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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Ecocircling
© Franz Neumayr - Teresa Millinger (l.), Geschäftsführerin Ecocircling und Grace Sheehan, Investorin und US-Unternehmerin.

Das oberösterreichisch-salzburgische Startup hat knapp ein Jahr nach Projektstart und einem US-Investment seine erste Pilotanlage hochgefahren. Ziel ist es, die starke Importabhängigkeit Österreichs bei Speisefisch zu reduzieren. Die modularen „Cubes“ kombinieren dafür Fischzucht und Pflanzenproduktion in einem geschlossenen Wasserkreislauf, der durch moderne Sensorik und KI-gestütztes Monitoring weitgehend automatisiert betrieben wird.

Ecocircling und die Wasserersparnis

Die aktuelle Pilotanlage ist auf eine Jahresproduktion von bis zu neun Tonnen Wels ausgelegt und punktet vor allem durch einen extrem geringen Ressourcenverbrauch. Millinger erklärt das Prinzip: „Wir geben täglich weniger als fünf Prozent Frischwasser zu, das übrige Wasser wird aufbereitet und wiederverwendet. In unserem Aquaponik-System reinigen zusätzlich die Pflanzen das Wasser, indem sie die Nährstoffe aufnehmen. So kommen wir auf über 90 Prozent Ersparnis gegenüber klassischer Teichhaltung.“

Künftig sollen die Anlagen in unterschiedlichen Größen unter anderem für Hotels, Gastronomie und landwirtschaftliche Betriebe angeboten werden. Dafür musste das Startup jedoch die größte Hürde der Branche meistern: den massiven Energiebedarf.

„Das ist genau der Punkt, an dem viele Wettbewerber gescheitert sind“, sagt die Co-Founderin. „Der entscheidende Faktor ist der Winter: Unsere Fische brauchen eine Beckentemperatur von 26 °C, und dieses Wasser dauerhaft warm zu halten, ist der mit Abstand aufwendigste Energieposten. Genau daran ist bei vielen die Kalkulation zerbrochen. Wir haben unsere Anlagen deshalb konsequent auf diesen Punkt hin optimiert: Durch eine exzellente Dämmung, die den Wärmeverlust von vornherein minimiert, durch eine KI-gesteuerte Wärmerückgewinnung und durch eigene Energiequellen – ein Windrad und eine Biomasseanlage, die als Brennstoff sogar den Abfall aus unserer Gemüseproduktion nutzt.“

PV und Windrad

Dieser Ansatz ist bei Ecocircling bereits in der Umsetzung: Bei der Pilotanlage in Oberösterreich soll in den kommenden Monaten das erwähnte Windrad installiert werden; auch Photovoltaik ist in Planung. „Dadurch fällt der zugekaufte Wärmeanteil sehr gering aus. Genaue Werte für die KWh pro Fisch hängen vom Standort ab. Westliche oder windarme Regionen sind hier benachteiligt“, räumt die Gründerin ein. Durch die eigene Energieversorgung möchte das Startup den Betrieb von den Preisschwankungen des volatilen Marktes entkoppeln. „Damit bleibt unsere Kalkulation planbar, auch wenn die Energiepreise steigen“, so Millinger.

Fokus auf Technologie

Ob es künftig Pläne gibt, diese Prozesstechnologie zu vertreiben, oder „nur“ mit Fischen Geld zu machen, meint Millinger, dass beides in den Köpfen des Teams bestehe, jedoch mit klarer Priorität auf der Technologie.

„Unser Kern ist die Anlage selbst: ein standardisiertes Plug-and-Play-Produkt, das wir künftig in verschiedenen Größen anbieten. Eigene Standorte betreiben wir vor allem als Referenzanlagen. Überzeugend macht das Ganze das Verhältnis von Investition zu Kapazität – 90.000 Euro für zwölf Tonnen Fisch pro Jahr, mit einem Return on Investment von typischerweise unter drei Jahren. Genau diese Kombination aus niedrigem Preis, Standardisierung und geringem Betreuungsaufwand macht die Anlage zu einem echten Produkt. Dass es schon in der Entwicklungsphase internationale Nachfrage gab, bestätigt das.“

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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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