04.05.2020

KML Vision: KI von Grazer Startup erkennt Covid-19 auf Röntgen-Bildern

Das 2018 gegründete Grazer DeepTech-Startup KML Vision stellt eine KI-Anwendung zur Bilderkennung von Covid-19-Erkrankungen kostenlos auf der hauseigenen Onlineplattform IKOSA zur Verfügung. Wir sprachen mit CEO und Co-Founder Philipp Kainz über diesen krisenrelevanten Show-Case.
/artikel/grazer-ki-startup-kml-vision-ikosa-covid-19
Philipp Kainz (links) und Michael Mayrhofer-Reinhartshuber haben KML Vision 2018 gegründet
(c) GK artworks: Philipp Kainz (links) und Michael Mayrhofer-Reinhartshuber haben KML Vision 2018 gegründet

Das Training für den nun benutzten KI-basierten Algorithmus des Grazer Startups KML Vision war relativ komplex. „Das Forschungsteam der kanadischen University of Waterloo und KI-Experten des Unternehmens DarwinAI haben etwa 13800 Röntgenbilder benötigt, um das KI-Modell zu trainieren“, führt CEO und Co-Founder Philipp Kainz daraufhin befragt aus. Nunmehr könne die Anwendung aber auf eine 96,8-prozentige Trefferquote verweisen. „Es unterscheidet bei der Analyse der Bilder zwischen Nicht-Erkrankungen, Lungenentzündungen ohne Covid-19-Erkrankung und Covid-19-Erkrankungen“, berichtet der CEO. Das gelinge, weil es bestimmte Muster bei Lungen-Röntgenbildern gebe, die eine Covid-Infektion erkennbar machen.

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Einfache Anwendung durch eigene Onlineplattform

Diese Covid-19-Anwendung gehört an sich nicht zum Tagesgeschäft des steierischen Unternehmens. „Wir verstehen es eher als Show-Case“, meint Kainz dazu. Für gewöhnlich entwickle man selbst Bildanalyse-Algorithmen. Mit der kostenlosen Open-Source Covid-19-Anwendung wolle man aber zeigen, was die selbstentwickelte Online-Plattform IKOSA so alles kann.

(c) KML Vision: Die Covid-19-Anwendung auf der Plattform IKOSA

Die Vorteile lägen auf der Hand. „Wir wollten in diesem Fall belegen, wie schnell und einfach bestehende Algorithmen in unsere Plattform integriert werden können“, stellt der KML Vision CEO fest. Einen Vorteil stelle beispielsweise die einfache Bedienbarkeit dar. „Bei vielen KI-Algorithmen und KI-Unternehmen fehlt es an der passenden Infrastruktur“, streicht der CO-Gründer heraus. „Wir bringen damit Algorithmen auf ein neues Level“, sagt er.

Ebenjene Vorteile zeige man mit der Covid-19-Anwendung auf. „Mit wenigen Klicks kann jeder Benutzer die Covid-19-Applikation ohne Programmierkenntnisse bedienen“, so Kainz. In Sekunden werde dann das das Röntgenbild analysiert und ausgewertet. Primäre fokussiert ist die Anwendung aber auf die Forschung, nicht auf eine breitere Masse. „Wir verkürzen für die Forschung in diesem Bereich die Zeit, um wichtige Informationen aus Bildern herauszuholen“, sagt Kainz in Bezug auf die Covid-19-Anwendung und über die Stoßrichtung des eigenen Unternehmens ganz generell.

KML Vision und die Coronakrise

Auch wenn das Grazer Unternehmen jetzt mit einer Covid-19-Applikation die eigenen Stärken demonstrieren möchte, ist es selbst nicht von der Coronakrise betroffen. „Wir sehen eher einen Zuwachs an Anfragen“, stellt Kainz klar. Und: „Die Automatisierung, die jetzt um sich greift, spielt uns definitiv in die Karten“. Man habe als Unternehmen sowohl die Tools als auch das entscheidende Know-How, das vor allem in einer Zeit des „Umdenkens in der Industrie“ relevant sei.

