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.
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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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Letzte Hardware-Dokumentation der integrierten Ausbringungseinheit im Reinraumlabor © Exolaunch

Wer im Orbit forschen oder produzieren will, sieht sich meist mit langwierigen Freigabeprozessen und Branchenbürokratie konfrontiert, heißt es in einer Aussendung des Wiener Space-Tech Startups. Tumbleweed will diese Prozesse nun beschleunigen und hat in unter neun Monaten die Hardware für die erste kommerzielle Mission „Oasis Alpha“ fertiggestellt. Die Übergabe an den Startdienstleister Exolaunch, der bereits über 790 Satelliten-Transporte abgewickelt hat, ist erfolgt.


Visualisierung von Oasis Alpha im Orbit © Tumbleweed

Standardisierte Transportboxen für Experimente

Tumbleweed nutzt für seine Missionen sogenannte „Pods“. Dabei handelt es sich um standardisierte Behälter, die wie Frachtcontainer für den Weltraum funktionieren. Kunden können ihre Experimente direkt in diese Boxen einsetzen, ohne tiefgehendes raumfahrttechnisches Fachwissen besitzen zu müssen. Die gesamte technische Integration sowie die behördlichen Zulassungsverfahren werden von Tumbleweed übernommen, wie es von Unternehmensseite heißt.


Detailansicht von Oasis Alpha auf dem Integrations-Führungsschienensystem vor
dem Einsetzen © Exolaunch

Laut dem Startup reduziert sich der Gesamtaufwand für Kunden dadurch um das Siebenfache im Vergleich zu einer selbst organisierten Weltraummission. Guillaume Brault, CTO des Startups, erklärt den strategischen Ansatz dahinter: „Unser Ziel ist es, den Weg in die Schwerelosigkeit so einfach zu machen wie den Paketversand auf der Erde“. Die Kundenpreise für den kleinsten „Pod Nano“ Behälter mit den Maßen 10 x 10 x 2.5 cm beginnen auf der Website des Unternehmens bei 15.000 Euro.

Unterschiedliche Anwendungsfälle

Die Anwendungsfälle für die Forschung in der Mikrogravitation sind vielfältig, da physikalische, biologische und chemische Prozesse dort ohne schwerkraftbedingte Einflüsse wie Auftrieb oder Sedimentation ablaufen. Unternehmen nutzen diese Bedingungen gezielt, um beispielsweise neue Medikamente zu entwickeln, hochwertigere Proteinkristalle zu züchten oder neuartige Materialien wie ultradünne ZBLAN-Glasfaserkabel und künstliche Netzhäute herzustellen.

Die erste Satellitenmission ist bereits komplett ausgebucht. Zu den vier internationalen Kunden aus der Pharma-, Biotech- und Materialforschung zählen die Technische Universität Delft (TU Delft), das European Space Resources Innovation Centre (ESRIC), das Spring Institute for Forests on the Moon sowie das Unternehmen MassBalance.

Von der Mars-Forschung zum Erdorbit

Das Unternehmen wurde im November 2024 gegründet und beschäftigt derzeit ein 15-köpfiges Expertenteam an den Standorten Wien und Delft in den Niederlanden. Bevor sich das Startup auf die kommerzielle Mikrogravitationsforschung im Erdorbit konzentrierte, wurde zum Beispiel an windbetriebenen Mars-Robotern im Rahmen des Projekts „Tumbleweed Mars“ gearbeitet.

Während Oasis Alpha für den Start vorbereitet wird, nimmt Tumbleweed bereits Buchungen für die Folgemission „Oasis Beta“ entgegen. Julian Rothenbuchner, CEO von Tumbleweed, betont die Notwendigkeit schnellerer Prozesse: „Wenn das Weltall eine Plattform für die Produktion werden soll, muss es sich auch im Tempo der Industrie bewegen“.


Mitglieder des Tumbleweed-Teams © Tumbleweed
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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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