04.09.2017

Startup GoStudent: Aufruf zum Open-Source Blockchain Wettbewerb

Die Gründer von GoStudent, der Chat-App für schulische Fragen glauben daran, dass die Blockchain-Technologie für ein Ökosystem verwendet werden kann, welches die Erstellung und Beurteilung von wertvollem Wissen honoriert. Bis Mitte Oktober können sich Teams und Einzelpersonen aus der ganzen Welt für den Wettbewerb anmelden.
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(c) GoStudent

“Wir sind mittlerweile im deutschsprachigen Raum zur größten Frage- und Antwortplattform zu Schulfragen und allem, das zum Thema Schule dazu gehört, herangewachsen”, sagt Felix Ohswald, der Co-Founder von GoStudent. Neben seiner Ausbildung zum Finanzmathematiker hat er gemeinsam mit seinem Bruder Moritz, Gregor Müller und Ferdinand von Hagen erfolgreich eine Plattform entwickelt, die es Schülern ermöglicht, jederzeit auf ein Netzwerk aus Tutoren zuzugreifen und online Fragen zum Lernstoff zu stellen. Seit Gründung des Startups 2015 konnten sie in zwei Finanzierungsrunden 750.000 Euro generieren. Neben Pioneers Ventures sind der Impact Investor Econnoa sowie Highline Ventures und private Investoren beteiligt. Haupt-Zielgruppe der App sind 10- bis 18-Jährige Schüler, die mit Matura beziehungsweise Abitur abschließen. “Über alle Plattformen gerechnet stehen wir bei aktuell 80.000 monatlich aktiven Schülern in Deutschland und Österreich. Wir starten demnächst auch in der Schweiz eine Kampagne”, so Ohswald.

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Preisgeld, Kooperationen und ein Hub

Die Teilnehmer des nun ausgerufenen und ersten Open-Source Blockchain Wettbewerbs zur Wertbestimmung von Wissen erwartet ein Preisgeld, Kooperationen und ein Hub für den Austausch. Gesucht sind Mathematiker, Ökonomen , Blockchain-Enthusiasten, Spieltheoretiker und Studenten für einen neuartigen und robusten Ansatz zur Bestimmung der Qualität von Wissen. “Dieser Wettbewerb schlägt eine Open-Source Peer-to-Peer Umgebung vor, welche Menschen intensiviert wertige Inhalte anzufertigen und zu bewerten. Es benötigt einen Austausch von Vertrauen, Qualität, Sicherheit und Transparenz – die Blockchain Technologie eignet sich hervorragend dafür”, erklärt Felix Ohswald und sein Co-Gründer Gregor Müller ergänzt: “Gerade in Zeiten, in denen sich Themen wie Bildung und Wissensaneignung immer mehr ins Internet verlagern – z.B. durch Lernapps, Video-Kurse oder Online-Diploma – ist eine zeitgemäße, verlässliche Form der Evaluierung von Wissen, Informationen sowie Lerninhalten essenziell geworden.” Der Blockchain Ansatz soll dabei den sicheren Aufbau eines PeerReview Consensus, welcher unabhängig von jeder Plattform existieren kann, ermöglichen.

Redaktionstipps

Siegerehrung in Wien

Mitte Dezember werden die besten drei Teams ihre Ansätze und Lösungsvorschläge vor einem großen Publikum in Wien vortragen können. Dieser Wettbewerb soll zudem das Interesse um Blockchain weiter vergrößern und einen innovativen Grundstein legen. Insgesamt stellt GoStudent daher den ersten drei Plätzen ein Preisgeld in Höhe von 3.000 US-Dollar zur Verfügung. Neben der Smartphone-App mit der Schüler im Chat mit Tutoren schnell, einfach und individuell Lernfragen diskutieren können, bietet GoStudent seit rund drei Monaten auch zwei Chatbots – einen für mathematische Fragen und einen spezielle für Fragen rund um Aufklärung, Sex und Dating. “Wir haben die Lebensfragen ausgelagert, um einen speziellen Need zu adressieren. Zudem stellt der Chatbot einen guten Ferienplatzhalter dar. Das Ziel ist es eine Art Datenbank bzw. intelligentes FAQ aufzubauen, um regelmäßig gestellte Fragen irgendwann auch automatisch beantworten zu können”, beschreibt Felix Ohswald, der übrigens auch noch Partner für die zukunftsweisende Competition sucht.

 

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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