23.09.2020

has.to.be & enspired: Zwei Ö-Startups machen das Laden von E-Autos deutlich billiger

Das Salzburger Startup has.to.be und das Wiener Startup enspired machen nun bei E-Auto-Ladestationen gemeinsame Sache. Für Endkunden soll das Laden dadurch deutlich günstiger werden.
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Mobilitätswende - Kooperation zwischen enspired und has.to.be
(c) Adobestock | TimSiegert-batcam

Mit seiner KI-basierten Software für den Handel mit elektrischem Strom zielte das Wiener Startup enspired bislang nur auf Betreiber flexibler Anlagen zur Stromerzeugung als Kunden ab. Deren Energie wird vom Unternehmen am kurzfristigen Strommarkt vermarktet, wobei maximaler Gewinn dank smartem Algorithmus versprochen wird, der dann verkauft, wenn es besonders teuer ist. Die Schwankungen der Strompreise im Intraday-Handel können freilich auch umgekehrt genutzt werden – sprich: dann kaufen, wenn es besonders billig ist. Dieser Vorgang ist nun Gegenstand einer Kooperation mit dem Salzburger Startup has.to.be.

has.to.be & enspired: E-Autos laden, wenn es billig ist

Das 2013 gegründete Unternehmen mit Sitz in Radstadt, an dem unter anderem die VW-Tochter Elli (mit rund 25 Prozent) beteiligt ist, ist auf Software für E-Auto-Ladestationen spezialisiert. Diese soll dank enspired nun deutlich bessere Preise liefern, wenn seitens der E-Auto-Besitzer eine gewisse zeitliche Flexibilität gegeben ist. „Aktuell werden E-Autos geladen, sobald sie mit der E-Ladestation verbunden werden. Die Daten zeigen, dass dies bei einer wesentlichen Mehrheit der E-Autos morgens oder abends erfolgt. Dies ist jedoch typischerweise genau die Zeit, zu der die Strompreise innerhalb eines Tages betrachtet am höchsten sind. Da die meisten E- Autos allerdings über mehrere Stunden hinweg an den E-Ladestationen hängen, können diese auch in günstigeren Stunden geladen werden“, erklärt Martin Klässner, Gründer und Geschäftsführer von has.to.be.

Jürgen Mayerhofer, Gründer und Geschäftsführer von enspired, führt aus: „Unsere ersten Ergebnisse haben gezeigt, dass wir durch das Optimieren der Ladeprofile Einsparungen von bis zu 40 Prozent erzielen können – und das ist erst der Anfang. Der EAutofahrer kann bequem die Rahmenbedingungen des Ladevorganges, also zum Beispiel bis wann das E-Auto vollgeladen sein soll, bestimmen und wir laden innerhalb der Vorgaben immer genau dann, wenn der Strom kurzfristig zu den besten Konditionen verfügbar ist“. Anders als bei traditionellen Energiehandelsunternehmen, bei denen Händlerteams mit bis zu 15 Bildschirmen gleichzeitig arbeiten und Gebote entweder manuell oder mit statischen Algorithmen platzieren würden, passiere der Vorgang bei enspired durch eine vollautomatisierte Plattform und den Einsatz von selbstlernenden Modellen.

E-Autos als „virtuelle Kraftwerke“ für die Netzstabilität

In der Kooperationen wollen has.to.be und enspired zukünftig noch einen Schritt weiter gehen. „Die Batterien von E- Autos können an den E-Ladestationen nämlich nicht nur ge-, sondern auch entladen werden und damit als Art ‚virtuelles Kraftwerk‘ fungieren, um dem Stromnetz kurzfristig sogar Energie zur Verfügung zu stellen. Damit kann nicht nur ein zusätzlicher Gewinn realisiert, sondern auch die Stabilität des Stromnetzes noch weiter unterstützt werden“, heißt es in einer Aussendung. Letztere zu gewährleisten werde durch den Zuwachs des Anteils an erneuerbarer Energie nämlich immer schwieriger.

„Die Produktion von Wind- oder Solarenergie ist auf Grund unsicherer Wettervorhersagen oft auch fünf Minuten vor der geplanten Lieferung nicht exakt prognostizierbar und Abweichungen müssen in Echtzeit durch die Flexibilität anderer Marktteilnehmer ausgeglichen werden, um großflächige Stromausfälle zu verhindern. Durch den Zusammenschluss vieler E-Autos über die E-Ladestationen von der has.to.be gmbh können wir hier einen wertvollen Beitrag zur Netzstabilität leisten, der nicht nur auf unsere Kunden, sondern auch auf das Voranschreiten der Energiewende positive Auswirkungen haben wird“, meint dazu Jürgen Mayerhofer.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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