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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Österreich hat Probleme, seine KI-Expert:innen zu halten. | Symbolbild (c) Envato

Ein kürzlich erschienener Report der WU Wien dürfte gemischte Gefühle in Österreichs KI-Branche auslösen. Hierzulande habe man exzellente KI-Fachkräfte, aber zu wenige und obendrein Probleme, diese zu halten. Die Studie basiert auf der Analyse von 2,86 Millionen Beschäftigungsdatensätzen, also Job- bzw. Positionseinträgen, 1,23 Millionen individuellen Biografien und mehr als 123.000 Unternehmen in Österreich. 

Führend in technologischer Spezialisierung

Österreich belegt im europäischen Vergleich unter 38 Ländern Rang drei bei der technologischen Spezialisierung seiner KI-Fachkräfte. Eine Auszeichnung für die Alpenrepublik, schließlich zähle man in diesem Bereich zu den führenden Standorten in Europa. Trotzdem kommen diese Experten seltener in die breite Wirtschaft als in anderen vergleichbaren Ländern. 97 % der heimischen Unternehmen stellen keine KI-Spezialist:innen an.

„Wer ‚KI-Strategie‘ sagt und nicht ‚Menschen‘ meint, hat den Kern verfehlt: Adoption ist ein Personal-, kein IT-Thema“, sagt Can Tihanyi vom Institut für International Business der WU Wien: „Technologie-Adaption scheitert fast nie an der Technologie. Sondern an den Menschen, die fehlen, um sie in die Unternehmen zu tragen.“

Österreich verliert KI-Experten

Die wenigen Spezialist:innen, die es in Österreich gibt, wandern zudem im Laufe ihrer Karriere ab. Rund 17 % der Fachkräfte in Build-Rollen verlassen das Land. In Bereichen wie Generative AI oder Natural Language Processing ist es rund ein Viertel. Zudem stellen die Autoren der Studie fest, dass 44 % aller Abwander:innen bereits nach dem ersten Jahr Österreich den Rücken kehren.

„Wer hochqualifizierte KI-Expert:innen halten will, muss ihnen vom ersten Tag an attraktive Projekte, Entwicklungsperspektiven und fachliche Verantwortung bieten – genau im ersten Jahr entscheidet sich, ob jemand bleibt“, erklärt Andreas Schumacher, Chief Innovation Officer und Vorstandsmitglied der VTU Group. Der Nachwuchs bleibt hingegen aus, denn sechs Prozent der KI-Beschäftigten in Österreich sind Einstiegskräfte. „Österreich verliert nicht die Breite seiner KI-Fachkräfte, sondern seinen Platz im technologischen Spitzenfeld“, ergänzt Schumacher.

Mehr Ausbildungsplätze, Beratung und bessere Infrastruktur

Die Conclusio der Autoren ist klar: Es brauche mehr Ausbildungskapazitäten für KI-Fachkräfte an Universitäten. Unternehmen sollten zudem durch AI-Readiness-Programme unterstützt werden, KI im eigenen Betrieb einzusetzen. Ein Zugang zu geteilter Infrastruktur und Beratung könnte hierbei Abhilfe schaffen. Österreich benötige außerdem Maßnahmen, um KI-Spezialist:innen langfristig zu halten. Dabei brauche nicht jedes Unternehmen eigene KI-Teams, durch Transferzentren könne diese Lücke geschlossen werden.

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