25.07.2017

i5invest-Studie zu AgTech: „Etablierte sehen Startups sehr genau an“

Die Wiener Investmentgesellschaft i5invest hat für eine Studie Agrar-Tech-Unternehmen in ganz Europa befragt. Die Ergebnisse zeigen, dass sich der ganze Sektor gerade rasant entwickelt.
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(c) fotolia.com - artiemedvedev

„Die Landwirtschaft an sich ist eine sehr lokale Angelegenheit, während AgTech global funktioniert. Dieser Umstand macht die internationale Expansion für kleine Player in dem Feld schwierig. Diese ist aber zugleich essenziell für nachhaltigen Erfolg“ – so wird eine der großen Herausforderungen im AgTech-Bereich in einer neuen Studie von i5invest beschrieben. Die Wiener Investmentgesellschaft hat in ihrer Investitionstätigkeit unter anderem einen AgTech-Fokus. Unternehmen in 18 europäischen Ländern wurden dazu befragt. Ein besonderer Fokus lag dabei auf Startups und Jungunternehmen: Fast die Hälfte der befragten Firmen wurde innerhalb von drei Jahren vor der Befragung gegründet. Weitere rund 30 Prozent waren vier bis sechs Jahre alt. Drei Viertel der Befragten arbeitet im B2B-Bereich.

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Gründungsboom wird durch AI und Big Data verstärkt

Das Sample zeigt einen klaren Aufwärtstrend bei AgTech-Gründungen seit 2010 mit einem vorläufigen Höhepunkt 2015. Die Entwicklung verwundert nicht, geht sie doch Hand in Hand mit allgemeinen Innovationen im Tech-Bereich. So halten in den vergangenen Jahren vor allem softwareseitige Neuerungen in den Bereichen Artificial Intelligence und Big Data im Agrar-Bereich Einzug. Einen besonderen Boom erleben dabei Technologien, die Landwirten in der Entscheidungsfindung helfen. Für diese sagt i5invest auch in den kommenden Jahren noch große Wachstumsraten vorher. Dazu kommen landwirtschaftsspezifische Entwicklungen der vergangenen Jahre wie etwa Hydroponik und Innovationen in der Gentechnik.

80 Prozent der Unternehmen mit Wachstum 2016

Zur großen Anzahl an Neugründungen kommt auch ein Wachstumstrend bei den bestehenden Unternehmen. Über 80 Prozent der befragten Firmen gaben an im Jahr 2016 gewachsen (40 Prozent) beziehungsweise sogar stark gewachsen (42 Prozent) zu sein. 38 Prozent nahmen im vergangenen Jahr Kapital auf. Auch hier haben IT-Unternehmen mit 27 Prozent der abgeschlossenen Finanzierungsrunden die Nase vorne. Firmen mit Hardware-Software-Kombinationen folgen aber dicht mit 26 Prozent. Und i5invest schreibt wohl auch mit Bezug auf die eigene Tätigkeit: „AgTech-Investoren zeigen einen starken Appetit auf Hardware-Unternehmen.“ Zugleich wird die internationale Expansion vorangetrieben: Mehr als ein Viertel der Befragten setzte im vergangenen Jahr den Schritt auf einen anderen Kontinent. Ein weiteres Drittel expandierte innerhalb Europas.

„Die etablierten Konzerne sehen sich die Startups mit ihren technischen Entwicklungen immer genauer an“

Kooperationen auf dem Vormarsch

In der Studie werden zwei Gründe ausgemacht, die für all diese positiven Entwicklungen unterstützend wirken: Erstens erlebe das gesamte AgTech-Ecosystem in Europa erst jüngst einen enormen Push. So stieg die Zahl an Inkubatoren, Akzeleratoren und Early Stage-Investoren zuletzt stark. Dadurch gebe es jetzt erstmals ein dichtes Unterstützungsnetz für Startups in der Frühphase. Zweitens seien Partnerschaften mit Agrar-Konzernen und Forschungsinstitutionen auf dem Vormarsch. „Die etablierten Konzerne sehen sich die Startups mit ihren technischen Entwicklungen immer genauer an“, heißt es in der Studie. Konkret gingen 2016 60 Prozent der Befragten neue Partnerschaften ein. 26 Prozent davon starteten eine Kooperation mit einem multinationalen Konzern, 25 Prozent eine mit einer Forschungseinrichtung.

„Einer der vielversprechendsten Sektoren“

Dominant sind dabei Partnerschaften in den Bereich Sales (27 Prozent) und Forschung und Entwicklung (26 Prozent). Diese Kooperationen seien im AgTech-Bereich der „Schlüssel zum Erfolg“, heißt es in der Studie. So seien sie eben maßgeblich für die starke internationale Expansion, auch bei Unternehmen in der Frühphase, verantwortlich. i5invest geht dabei davon aus, dass sowohl die Partnerschaften mit Etablierten als auch Exits an strategische Käufer in den kommenden Jahren noch stark zunehmen werden. Aus Investorenperspektive sei der AgTech-Bereich damit weiterhin einer der attraktivsten und vielversprechendsten Sektoren.

+++ Kommentar: Österreich vergibt im AgTech-Bereich gerade eine Chance +++


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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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