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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Ein Putzroboter putzt ein Waschbecken.
Der neue Putzroboter der TU Wien beim Reinigen des Test-Waschbeckens (c) tuwien.at

Roboter können für uns mittlerweile Staubsaugen, Rasenmähen oder Abwaschen. Doch wann können sie komplexere Aufgaben wie das Putzen eines Badezimmers erledigen? Forschende an der TU Wien haben nun möglicherweise eine Antwort darauf.

Denn an der TU Wien wurde ein neuer Putzroboter für das Badezimmer entwickelt, der unter anderem Waschbecken nach vorheriger Anleitung reinigen kann. Die Arbeit wurde bei der IROS 2024 in Abu Dhabi präsentiert – einer der renommiertesten Robotik-Konferenzen weltweit.

TU Wien-Roboter lernt vom Menschen 

Programmiertechnisch ist Putzen recht komplex. Ein Waschbecken ist sehr verwinkelt. Wie kommt man in die schwierigen Ecken, wieviel Kraft muss festgelegt werden? Ein Mensch macht es vor – der Roboter der TU Wien lernt.

“Die geometrische Form eines Waschbeckens mit Kameras zu erfassen, ist zwar relativ einfach. Aber das ist nicht der entscheidende Schritt. Viel schwieriger ist es, dem Roboter beizubringen: Welche Stelle der Oberfläche soll er mit welcher Art von Bewegung bearbeiten? Wie schnell? In welchem Winkel? Mit welchem Kraftaufwand?”, sagt Andreas Kugi vom Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik.

Nach Aussage der TU Wien benutzt der Roboter zum Lernen einen “Hightech-Schwamm”, ausgestattet mit Kraftsensoren und Tracking-Markern. Damit putzte ein Mensch mehrfach eine Außenkante des Test-Waschbeckens. “So generieren wir mit einigen wenigen Demonstrationen eine Riesenmenge an Daten, die dann verarbeitet werden, damit der Roboter lernt, was richtiges Putzen eigentlich bedeutet”, sagt Hartl-Nesic, der in Kugis Team die Industrial-Robotics-Gruppe leitet

Roboter hilft Handwerksbetriebe

Die neue Technologie sei laut TU Wien für viele Prozesse interessant, wie beispielsweise für das Schleifen von Holzwerkstücken in Tischlereien, das Reparieren und Polieren von Lackschäden an Fahrzeugkarosserien oder das Schweißen von Blechteilen. Letztlich sollen diese Roboter auf mobile Plattformen gesetzt werden können, sodass sie in Handwerksbetrieben flexibel eingesetzt werden.

Der Lernprozess gelingt laut Aussage der TU Wien durch eine innovative Datenverarbeitungsstrategie. Dabei werden mehrere bereits erprobte Techniken aus dem Bereich maschinelles Lernen kombiniert. Die Messdaten werden statistisch aufbereitet, und mit den Ergebnissen wird ein neuronales Netzwerk trainiert. Daraus resultieren optimierte Anweisungen für die Bewegungen des Roboterarms.

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