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.

+++ Mehr zum Thema Künstliche Intelligenz +++

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.

⇒ Zur Page des Startups

Redaktionstipps
Deine ungelesenen Artikel:
14.07.2026

Warum der Walter-Group-CVC WaVe-X in ein Sanierungs-Startup investiert

Die österreichische Walter-Group-Tochter WaVe-X beteiligt sich an einer 10-Millionen-Euro-Finanzierungsrunde des Berliner Proptechs Fuchs & Eule. Gegenüber brutkasten erklären Michal Lewandowski von WaVe-X und Stefan Wierzbinski von Walter Real Estate, warum es sich dabei um ein strategisches Investment handelt.
/artikel/warum-der-walter-group-cvc-wave-x-in-ein-sanierungs-startup-investiert
14.07.2026

Warum der Walter-Group-CVC WaVe-X in ein Sanierungs-Startup investiert

Die österreichische Walter-Group-Tochter WaVe-X beteiligt sich an einer 10-Millionen-Euro-Finanzierungsrunde des Berliner Proptechs Fuchs & Eule. Gegenüber brutkasten erklären Michal Lewandowski von WaVe-X und Stefan Wierzbinski von Walter Real Estate, warum es sich dabei um ein strategisches Investment handelt.
/artikel/warum-der-walter-group-cvc-wave-x-in-ein-sanierungs-startup-investiert
Stefan Wierzbinski und Michal Lewandowski | (c) Walter Real Estate / Walter Group
Stefan Wierzbinski und Michal Lewandowski | (c) Walter Real Estate / Walter Group

Der Corporate-Venture-Capital-Arm (CVC) WaVe-X der in Wiener Neudorf ansässigen Walter Group, investiert im Rahmen einer Zehn-Millionen-Euro-Finanzierungsrunde in den Berliner Energie- und Sanierungsexperten Fuchs & Eule. Angeführt wurde die Runde von GET Fund als Lead-Investor, daneben beteiligten sich weitere Partner wie PI Impact sowie die Bestandsinvestoren SET Ventures, Picus Capital und Realyze Ventures. Das 2021 gegründete Berliner Startup begleitet Eigentümer:innen von Wohn- und Gewerbeimmobilien durch künstliche Intelligenz und Datenanalysen bei der energetischen Sanierung.

„Ein generationsübergreifender Sanierungs-Superzyklus“

Bei seinen Investments konzentriere sich WaVe-X auf Unternehmen, die sich durch die „Bewältigung komplexer operativer und regulatorischer Herausforderungen nachhaltige Wettbewerbsvorteile erarbeiten“, erklärt Michal Lewandowski, Senior Investment Manager bei WaVe-X, gegenüber brutkasten. Er zeigt sich überzeugt, dass Fuchs & Eule einen „einzigartigen Zugang zu einem riesigen Markt“ biete, der aktuell von einem „generationsübergreifenden Sanierungs-Superzyklus in der DACH-Region“ angetrieben werde.

Forciert durch strenge nationale Vorgaben wie das deutsche Bundes-Klimaschutzgesetz und die EU-Gebäuderichtlinie (EPBD) stünden institutionelle Immobilieneigentümer unter immensem Druck. Dabei würden Objekten mit unzureichenden ESG-Ratings spürbare „Brown Discounts“ und gravierende Bewertungsrisiken drohen, warnt Lewandowski. Dass diese Risiken real sind, zeigen auch aktuelle Marktdaten des Branchenportals reduco.ai: Während energieeffiziente Gebäude der Klasse A zwischen 2021 und 2025 rund 13 Prozent an Wert gewannen, verloren unsanierte Objekte der Klassen G und H im selben Zeitraum rund 12 Prozent an Wert.

„Dieses Investment liegt unserer Muttergesellschaft sehr nahe“

Daraus ergebe sich ein operativer Nutzen für die gesamte Walter Group, erklärt Stefan Wierzbinski, Vorsitzender der Geschäftsführer von Walter Real Estate: „Dieses Investment liegt unserer Muttergesellschaft sehr nahe.“ Die „investmenttaugliche Energy Due Diligence“ von Fuchs & Eule sei für das große Wohnimmobilien-Portfolio von Walter Real Estate von großem Interesse. Die Gesellschaft sei in der Assetklasse Wohnen in Österreich, Deutschland und Dänemark investiert. Das Investment biete einen „skalierbaren Weg, um das Thema ESG-Compliance anzugehen“, die eigenen Assets zu optimieren und den Gebäudewert langfristig abzusichern.

Man habe WaVe-X bereits bei der Evaluierung des Startups mit der eigenen Expertise unterstützt und bestätigt, dass Fuchs & Eule ein „echtes Problem“ löse, mit dem sich auch Walter Real Estate im eigenen Portfolio beschäftige. Diese Partnerschaft sei jedoch „keine Einbahnstraße“, betont Wierzbinski. Neben der internen Nutzung der Plattform werde man das Team bei seiner anstehenden internationalen Expansion aktiv unterstützen: „Wir werden unser Real Estate Netzwerk und unsere Marktpräsenz einbringen, um Fuchs & Eule bei einem erfolgreichen Markteintritt in Österreich zu begleiten.“

Globale VC-Standards und strategischer Wissenstransfer

Auch über diesen Deal hinaus verfolgt WaVe-X große Pläne. Man habe bis heute „13 Investments an der Seite von weltweit führenden Investoren getätigt“ sagt Lewandowski. Dabei konzentriere man sich auf Verticals wie Logistics Tech, Manufacturing Tech, Proptech und Construction Tech. „Unser Mandat ist global; wir haben bereits in ganz Europa und den USA investiert. Unser Gesamtvolumen für Erstinvestments liegt im mittleren zweistelligen Millionenbereich“, so der Investment-Manager. Die initialen Ticketgrößen bewegten sich zwischen 200.000 Euro und zwei Millionen Euro, wobei das Ziel darin bestehe, ein finales Portfolio von rund 20 Unternehmen aufzubauen. Das Portfolio zeige bereits eine starke Dynamik; so habe das Portfoliounternehmen Dexory vor Kurzem erfolgreich seine Series-C-Finanzierungsrunde abgeschlossen.

WaVe-X sei dabei durch die Walter Group mit einem fixen Fondsvolumen ausgestattet. „Wir agieren nach marktüblichen Venture-Capital-Standards und suchen aus Sicht der finanziellen Rendite nach den vielversprechendsten Startups innerhalb des für die Walter Group relevanten Ökosystems“, erklärt Lewandowski. Bei der Konzeption der Struktur habe man gezielt die Best Practices und Setups führender europäischer CVC-Fonds einfließen lassen.

Und man habe weiterhin signifikantes Kapital zur Verfügung, um es in erstklassige Gründerteams in den Fokusbereichen zu investieren – unabhängig von deren geografischem Standort: „Unser Ziel ist es, die disruptiven Technologien zu finanzieren, die diese Branchen nachhaltig prägen.“ Gründer:innen biete man einen „einzigartigen Zugang zum tiefen Netzwerk und der operativen Erfahrung der Walter Group“, während man gleichzeitig modernste Innovationen und wertvolles Know-how aus den Startups zurück in die Gruppe bringe. „Anhand der aktiven Zusammenarbeit mit unserem aktuellen Portfolio sehen wir aus erster Hand, wie gut dieser Wissenstransfer funktioniert und wie sehr die Gründer die Partnerschaft mit der Walter Group schätzen“, so Lewandowski. „Wir werden dieses Modell konsequent weiter ausbauen und weiterhin global investieren.“

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

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.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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.

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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.

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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.

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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.

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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.

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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.

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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.

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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.