13.05.2015

Google für den Bau: Leopold Neuerburg über Building Radar, das Bauvorhaben noch vor Start erkennt

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Das Gründerteam von Building Radar: Leopold Neuerburg, Paul Indinger und Artem Ostankov.

Wenn große Unternehmen wie Viessmann oder Vitra ihr Vertrauen in ein Startup setzen, steht meist eine große Vision dahinter. So auch bei Building Radar. Das Startup, das in das youisnow-Accelerator-Programm von ImmobilienScout24 aufgenommen wurde, hat sich gegen 80 andere Bewerber durchgesetzt.

Die Jungs von Building Radar haben eine globale Online-Datenbank für neue Bauprojekte entwickelt. Die Datenrecherche erfolgt mittels satellitengestützter Suchalgorithmen, Machine Learning und Data Mining. Sie ermöglichen Bauvorhaben Wochen oder sogar Monate früher als Wettbewerber zu entdecken, sowie Informationen wie Bauphase oder Gebäudegröße durch Live-Satelliten-Bildverarbeitung zu verifizieren. Auf diese Weise können auch weltweite Bauvorhaben recherchiert werden. Das ist vor allem für jene Firmen wichtig, die mit dem Neubau oder der Instandhaltung von Gebäuden zu tun haben (Baustoffe, Büroeinrichtung, Reinigung etc.). Denn, würden sie gleich zu Beginn eines großen Bauvorhabens von diesem erfahren, könnten sie ihre Produkte gezielt dorthin verkaufen.

Leopold Neuerburg, der zusammen mit Paul Indinger und Artem Ostankov Building Radar ins Leben gerufen hat, beantwortet dem Brutkasten wie es zur Idee kam und warum seine Arbeitserfahrung bei Google zur Idee geführt hat.

Euer Elevator Pitch: Was macht ihr und welches Problem löst ihr damit? 

Building Radar ist deine Satelliten-unterstütze Suchmaschine für neue Bauvorhaben und Gebäude weltweit. Täglich entdeckt, analysiert und verbessert unser cloud-basierte Big Data Lösung neue Bauprojekte. Unsere Technologie ermöglicht Kostensenkung von bis zu 79%, im Vergleich zu herkömmlichen Methoden. Unsere Kunden sind Weltmarktführer wie Viessmann oder Vitra. Diese müssen frühstmöglich wissen wann, wo, was, von wem gebaut wird um Ihre Produkt gezielt dorthin zu verkaufen. Der jährliche Umsatz für Bauprojekt-Leads beträgt 72 Milliarden Euro. Das Gründerteam besteht aus LSE, Cambridge, CDTM und TUM Alumni.

Im Gegensatz zu Wettbewerbern sind wir nicht auf menschliche Arbeitskraft für unsere Daten-Recherche angewiesen. Stattdessen haben wir einen satellitengestützten Suchalgorithmus entwickelt. Dieser entdeckt, analysiert und verbessert neue Bauvorhaben für unsere Datenbank. Satellitenbilder helfen uns, die aktuelle Bauphase von Bauprojekten zu überprüfen, Informationen über den Gebäudegrundriss abzuleiten oder auch demographische Faktoren und geographischen Layouts zu erkennen.

Dieser Technologie-Ansatz hat drei wesentliche Vorteile: Erstens sind unsere Daten immer auf dem neuesten Stand, dank 24/7 globaler Echtzeit-Analyse unseres Algorithmus. Zweitens, liefern wir unseren Kunden nicht nur Bauprojekt-Leads, sondern sind auch in der Lage, den aktuellen Status zu verifizieren. Bauprojekte entwickeln sich selten wie geplant (z.B. Verzögerung im Bau). Satelliten-Technologie ermöglicht es uns, diese Änderungen sofort zu erkennen und somit nicht auf öffentlich verfügbare Daten angewiesen zu sein. Dies ist essentiell, weil jedes Produkt / Dienstleistung in einer anderen Bauphase an ein Bauvorhaben verkauft wird (bspw. Planungsservice zu Beginn vs. Büromöbel nach Fertigstellung). Und zu guter Letzt nutzen wir Technologien zur Datenrecherche, mit denen wir wesentlich kosteneffizienter operieren können, als unsere Wettbewerber.

