25.01.2019

INiTS START:IP: Diese 18 HighTech-Patente suchen passende Entrepreneure

Über das Programm START:IP des Wiener universitären Inkubators INiTS werden HighTech-Forschungsteams von FHs und Universitäten aus Österreich, Ungarn und Slowenien mit UnternehmerInnen vernetzt. Aus mehr als 50 Erfindungen wurden nun 18 ausgewählt, die am Matching Day am 30. Jänner interessierten Entrepreneuren präsentiert werden.
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INiTS START:IP - 18 Patente suchen Entrepreneure
(c) fotolia.com - alphaspirit

Das Prinzip des INiTS-Programms START:IP ist schnell erklärt und dennoch einzigartig in Mitteleuropa: Universitäre HighTech-Erfindungen werden mit erfahrenen UnternehmerInnen gematcht, um aus vielversprechenden Patenten tragfähige Unternehmen entstehen zu lassen. Voraussetzung ist, dass die Erfindungen ein großes Marktpotenzial aufweisen und der Markteintritt innerhalb von drei Jahren realistisch scheint. Dabei sollte der Finanzierungsbedarf für den ersten Rollout eine Million Euro nicht überschreiten.

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START:IP: Matching Day am 30. Jänner

Am 30. Jänner ist es nun soweit. Beim START:IP Matching Day können erfahrene UnternehmerInnen bzw. etablierte Unternehmen aus Österreich, Ungarn und Slowenien sich persönlich ein Bild von den ausgewählten ForscherInnen-Teams und ihren Patenten machen. Aus mehr als 50 Erfindungen wurden im Vorfeld 18 gewählt (siehe unten). Nach dem Matching sollen innerhalb von zwei Monaten von den neu zusammengestellten Teams Geschäftsmodelle entwickelt werden. Diese werden am 28. März 2019 vorgestellt.

Noch bis 29. Jänner können sich interessierte Entrepreneure für den Matching Day registrieren. ⇒ Zur Registrierung

Video-Talk beim INiTS Demo Day im Dezember:

Live vom INiTS Gründerservice Startup Camp Demo Day mit den Gewinner-Startups Pixelstore, VitreaLab und umYummy, der INiTS CEO, Irene Fialka und ihren Kollegen Carlos Fernandez de Retana und Brigitte Pfisterer sowohl mit dem Juror Nikolaus Futter.

Gepostet von DerBrutkasten am Donnerstag, 6. Dezember 2018


Das sind die 18 ausgewählten START:IP-Erfindungen

Besonders stark unter den Top 18 vertreten sind Entwicklungen aus dem MedTech- und Textil-Bereich. Daneben bewegen sich die START:IP-Finalisten-Projekte in einem breiten Spektrum:

Terahertz Detektiv

Das Team verspricht einen effizienten Terahertz-Scanner. Mit der Erfindung werde der Wirkungsgrad von Terahertz (THz)-Bildgebung deutlich gesteigert. Ohne den von der Röntgenstrahlung bekannten schädlichen Nebenwirkungen, könne die verbesserte THz-Technologie für Material-, Qualitäts- und Sicherheitskontrollen in den verschiedensten Industrie- und Wissenschaftsbereichen eingesetzt werden.

Positionierungshilfe für Unterarm-Röntgen

Mit der von diesem Team entwickelten Apparatur sei beim wiederholten Röntgen von Unterarmen erstmals gewährleistet, dass die Position des Arms immer in exakt der gleichen Lage untersucht werden kann. Das steigere die Qualität der Untersuchungsergebnisse, spare Zeit und verringere die (Strahlen-)Belastung für die PatientInnen.

Chirurgische Daumenfreuden (Jury-Lite)

Das MedTech-Team liefert einen Motor-gesteuerten Ballonkatheter mit Drucksensor. Die Vorrichtung ersetze eine Jahrzehnte alte Operationsmethode zur Entfernung von Blutgerinnseln bei der der Daumen des Chirurgen als Sensor und Druckregulator dient. Sie ermögliche schonende Interventionen und verringere die Wahrscheinlichkeit von post-operativen Schädigungen der betroffenen Arterie.

Sandkiste für Profis

Das Team hat ein realitätsnahes Geo-Modell entwickelt. Es handle sich dabei um ein voll-computerisiertes, in alle Richtungen bewegbares Geomodell, ausgestattet mit Overhead-, Infrarot- und Zeitrafferkameras für realistischere und deutlich bessere Simulationen hydrologischer, tektonischer und geomorphologischer Prozesse. Einsetzbar sei es in Landschaftsplanung, Architektur, Wasserwirtschaft, Fischereiwirtschaft, Umwelttechnik aber etwa auch in Wissenschaftszentren und Museen.

Baumwollwunder

Dieses Team verspricht mit seiner Technologie Baumwolle mit den Vorteilen von Kunstfasern. Mit der patentierten Erfindung würden Baumwollstoffe und Baumwoll-Polyestergemische gegen die Aufnahme von Flüssigkeiten wie Wasser, Öl, Wein usw. geschützt. Dennoch blieben die positiven mechanischen Eigenschaften des Stoffes intakt und die Atmungsaktivität gänzlich erhalten.

