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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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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