Wie verdient ihr Geld? 

Kunden zahlen eine monatliche Nutzungsgebühr um auf unsere Datenbank mit hunderten von tausenden Bauprojekten zugreifen zu können.

Wie kam es zur Idee und zum Gründerteam? 

Über 2 Jahre suchte Paul Indinger auf verschiedenen Architekten Webseiten nach neuen Bauprojekt Vorhaben um diese als Sales Leads an Interface Inc. zu verkaufen. Unterstützt wurde er hierbei von bis zu 8 Mitarbeitern in China. Die Tätigkeit half Paul sein Studium zu finanzieren.

Während seines Master Studiums an der London School of Economics (LSE) traf er dann auf mich und wir tauschten uns über seine Unternehmung aus. Als Paul erklärte wie aufwändig der Suchprozess nach neuen Bauvorhaben sei, begannen wir nach klügeren, technologie-basierten Lösungen zu brainstormen. Ich hatte davor schon Arbeitserfahrung bei der Suchmachine Google Inc. gewonnen und hatte dann folgende Idee: warum nicht einen Suchalgorithmus ähnlich wie Google entwicken, aber eben spezialisiert auf Bau-Projekte?

Nach einem Jahr des Experimentierens mit einem Team von Suchalgorithmus, Satelliten, und Big Data Experten wie Artem Ostankov, gelang dem Team schließlich der Durchbruch: durch die Kombination von semantischen Suchmethoden mit Data-Mining, Machine Learning, und Satelliten-Technologien, gelang es ihrer entwickelten Technologie automatisch neue Bauprojekt zu erkennen, und das ohne menschliches zutun. Ein neues Unternehmen war geboren: Building Radar!

Die Vorteile dieser Technologie waren für das gesamte Team sofort klar. Im Gegensatz zu Konkurrenzprodukten, wird kein menschliche Arbeitskraft benötigt, sondern ein einzigartiger Suchalgorithmus zur Gebäude Recherche genutzt. Dies ermöglicht: Bauvorhaben Wochen, teilweise Monate früher als Wettbewerber zu entdecken, sowie Informationen wie Bauphase oder Gebäudegröße durch Live-Satelliten-Bildverarbeitung zu verifizieren und effizienter weltweite Bauvorhaben zu recherchieren.

Habt ihr bereits Finanzierung? Wie seid ihr an die Investoren-Suche heran gegangen, Cold Calling oder übers Netzwerk? 

Viessmann Ventures investierte zusammen mit zwei erfahrenen und erfolgreichen Entrepreneurs. Bei den Investoren war uns vor allem der strategische Fit wichtig. Die Investoren haben wir über unser eigenes Netzwerk angesprochen.

Eure bisherigen Learnings? 

Selbstständigkeit ist wie eine Achterbahn. An manchen Tagen läuft es super, an anderen super schlecht! Daher gilt: Durchhaltevermögen beweisen, jede Situation analysieren und aus ihr lernen!

Die Vision: Was sind eure nächsten Ziele?

Die Vision von Building Radar ist irgendwann über jedes Gebäude und Bauvorhaben auf der ganzen Welt im Detail bescheid zu wissen.

Danke. 

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Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, in den SwissCAT+-Laboren am Campus Hönggerberg | (c) Martin Pacher

Wer auf den Hönggerberg im Norden Zürichs fährt, lässt die Stadt hinter sich. Der zweite Campus der ETH, entstanden ab 1961, liegt in ländlicher Umgebung, hier sind unter anderem die Departemente für Chemie, Physik und Materialwissenschaft zu Hause. Und hier, in den SwissCAT+-Laboren der Hochschule, lässt sich derzeit besichtigen, wie Forschung aussehen könnte, wenn nicht mehr der Mensch jeden einzelnen Handgriff macht.

