27.09.2019

goood: Wiener Handy-Provider-Startup ist „zertifizierter Weltverbesserer“

Der Wiener Handy-Provider goood Mobile wurde als "B Corp" zertifiziert. Dazu müssen eine Reihe von Nachhaltigkeitskriterien erfüllt werden.
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goood mobile - Team Foto mit Claudia Winkler
(c) goood: Team-Foto mit CEO Claudia Winkler in der Mitte

Das Prinzip des Wiener Handy-Provider-Startups goood, das 2017 in Deutschland und Österreich an den Start ging, ist einfach: Mit dem monatlichen Handy-Tarif zahlt man zugleich eine Spende an eine Organisation seiner Wahl. In Österreich nutzt man das A1-Netz. Zwei Tarife – 15 bzw. 25 Euro monatlich – stehen zur Verfügung. Auch abgesehen von der Spendenfunktion ist das Startup um einen nachhaltigen Unternehmensstil bemüht. Dafür wurde es nun von der internationalen Non-Profit-Organisation B Lab als „B Corp“ zertifiziert.

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Als „B Corp“ neben Kickstarter, Innocent und Ben&Jerrys

Damit reiht sich das Wiener Startup unter große internationale Namen wie Kickstarter, Innocent, Ben&Jerrys und Ecosia ein. Rund 3000 Unternehmen haben das Zertifikat insgesamt. Man sei nun „zertifizierter Weltverbesserer“, heißt es von goood in einer Aussendung. „Das B Corp-Siegel macht transparent, wofür wir seit der Gründung von goood stehen: Profit und Purpose sind kein Widerspruch – auch in der Telekommunikationsbranche“, kommentiert goood-Gründerin und CEO Claudia Winkler, ehemalige CMO der Telekom Austria. Die Zertifizierung sei die einzige für Unternehmen, die das gesamte soziale und ökologische Handeln messe.

Der Zertifizierungsprozess bestehe aus einer ausführlichen Evaluation, die bewertet, welche Auswirkungen das Handeln eines Unternehmens auf Kunden, Stakeholder, Umwelt und Mitarbeiter hat, heißt es in der Erklärung von B Lab. Besonderer Wert werde dabei unter anderem auf soziale und ökologische Werte, das Geschäftsmodell, unternehmerische Verantwortung und Transparenz gelegt. Es gehe aber nicht nur darum die gesellschaftliche Wirkung eines Unternehmens zu messen, sondern den positiven Impact stetig weiter zu steigern.

goood: „Die Fantastischen Vier“ als Bestandsinvestoren

„Wir wollen mit unserem Handeln auch ein Vorbild für andere Unternehmen sein und diese inspirieren, einen Schritt in diese Richtung zu gehen. Gerade angesichts der globalen Herausforderungen wie Ressourcenknappheit, Klimawandel und steigender Ungleichheit vor denen unsere Gesellschaft steht, braucht es Unternehmen, die für eine nachhaltigere Zukunft einstehen“, sagt Claudia Winkler. Der Marktanteil des Handy Providers ist in Österreich noch überschaubar – genaue Zahlen liegen nicht vor. Achtungserfolge erzielte das Startup aber schon mehrere. 2017 stieg die deutsche Hip-Hop-Band „Die Fantastischen Vier“ mit einem kleinen Investment – wichtiger aber noch als Testimonial – ein. Dieses Jahr wurde goood bei den World CSR Days als „Top 50 most impactful global Social Innovator 2019“ ausgezeichnet.

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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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