Zudem stünden höchstwahrscheinlich Finanzierungsrunden ins Haus. „Für 2020 ist diesbezüglich etwas in Planung, die Runde ist aber noch offen“, sagt Kainz und gibt sich auch bedeckt was die mögliche Investitionssumme betrifft. „Auch die Vorbereitungen für eine weitere größere Finanzierungsrunde im Jahr 2021 laufen bereits“, schiebt er nach. Prinzipiell wolle man sich zukünftig noch mehr in den Bereich Forschung und Entwicklung der Pharma-Industrie bewegen. „Wir schauen uns auch den Markt im Bereich HealthTech an“, so Kainz. „Unser Bereich, der ja letztlich ein digitales Business-Modell ist, ist krisensicher“, gibt er sich abschließend zuversichtlich.

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Johannes Braith, Co-Founder und CEO von Storebox | © brutkasten
Johannes Braith, Co-Founder und CEO von Storebox | © brutkasten

Das Wiener Selfstorage- und Logistik-Sclaeup Storebox baut seine B2B-Sparte – mit der Versandlösung Drop-off – weiter aus. Konkret durch Studienkreis, eine Tochtergesellschaft von GoStudent, als neuen Kunden. Nach einer Pilotphase werden aktuell über 100 Sendungen pro Woche von Storebox abgewickelt.

Storebox-Ziel: Versandprozesse vereinfachen

Mit Drop-off können Pakete nach der Online-Buchung direkt an einem der urbanen Standorte rund um die Uhr abgegeben werden. „Unser Ziel ist es, Versandprozesse radikal zu vereinfachen. Unternehmen sollen flexibel skalieren können, ohne eigene Logistikstrukturen aufbauen zu müssen“, erklärt Johannes Braith, CEO und Co-Founder von Storebox.

Und Marc Ellmer, Head of Purchasing & Real Estate bei Studienkreis, ergänzt: „Mit Storebox haben wir eine Lösung gefunden, die sich nahtlos in unsere Prozesse integriert und uns die notwendige Flexibilität im Versand gibt. Besonders die einfache Abwicklung ist für uns entscheidend.“

Auch weitere Startups Kunden

In der erwähnten Pilotphase wurden mehr als 600 Sendungen über das Storebox-Netzwerk abgewickelt. Nach dem vollständigen Onboarding von Studienkreis rechnet das Unternehmen mit weiter steigendem Versandvolumen.

Laut Storebox wird die Drop-off-Lösung inzwischen von Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen genutzt, um Versandprozesse flexibler zu organisieren. Neben Studienkreis zählen dazu unter anderem HelloBello und Journi.

Storebox: Ausbau der Lösung im Fokus

Die Anwendungsfälle reichen dabei von E-Commerce über Bildungsanbieter bis hin zu international tätigen Scaleups. „Viele Anbieter kämpfen mit hohen Kosten und organisatorischer Komplexität. Mit dem Drop-off-Service lösen wir dieses Problem. Unser Angebot ist die Antwort für Unternehmen, die eine agile, schnelle Abwicklung ohne eigene Logistikinfrastruktur suchen und bietet damit eine leistungsstarke Alternative zu traditionellen Postdiensten“, sagt Braith.

In den kommenden Monaten plant Storebox, die Drop-off-Lösung weiter auszubauen und zusätzliche Kund:innen an das Netzwerk anzubinden. Ziel ist es, die bestehende Infrastruktur noch stärker als Plattform für urbane Logistiklösungen zu etablieren und den „Zugang zu effizientem Versand für Unternehmen jeder Größe“ zu vereinfachen.

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KML Vision: KI von Grazer Startup erkennt Covid-19 auf Röntgen-Bildern

  • Das Training für den nun benutzten KI-basierten Algorithmus des Grazer Startups KML Vision war relativ komplex.
  • „Das Forschungsteam der kanadischen University of Waterloo und KI-Experten des Unternehmens DarwinAI haben etwa 13800 Röntgenbilder benötigt, um das KI-Modell zu trainieren“, führt CEO und Co-Founder Philipp Kainz daraufhin befragt aus.
  • Nunmehr könne die Anwendung, die Covid-19-Erkrankungen auf Röntgen-Bildern erkennt,  aber auf eine 96,8-prozentige Trefferquote verweisen.
  • Diese Covid-19-Anwendung gehört an sich nicht zum Tagesgeschäft des steierischen Unternehmens.
  • „Wir verstehen es eher als Show-Case“, meint Kainz, für gewöhnlich entwickle man selbst Bildanalyse-Algorithmen.

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