09.11.2017

I2C-Challenge: Wiener Startup Locca gewinnt bei den ÖBB

Mit seinem kleinen GPS Ortungsgerät konnte Locca bei der Innovation to Company Challenge der Wiener Wirtschaftskammer die ÖBB überzeugen.
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(c) ÖBB: I2C-Siegerfoto mit Locca-Founder Julian Breitenecker.
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“Das Sicherheitsgefühl ist für uns und unsere Fahrgäste besonders wichtig, besonders wenn man den Platz kurzfristig verlässt, um etwa ins Bordrestaurant oder zur Toilette zu gehen”, sagt Claudia Falkinger. Sie ist bei den ÖBB für die Innovation to Company (I2C) Challenge zuständig. Zudem betreut sie ÖBB Open Innovation Challenges – Fragestellungen bei denen alle Interessierten Ideen für den Mobilitätskonzern einbringen können. Die letzte Challenge beschäftigte sich mit dem Thema “Reisen mit Gepäck”. Und genau dieser Bereich wurde auch bei der I2C-Challenge ins Zentrum gerückt. “Wir wollten damit zusätzlich konkret Startups zu dem Thema ansprechen”, erklärt Falkinger.

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GPS-Ortungsgerät für Sicherheitsgefühl

Claudia Falkinger

Die ÖBB waren bei den Lösungen der Startups offen für unterschiedlichste Ansätze. Durchsetzen konnte sich mit Locca letztendlich ein Konzept aus dem Bereich Sicherheit. Das Wiener Startup stellt ein kleines GPS-Ortungsgerät her, das man etwa als Schlüsselanhänger nutzen kann, wenn man öfter mal den Schlüssel verlegt. Oder man schließt es in seinem Gepäck ein. “Zu wissen, dass man sein Gepäck orten kann, wenn man es etwa in der Eile wo stehen lässt, verstärkt das subjektive Wohlbefinden”, sagt Falkinger. Und die Zahlen sprechen eindeutig für den Usecase: Rund 14.000 Gegenstände werden jährlich an den Lost & Found-Schaltern der ÖBB abgegeben. Etwa zehn Mal so oft werden die Schalter telefonisch oder per Mail kontaktiert. Das wäre zukünftig durch die Ortung des eigenen Gepäcks nicht mehr notwendig.

10.000 Euro Preisgeld fließen in Produktion

Wie die Kooperation zwischen Locca und den ÖBB genau aussehen wird, ist derzeit noch nicht klar. Die Gespräche beginnen gerade. “Wir streben an, dass unser Produkt als zusätzlicher Service mit den Tickets mitangeboten wird. So ähnlich, wie die Reiseversicherung bei Flügen”, verrät Locca-Gründer Julian Breitenecker. Denkbar sei auch eine Whitelabel-Lösung. “Die ÖBB haben im Durchschnitt 1,3 Millionen Fahrgäste am Tag, im Jahr sind das über 460 Millionen. Wir erwarten uns von dieser Kooperation eine riesige Chance für uns”, sagt der Founder. Wann die Zusammenarbeit so richtig startet, ist naturgemäß noch nicht fixiert. Doch Falkinger und Breitenecker sind sich einig: Es soll bald sein. Die 10.000 Euro Preisgeld für die I2C-Challenge sollen jedenfalls bereits in die Vorfinanzierung der Produktion für das gemeinsame Projekt fließen, erzählt der Locca-Gründer. Denn die Produktion der Ortungsgeräte sei zwar bereits angelaufen, “für so einen Großauftrag sind unsere momentanen Stückzahlen aber noch zu klein.”

Auch Kooperationsgespräche mit Finalist Byrd

Die Kooperation mit Locca soll übrigens nicht die einzige sein, die aus der I2C-Challenge für die ÖBB hervorgeht. 661 internationale Startups hatten sich für die Challenge des Mobilitätskonzerns beworben. 15 davon hatten es auf die Shortlist geschafft. Darunter war etwa I2C-Veteran Byrd. “Sie haben ein bestehendes Service im Bereich Haus-zu-Haus-Zustellung, das für unser Gepäck-Thema interessant ist”, sagt Falkinger über das Wiener Startup. Hier führe man Gespräche über eine mögliche Kooperation. Auch mit SwarmLogistics, einem “Uber für Gepäck” aus Bad Ischl und desiX, einem Tür-zu-Tür-Service für Gepäck aus Linz sondiere man Möglichkeiten. “Wir bleiben jedenfalls mit allen in Kontakt”, erzählt Falkinger.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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