27.06.2023

Iknaio: 700.000 Euro aws-Förderung für Wiener Krypto-Startup

Das auf Blockchain-Analysen spezialisierte Startup wird im Rahmen des Programms aws Seedfinance - Deep Tech gefördert. Zusätzlich will Iknaio nun eine Million Euro von Investor:innen aufnehmen.
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Das Founder-Team von Iknaio Crryptoasset Analytics © Iknaio
Das Founder-Team von Iknaio Crryptoasset Analytics © Iknaio

Kryptowährungen werden von Kriminellen genutzt – so heißt es häufig von Kritiker:innen. Befürworter:innen antworten dagegen, dass Kryptowährungen für Kriminelle nicht attraktiv seien, weil Blockchains sämtliche Transaktionen transparent nachvollziehbar machen. Das mag sein, allerdings muss man die Blockchain-Daten auch erst einmal interpretieren und analysieren können. Ein Unternehmen, das dies vereinfachen will, ist Iknaio.

Das 2021 gegründete Wiener Startup hat nun eine 700.000 Euro schwere Förderung aus dem aws-Programm „Seedfinancing – Deep Tech“ erhalten. „Wir sind damit aber erst am Anfang. Um das Wachstum weiter voranzutreiben, planen wir bereits jetzt, zusätzliche Mittel in Höhe von einer Million Euro von Investor:innen zu akquirieren“, kündigt Iknaio-Geschäftsführer Karl Zettl anlässlich der Bekanntgabe der Förderung an. Das Unternehmen will nun sein Team in den Bereichen Entwicklung und Vertrieb erweitern.

Prozessautomatisierung in der Krypto-Forensik

Iknaio baut auf der Open-Source-Plattform GraphSense auf, die von den Mitgründern und Krypto-Forensik-Forschern Bernhard Haslhofer und Ross King entwickelt wurde. Iknao ist dabei vor allem in drei Bereichen aktiv, wie Geschäftsführer Zettl gegenüber brutkasten ausführt: Erstens stellt das Unternehmen Infrastruktur zu Verfügung – also Server, auf denen der GraphSense-Kern läuft. Zweitens ist Iknaio im Aggregieren der Blockchain-Daten und beim Identifizieren von Adressen aktiv. „Ein System ist immer nur so gut wie die Daten, die reinfließen“, sagt Zettl. Drittens bietet Iknaio weitere Dienstleistungen für GraphSense-Nutzer:innen an, etwa Systeme, die für den Datenaustausch innerhalb einer Organisation genutzt werden können.

Mit seinen Services will Iknaio Prozesse in der Forensik automatisieren, sodass einerseits Spezialist:innen in diesem Bereich entlastet werden und andererseits eine wertvolle Datenbasis aufgebaut wird. Seit dem dritten Quartal 2022 sind die Dienstleistungen von Iknaio am Markt verfügbar, nachdem sie zuvor nur für ausgewählte Kund:innen zugänglich waren. Aktuell nutzen knapp 1.000 User:innen die Plattform. Zu den Kund:innen zählen nach Angaben des Startups „namhafte internationale Behörden“.

Kooperation mit Complexity Science Hub Vienna

Philipp Marxgut (Generalsekretär Complexy Science Hub Vienna), Bernhard Haslhofer (CSHV & Iknaio) und Karl Zettl (CEO Iknaio)
Philipp Marxgut (Generalsekretär Complexy Science Hub Vienna), Bernhard Haslhofer (CSHV & Iknaio) und Karl Zettl (CEO Iknaio) | Foto: CSHV/Iknaio

Seit Anfang des Jahres kooperiert Iknaio mit dem Complexity Science Hub Vienna. Dort leitet Mitgründer Haslhofer die Forschungsgruppe Cryptofinance. Mit Rainer Stütz ist zudem ein weiterer Iknaio-Mitgründer im Complexity Science Hub Vienna tätig.

„Decentralized Finance steht für eine völlig neue Art von komplexen Finanzservices, die derzeit noch von niemandem richtig verstanden werden. Es bedarf wissenschaftlicher Forschung, um neue Methoden zu entwickeln, die uns letztendlich helfen werden, diese Services zu verstehen“, sagt Haslhofer. Mit Iknaio könne man diese Methoden zur Produktreife bringen und kommerziell nutzen.

Auszeichnung beim Austrian Blockchain Award 2023

Neben Geschäftsführer Zettl und den drei erwähnten Forschern King, Haslhofer und Stütz gehört auch Matthias Rella zu den Gründern des Startups. Nach der Gründung kam Patrick Schreiner als weiterer Anteilseigner dazu. Insgesamt ist das Team aktuell sieben Personen stark.

Beim Austrian Blockchain Award 2023 wurde Iknaio als bestes Startup prämiert. Ausgezeichnet wurde das Unternehmen dabei für das sich in Entwicklung befindliche Projekte „Cross Ledger Technology“, dass das Nachvollziehen von Krypto-Bewegungen über mehrere Blockchains hinweg ermöglichen soll. Für dieses Projekt hat Iknaio nun auch die Förderung erhalten.

Zuvor hatte das Unternehmen im Juli 2022 eine Kooperation mit der niederländischen Firma CFLW Cyber Strategies kommuniziert, das den sogenannten Dark Web Monitor betreibt. Iknaio-Geschäftsführer Zettl ist auch einer der Hosts des Podcasts PaymentTalk Fokus Österreich, der in Kooperation mit brutkasten erscheint.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

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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