In diesen Laboren übernehmen Roboter die Arbeit, die sonst Forschende beschäftigt: Sie hantieren mit Flüssigkeiten und Pulvern, bereiten Proben vor, testen sie und messen laufend die Ergebnisse. Das Bemerkenswerte daran ist aber nicht die Automatisierung selbst, sondern wer die Versuche plant: eine Künstliche Intelligenz. Die Software stammt vom Startup Atinary, das an der ETH keinen eigenen Standort hat, sondern mit der Technologieplattform SwissCAT+ zusammenarbeitet. Sie schlägt vor, welches Experiment als nächstes sinnvoll ist, lernt aus jedem Ergebnis und berechnet daraus den nächsten Schritt. Dieser Kreislauf läuft rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

„Ein Labor ist eine große Küche“

Wie soll man sich das vorstellen? Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, greift im Gespräch mit brutkasten zu einem Alltagsbild: „Am Ende ist ein Labor eine große Küche. Wir liefern die Rezepte. Wir nutzen KI, um Rezepte zu erzeugen, die dann im Labor getestet werden.“ Das Ziel: möglichst schnell zum besten Rezept kommen. Denn jeder einzelne Versuch kostet Zeit, Material und Geld. Wer statt tausender Versuche nur ein paar Dutzend braucht, spart enorm.

Genau darauf ist die Software ausgelegt. Statt sich blind durch unzählige mögliche Kombinationen zu probieren, lernt das System mit jedem Experiment dazu und empfiehlt gezielt die vielversprechendsten nächsten Schritte. „Self-Driving Labs“ nennt Atinary das Prinzip, selbstfahrende Labore. Den Begriff hat sich das 2019 gegründete Unternehmen sogar markenrechtlich schützen lassen.

Loïc Roch, Co-founder und CTO von Atinary | (c) Martin Pacher / brutkasten

Den Bedarf für solche Werkzeuge begründet Roch mit einem unbequemen Befund: Forschung wird immer teurer und langsamer, es braucht immer mehr Zeit und Geld, bis Neues gefunden ist. Dazu kommt eine handfeste Vertrauenskrise: Roch verweist auf eine vielzitierte Befragung von rund 1.500 Forschenden, wonach ein Großteil daran scheitert, Experimente zu wiederholen, in der Chemie sind die Quoten besonders hoch. Das ist nicht nur für die Wissenschaft ein Problem: Ohne verlässliche Daten lässt sich auch keine verlässliche KI trainieren.

100 Jahre Forschung in sechs Wochen

Was das System kann, zeigt das Vorzeigeprojekt direkt vor Ort. Gemeinsam mit dem SwissCAT+-Team suchte Atinary nach dem besten Katalysator, also jenem Hilfsstoff, mit dem sich das Treibhausgas CO₂ in Methanol umwandeln lässt, einen Ausgangsstoff für nachhaltige Treibstoffe. Laut Atinary kamen dafür mehr als 20 Millionen mögliche Kombinationen infrage. Das Ergebnis wurde in einem Fachjournal publiziert: In sechs Wochen wurden 144 Katalysator-Kandidaten hergestellt und getestet, mit minimalem menschlichem Zutun. Die Zahl, mit der Atinary seither wirbt, ist eindrucksvoll: eine 1000-fache Beschleunigung, umgerechnet 100 Jahre Katalyse-Forschung in nur sechs Wochen. SwissCAT+-Chef Paco Laveille, der die Umsetzung an der ETH verantwortet, bestätigt beim Besuch die Größenordnung: von Jahren an Forschung hinunter zu Wochen.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Beim konkreten Nutzen für Firmenkunden hält sich Roch hingegen zurück, aus einem strukturellen Grund: „Wir sind ein Dienstleister. Wir sehen den generierten Mehrwert nicht, und die Kunden wollen ihn nicht teilen.“ Das habe auch mit Sicherheitsanforderungen zu tun, ergänzt das Unternehmen: Angaben zum erzielten Return on Investment erhalte Atinary dann, wenn Kunden sie von sich aus teilen — teils münde das in gemeinsame Publikationen.

