21.02.2022

Green-Bag: „Liebling, ich habe den Fruchtsaft geschrumpft“

Jeder kennt Fruchtsaft aus Fruchtsaftkonzentrat. Das niederösterreichische Startup Green-Bag lässt Kund:innen den (Bio-)Saft selber mischen.
/artikel/green-bag-fruchtsaftkonzentrat
Green-Bag: Das Gründer-Duo Martina Giczy und Bernhard Gager
(c) Green-Bag: Das Gründer-Duo Martina Giczy und Bernhard Gager

„Weniger Schleppen, weniger Transportaufwand, weniger Müll“ – das ist das Versprechen des Startups Green-Bag mit Sitz in Brunn am Gebirge neben Wien. Es bietet 200 ml-Getränkekartons mit Bio-Fruchtsaftkonzentrat in den Sorten Apfel, Orange und Multivitamin an. Dieses können Kund:innen sich dann mit frischem Wasser selber zu je einem Liter Saft mischen. Heraus kommt das, was man im Supermarkt fertig als „Fruchtsaft aus Fruchtsaftkonzentrat“ kaufen kann.

Green-Bag soll Einsparung von CO2 und Müll bringen

Das soll auch der Umwelt nutzen. Konkret soll es eine Einsparung von 80 Prozent CO2 bzw. 66 Prozent Müll gegenüber den fertig gemischten Säften bringen. Der Wegfall von Transportgewicht und Verpackung ist ein Argument, das man auch vom Wiener Scaleup Waterdrop kennt, das mit seiner Brause erfolgreich expandiert und zuletzt eine 60 Millionen Euro-Finanzierungsrunde abschloss.

„Für die Herstellung von Konzentraten werden die Früchte gepresst, durch Erhitzen ein Großteil des Wassers entzogen und zeitgleich die fruchteigenen Aromastoffe abgetrennt, welche im Anschluss wieder beigemengt werden, damit kein Geschmack verloren geht“, erklärte das Green-Bag-Gründer-Duo Martina Giczy und Bernhard Gager vor einiger Zeit in einer Aussendung. Und garantierte: „Das Ergebnis ist übrigens das gleiche wie bei Direktsaft: 100 Prozent reiner Fruchtsaft ohne irgendwelche Zusätze. Beide Begriffe beschreiben lediglich unterschiedliche Herstellungsverfahren“.

„Mit Kindergetränk verwechselt“ – Redesign nach ersten Erfahrungen am Markt

Auch dass man sich für das Tetra Pak entschieden hat, argumentiert das Gründer-Duo mit Nachhaltigkeit. Demnach erreiche man eine gute CO2-Bilanz. Die Schichten der Getränkekartons würden im Recycling-Prozess getrennt und dann recycelt bzw. als hochwertiger Brennstoff genutzt. Die verwendeten Kunststoffe würden bereits zum Großteil aus Abfällen der Zuckerrohrproduktion und damit aus nachwachsenden Rohstoffen hergestellt.

Im Online-Shop des Startups kosten die 200 ml-Getränkekartons rund zwei Euro und können in Paketen ab zwölf Stück bestellt werden. Green-Bag gelang aber auch bereits die Listung bei mehreren Handelsketten, etwa bei Interspar, Spar Gourmet, Billa Plus, Sutterluetty, Gewußt wie Drogerien, Metro und Transgourmet sowie in vielen Bioläden. 2020 gestartet gab es im Herbst 2021 ein Redesign der Verpackungen. „Die bisherigen Erfahrungen haben gezeigt, dass viele Konsumenten die kleinen Packungen nicht richtig wahrgenommen oder z.B. mit einem Kindergetränk verwechselt haben. Deshalb wurde bei der Entwicklung der neuen Designlinie großer Wert auf eine klare Kommunikation gelegt“, hieß es dazu in einer Aussendung.

Am Dienstag sind Green-Bag Founder Martina Giczy und Bernhard Gager in der Puls4-Show 2 Minuten 2 Millionen zu sehen. Außerdem in dieser Episode: Brain Charger, Linear X Blade und Tutorium.

Deine ungelesenen Artikel:
24.09.2026

Apollo: Sprachmodell von ÖAW und Mistral schließt Lücken in 2.000 Jahre alten Texten

"Apollo" ergänzt fehlende Inhalte in fragmentarischen antiken Texten und gilt eigenen Angaben nach als weltweit erstes LLM für Altgriechisch.
/artikel/apollo-sprachmodell-von-oeaw-und-mistral-schliesst-luecken-in-2-000-jahre-alten-texten
24.09.2026

Apollo: Sprachmodell von ÖAW und Mistral schließt Lücken in 2.000 Jahre alten Texten

"Apollo" ergänzt fehlende Inhalte in fragmentarischen antiken Texten und gilt eigenen Angaben nach als weltweit erstes LLM für Altgriechisch.
/artikel/apollo-sprachmodell-von-oeaw-und-mistral-schliesst-luecken-in-2-000-jahre-alten-texten
Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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

Green-Bag: „Liebling, ich habe den Fruchtsaft geschrumpft“

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

Green-Bag: „Liebling, ich habe den Fruchtsaft geschrumpft“

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

Green-Bag: „Liebling, ich habe den Fruchtsaft geschrumpft“

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 …

Green-Bag: „Liebling, ich habe den Fruchtsaft geschrumpft“

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 …

Green-Bag: „Liebling, ich habe den Fruchtsaft geschrumpft“

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 …

Green-Bag: „Liebling, ich habe den Fruchtsaft geschrumpft“

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 …

Green-Bag: „Liebling, ich habe den Fruchtsaft geschrumpft“

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

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

Green-Bag: „Liebling, ich habe den Fruchtsaft geschrumpft“

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

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

Green-Bag: „Liebling, ich habe den Fruchtsaft geschrumpft“