30.07.2018

Grazer AR-Startup Reactive Reality macht Schluss mit Rücksendungen

So bequem Online-Shopping auch sein mag: Ist man mit dem gelieferten Produkt nicht zufrieden, wird es für VerkäuferInnen und KäuferInnen kostspielig, zeitaufwendig und mühsam. Niemand mag Rücksendungen. Reactive Reality hat sich der Lösung dieses Problems verschrieben und bekam dafür Unterstützung von der aws.
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Reactive Reality. AR VR Graz Startup aws
(c) Reactive Reality. Das Startup aus Graz will das größte Problem des E-Commerce lösen.
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Reactive Reality ist angetreten, um das Hauptproblem des E-Commerce zu lösen: Kunden können die Produkte vor dem Kauf nicht ausprobieren. Folglich kommt es zu Rücksendungen, die nicht nur kostenintensiv, sondern auch mühsam sind. Durch die Augmented Reality-Technologie des steirischen Startups können Smarthone-User u.a. Kleidung virtuell am eigenen Körper probieren oder testen, ob ein Möbelstück in die eigenen vier Wände passt. CEO Stefan Hauswiesner erklärt die Funktionsweise der Technologie: „Die Darstellung ist fotorealistisch und in korrekter Größe – damit entfällt die Unsicherheit vor dem Kauf. Unsere USP ist die skalierbare Erzeugung und Darstellung fotorealistischer 3D-Modelle für AR. Unsere Algorithmen können einfache Produktfotos weitgehend automatisiert in 3D-Modelle transformieren und somit die große Anzahl an Produkten eines typischen Retailers bewältigen.“

„Die damaligen Systeme waren ausschließlich fürs Labor gemacht“

Die Gründer von Reactive Reality, Stefan Hauswiesner, Philipp Grasmug und Philipp Pani, kennen sich von der TU Graz. Dort forschten und arbeiteten sie bereits an Themen wie der virtuellen Anprobe, Machine Learning und Augmented Reality. Damals stießen sie noch auf Hürden, die es zu überwinden galt: „Die damaligen Systeme waren ausschließlich fürs Labor gemacht. Teure Spezialhardware war notwendig und eine wirtschaftliche Verwertung war dadurch nicht möglich. Wir konnten beobachten, dass die Verbreitung von Augmented Reality hauptsächlich am Fehlen der Anwendungen und Datenquellen scheitert. Um dieses Problem zu lösen, haben wir Reactive Reality gegründet und sofort begonnen, einfache Produktbilder von Kleidungsstücken in anprobierbare Modelle zu verwandeln.“

Reactive Reality: gute Förderung durch die FFG und die aws

Als weitere Hürde kam hinzu, dass die Entwicklung der Technologie deutlich mehr Arbeit und Geld erforderte, als ursprünglich gedacht. Der Weg vom Labor-Prototypen zum Produkt sei lang gewesen, aber auch dank Förderern wie der FFG und der aws geschafft worden. Finanzierungslücken konnten gut geschlossen werden: „In der Wachstumsphase eines Startups entstehen über die Technologieentwicklung hinaus Kosten, die z.B. von der FFG nicht gefördert werden. Deshalb waren wir auf der Suche nach Alternativen und sind auf das aws Seed Programm gestoßen, das diese Lücke füllt. Die Antragstellung war vergleichsweise simpel und man wird dabei gut beraten. Was die wenigsten Gründer bedenken: Zahlende Kunden zu finden ist ähnlich langwierig wie die Entwicklung selbst. Vor allem wenn das Produkt eine völlig neuartige Technologie ist, gibt es dafür keinen Markt und keinen Preis. Beides muss man sich erarbeiten, und das kostet vor allem bei großen Kunden viel Zeit. Manche unserer Kunden mussten wir über zehn Monate hinweg überzeugen, um zu einem Abschluss zu kommen. Das sind epochale Zeiträume für ein Startup“, so Hauswiesner.

AR als Alltagstechnologie der Zukunft

Zu den Kunden des Grazer Startups zählen nun große E-Commerce-Händler, die Rücksendungen vermeiden und dadurch ihren Umsatz steigern wollen. „Unsere Kunden lizenzieren unsere Technologie, um sie in ihre eigenen Apps oder Webseiten zu integrieren. Dazu bieten wir ein Software Development Kit (SDK) für iOS, Android und Web an, das die gesamte AR-Funktionalität leicht verständlich und integrierbar macht“, erklärt Hauswiesner. Auch über dieses Anwendungsfeld hinaus ist er überzeugt, dass sich Augmented Reality als eine Alltagstechnologie durchsetzen wird. Deshalb forscht er mit seinem Team auch schon an der Erzeugung von 3D-Avataren am Smartphone: „Damit können User ein realistisches Abbild von sich selbst erzeugen, was herkömmliche Spiegel an der Wand bald überflüssig macht. User können sich in ihrem Lieblingsfilm sehen, Spiele personalisieren, ihre Fitness beobachten und jeden Tag das perfekte Outfit auswählen.“

„Zugang zu Know-how und wissenschaftlich erstklassig ausgebildeten Mitarbeitern“

Mit dem Standort Graz für sein Startup zeigt sich Hauswiesner überwiegend zufrieden: „Als Startup spezialisiert auf AR sind wir mit unserem Standort in Graz sehr zufrieden. Durch die Nähe zu einem der größten Forschungsinstitute im Bereich AR/VR an der TU Graz haben wir Zugang zu Know-how und wissenschaftlich erstklassig ausgebildeten Mitarbeitern. Das gibt es nur an wenigen Orten auf der Welt. Andererseits ist vor allem der Venture Capital-Markt in Österreich nicht auf hochtechnologische Startups ausgelegt. Die verfügbaren Investitionssummen sowie die Risikobereitschaft sind zu klein, um neue Technologien am Weltmarkt zu etablieren. Zum Glück ist die Förderinfrastruktur rund um FFG und aws stark genug, um das anfangs auszugleichen“.


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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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