Die einzige konkrete Zahl, die er im Gespräch nennt, stammt aus einer gemeinsamen Publikation mit dem Aromen- und Duftstoffkonzern dsm-firmenich: Dort konnte der Einsatz eines teuren Edelmetalls so stark reduziert werden, dass dessen Kostenanteil um rund 95 Prozent sank. Es sei nicht die einzige gemeinsame Veröffentlichung mit Kunden, betont das Unternehmen — weitere gebe es etwa mit dem Pharmakonzern Takeda.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Auch ein aktueller gemeinsamer Blogbeitrag von AWS und Atinary liefert Anhaltspunkte. Ein Manager von Takeda wird dort mit der Aussage zitiert, eine Optimierung habe mit dem selbstfahrenden Ansatz rund eine Woche gedauert, verglichen mit ein bis zwei Monaten auf dem herkömmlichen Weg. Am MIT wiederum löste ein Forschungsteam mit der Software eine knifflige Aufgabe aus der Solarzellenforschung in nur 25 Versuchen, innerhalb einer strikten Frist von vier Wochen. Und über das eigene Labor, das Atinary heuer in Boston eröffnet hat, heißt es: Es erzeuge in einer Woche mehr Versuchsdaten, als ein Doktorand in fünf Jahren produziert.

Bezahlter Pilot, Lizenz pro Arbeitsplatz

Wirtschaftlich steht Atinary noch am Anfang. Das Unternehmen befindet sich in der Seed-Phase, öffentlich auffindbar sind laut Roch rund zehn Millionen an bisheriger Finanzierung, eingesammelt über Venture Capital, Family Offices und Förderungen. Als Nächstes peilt er eine Series A an. Das Wachstumskapital dafür werde voraussichtlich aus den USA kommen: „Der Ansatz ist in Europa und den USA sehr unterschiedlich.“

Paco Laveille, Managing Director, SwissCAT+ East, ETH Zurich | (c) Martin Pacher / brutkasten

Verdient wird über Software-Lizenzen, abgerechnet pro Arbeitsplatz. Am Anfang steht ein dreimonatiger, bewusst kostenpflichtiger Testlauf. „Wenn der Pilot nicht bezahlt ist, stecken die Kunden nicht die Ressourcen hinein, um ihn richtig zu testen“, sagt Roch. Dass er mit diesem Modell Geld liegen lässt, räumt er offen ein: Eine Beteiligung am geschaffenen Wert wäre lukrativer, scheitert aber daran, dass die Kunden diesen Wert eben nicht offenlegen.

Die Kundschaft kommt bisher vor allem aus der Pharmabranche, die laut Roch am ehesten bereit ist, Neues zu riskieren; der Rest der Industrie folge dann. Einsatzfelder gibt es aber quer durch: Lebensmittel, Duftstoffe, Materialforschung, grüne Energie, und gemeinsam mit Stanford sogar Zelltherapien gegen Krebs. Umsatz machen vor allem Konzerne. Mit Universitäten arbeitet Atinary eng zusammen, weil sich dort Ergebnisse veröffentlichen lassen, sie werden so zu Botschaftern der Technologie. Auch KMU zählen zu den Kunden, das jüngste sei erst vor wenigen Tagen dazugekommen. Die Arbeitsteilung im Unternehmen: Das Entwicklerteam sitzt bei Roch in Lausanne, das eigene Labor steht in Boston, dort, wo die großen Pharma-Forschungszentren angesiedelt sind.