Feuerschlucker

Das Forschungsteam hat ein ökologisch-feuerfestes Gewebe entwickelt. Textilien in Automobilen, Eisenbahnen und Flugzeugen aber auch Teppiche in öffentlichen Gebäuden müssen einen hohen Grad an Feuerbeständigkeit aufweisen. Mit der Technologie von „Feuerschlucker“ seien Gewebe nicht nur feuerbeständig, sondern auch langlebiger, umweltfreundlicher, recyclebar und günstiger in der Herstellung. Das Trägermaterial behalte dabei alle seine ursprünglichen Eigenschaften.

Baby Love

Das Team hat ein Verfahren zur verbesserten Embryo-Selektion bei künstlicher Befruchtung entwickelt. Das neue Testverfahren erhöhe drastisch die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Schwangerschaften bei künstlicher Befruchtung. Außerdem könnten Mehrfach- und oder Frühgeburten besser ausgeschlossen werden. Dabei sei das Verfahren günstiger und schneller als herkömmliche Tests.

Ultra Nachtsicht

Der Algorithmus dieses Teams kopiere das Sehverhalten nachtaktiver Insekten und ermögliche die schärfere, kontrastreichere und detailliertere Darstellung von Bildaufnahmen unter schlechten Lichtverhältnissen. Die Anwendung ließe sich etwa als Handy-App, in der Automotiv-, Flug-, oder Überwachungsindustrie einsetzen.

Antikörper Plus

Das Forschungsteam verspricht mit seiner Entwicklung hocheffiziente Antikörperproduktion. Man bedient sich dabei der Affinitätschromatographie. Diese sei die Methode der Wahl für die Reinigung von Antikörpern. Ein neuer robuster Ligand unterstütze eine kostengünstige Antikörperisolierung und verlängere die Lebensdauer der Säule. Darüber hinaus stelle die Ligandenleckage in biopharmazeutischen Anwendungen kein toxikologisches Problem mehr dar.

IntelliTrain

Das Team hat ein Trainingsgerät für den Muskelaufbau entwickelt. Es könne gleichermaßen in der Physiotherapie wie im Sport eingesetzt werden. Der Muskelaufbau passiere dabei deutlich schneller, gelenksschonender und schmerzreduzierter als bei herkömmlichen Methoden.

Top Topography

Dieses Forschungsteam hat ein digitales Höhenmodell entwickelt. Anstelle einer einzigen Datenquelle verwende der Algorithmus einen Multi-Data Ansatz. So könnten Höhenmodelle von bisher unerreichter Qualität erstellt werden. Die damit einhergehende Kostenersparnis (Faktor 25), verschaffe dem Tool einen weiteren entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Darm mit Charme

Das Team hat ein Nahrungsergänzungsmittel entwickelt, mit dem es möglich sei, Darmentzündungen effektiv und gezielt zu behandeln. Dabei entstünden keine Nebenwirkungen, die das gesamte gastroenterologische System belasten. Man ersetze damit die derzeit gängige Spritze.

2 in 1 – Laser Auge

Dieses Team bringt ein Kombi-Messtool für Flüssigkeiten. Das laserbasierte Verfahren biete hochauflösende und präzise Messtechnik, um sowohl Geschwindigkeit als auch chemische Zusammensetzung von Flüssigkeiten zugleich und das mit nur einer einzigen Sonde zu messen. Dies ermögliche kostengünstigere und vor allem neue Anwendungen für die chemische und pharmazeutische Industrie.

Multisphären Biochip

Das Forschungsteam hat eine neue Methode für das Arzneimittel-Screening entwickelt. Der Multisphären Biochip ermögliche die Herstellung realistischerer 3-D Zellkulturmodelle. Damit könnten deutlich schnellere und präzisere Testergebnisse erzielt werden, die reproduzierbar sind. Außerdem könnten so auch Tierversuche vermieden werden.

Geruchsstopper Body Agent

Body Agent ist eine Stofffaser, die verarbeitet zu Kleidungsstücken, unangenehme Körpergerüche stoppen soll. Verschiedene Designs seien vorhanden und könnten erweitert werden, heißt es vom Forschungsteam.

Recyclingwunder

Mit dem von diesem Team entwickelten Verfahren werde aus Automobilaltstoffen ein wertvoller Rohstoff gewonnen, der in der Bauindustrie seine Anwendung findet (Straßenbau, Bauplatten). Dabei bestünden überragende stoffliche Eigenschaften.

Der Power-Wärmeakku

Das Team hat eine neue Methode im Abwärmerecycling entwickelt. Der Power-Wärmeakku könne Abwärme von Produktionsanlagen (bis 200°C) speichern und Wärmeenergie zu einem späteren Zeitpunkt wieder abgeben. Er sei für das rasche Speichern und Freisetzen von gespeicherter Energie konzipiert und mache auch kleinere Speicher rentabel.

LabSEAL – Materialanalytik der neuen Generation

Dieses Forschungsteam hat ein neues Instrument zur Analyse zusammengesetzter Materialien entwickelt. Komplex zusammengesetzte Materialien würden in vielen Bereichen eine immer größere Bedeutung gewinnen. Mit LabSEAL werde der Materialanalytik ein vollkommen neuartiges Instrument zur Qualitätskontrolle zur Verfügung gestellt. Dicken und chemische Zusammensetzung der Materialschichten könnten damit zeitsparend und materialschonend analysiert werden.

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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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