptziel ist es, die Reduzierung der Klimaauswirkungen sowie die Frühwarnung zu verbessern und mithilfe von Data Science ein effektives Frühwarnsystem zur Reduzierung von Gesundheitsrisiken – wie z.B. Verletzungen durch Muren, Steinschläge und Hochwasser – zu entwickeln, welches zum Klimaschutz in die nationalen Politiken, Strategien und Planungen einbezogen werden kann. Zudem möchten wir die Widerstandskraft und die Anpassungsfähigkeit gegenüber klimabedingten Gefahren in allen Ländern stärken und bis 2030 die Zahl durch Katastrophen bedingten Todesfällen reduzieren“, präzisiert Weingarth.

Und ergänzt: „Einen Teil unserer Einnahmen setzen wir gezielt zur nachhaltigen Bewirtschaftung aller Waldarten und geschädigten Wälder ein, um die Wiederherstellung und die Aufforstung nach Naturereignissen zu erhöhen. Wie z.B. durch die Erhöhung des Schutzwaldes an Hängen. Damit möchten wir die Erhaltung des Bergökosystems einschließlich ihrer biologischen Vielfalt sicherstellen und die Bergbevölkerung vor Naturgefahren schützen.“

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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