„Fast jeden zweiten Tag ein neues Startup“

Beim Thema Konkurrenz wird Roch deutlich: Der Bereich „AI for Science“ ziehe derzeit massiv Gründungen an, fast jeden zweiten Tag komme ein neues Startup dazu. Gefährlich sei daran vor allem eines: Mit den heutigen KI-Werkzeugen lasse sich sehr schnell ein beeindruckender Prototyp bauen, der Kunden begeistert. „Unter der Haube ist das aber kein produktionsreifer Code, der bei einem Großunternehmen laufen kann.“ Atinary sieht er im Vorteil, weil man seit 2019 das gesamte Paket aufgebaut habe: die Anbindung an die Laborgeräte, das eigene KI-Training, die Anwendungen und die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit durch den eigenen Beirat. Dazu kommt laut Unternehmen ein Netzwerk an Technologiepartnern, darunter AWS, ABB Robotics, Agilent, Bruker, Chemspeed und Mettler-Toledo. Im wissenschaftlichen Beirat sitzt unter anderem der MIT-Chemiker Stephen Buchwald — im Bostoner Labor optimiert Atinary nach eigenen Angaben ausgerechnet die nach ihm benannte Buchwald-Hartwig-Reaktion.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zugleich beobachtet er seit heuer einen Umschwung im Markt: Kunden dächten zunehmend in einer Wettlauf-Logik. Wer die Technologie nicht als Erster einsetze, riskiere, dass es die Konkurrenz tut. Und wenn diese in Wochen schafft, wofür man selbst Jahre braucht, sei der Rückstand kaum aufzuholen.

Die größte Hürde ist der Mensch

Und was bremst die Verbreitung? Nicht die Technik, sagt Roch, sondern der Mensch. „Der Wissenschaftler im Labor ist oft seit 15, 20 Jahren dort. Wenn man ihm sagt: Wir können deine Forschung um den Faktor zehn oder hundert beschleunigen, sagt er: Nein. Ich kenne mein Fach besser als irgendein Algorithmus.“ Es sei dabei weniger mangelndes Vertrauen, die Technologie werde schlicht als Bedrohung für den eigenen Job empfunden. Christoph Schnidrig von AWS ergänzt: Dieses Muster kenne man von jeder Technologiewelle, von der Einführung der Cloud bis zur KI in der Softwareentwicklung. Rochs Haltung dazu: Jobs würden sich verändern, aber nicht verschwinden. „Am Ende ist es ein Werkzeug. Der Mensch bleibt am Steuer.“

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zum Vertrauen gehört auch die Datenfrage, schließlich legen die Kunden ihr wertvollstes Gut, ihre Forschungsdaten, in die Plattform. Die läuft vollständig auf der Cloud von AWS. Roch verweist auf Prüfungen, Audits und Sicherheitstests; personenbezogene Daten würden praktisch keine gespeichert, schon gar keine Patientendaten, dafür sei man in der Forschung viel zu früh angesetzt. Auch deshalb sieht er im EU AI Act derzeit kein Hindernis: In Kundengesprächen sei die Regulierung bislang schlicht kein Thema gewesen.

Auszeichnung vom Weltwirtschaftsforum

Während brutkasten mit Roch in Zürich spricht, befindet sich sein Mitgründer, CEO Hermann Tribukait, gerade im chinesischen Dalian, um dort den Technology-Pioneer-Award des Weltwirtschaftsforums entgegenzunehmen. Zu den früheren Preisträgern der Auszeichnung zählen Roch zufolge Namen wie Google, Dropbox und Airbnb. Preisgeld gibt es keines, der Wert liege im Zugang zum Netzwerk des Forums und zu Entscheidungsträgern großer Unternehmen. Kunden in China hat Atinary übrigens keine, und das dürfte vorerst so bleiben: Als in den USA registriertes Unternehmen sei das Geschäft mit chinesischen Firmen „wegen der Geopolitik sehr heikel“.

Gefragt nach dem Blick fünf Jahre voraus, skizziert Roch eine Vision, die er ausgerechnet am Vorbild seines Cloud-Partners entwirft: Labore, die wie Rechenleistung aus der Cloud abrufbar sind, weltweit vernetzt, mit einer übergeordneten KI, die Erkenntnisse zwischen Forschungszentren auf verschiedenen Kontinenten austauscht.

Den Antrieb dahinter beschreibt er ganz persönlich: Er und seine Mitgründer seien Naturliebhaber, und die Energiewende brauche schnellere Forschung. „Der Planet kann nicht noch ein Jahrzehnt warten, bis wir Lösungen finden.“ Sein Befund nach sieben Jahren: „R&D ist heute noch zu langsam.“


Disclaimer: Die Reise- und Übernachtungskosten wurden von Amazon Web Services übernommen.

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