22.01.2024

Knorpel, Meniskus und Öl: Dies sind die Gewinnerinnen des Innovation Award

Beim Innovation Award wurden letzte Woche gleich mehrere Forscherinnen für ihre Arbeit ausgezeichnet. Landeshauptfrau Johanna Mikl-Leitner strich dabei die Wichtigkeit von Wissen und Forschung hervor und rief ein großes Ziel aus.
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Innovation Award
(c) NLK Filzwieser - (v.l.) Die Preisträgerinnen Denisa Cont, Forough Rasoulian, Jennifer Fritz und Anja Knecht.

Die Verleihung des Innovation Award ist letzte Woche über die Bühne gegangen. Prämiert wurden mehrere Projekte im HealthTech- und eines im ökologischen Bereich. Am Rande der Veranstaltung sprach Landeshauptfrau Johanna Mikl-Leitner von der Wichtigkeit, Wissen und Forscherinnen in die Wirtschaft zu transferieren und gab als Ziel aus, den Nobelpreis innerhalb von zwei Jahrzehnten nach Niederösterreich zu holen.

Innovation Award bereits zum vierten Mal vergeben

Der Innovation Award wurde bereits zum vierten Mal gemeinsam von der Technologiefinanzierungsgesellschaft tecnet equity, dem Hightech Inkubator accent und der Donau Universität Krems ausgeschrieben. Die Themen der Siegerprojekte erstreckten sich dabei von der Medizintechnik bis hin zu einer neuen Entwicklung im Umweltschutz.

„Ziel unseres Awards ist die Anregung, dass sich hochqualifizierte Forscher auch mit den wirtschaftlichen Möglichkeiten ihrer Entwicklungen auseinandersetzen“, sagt tecnet equity-Geschäftsführerin Doris Agneter. „Zudem möchten wir einen Beitrag zur engeren Kooperation von Wissenschaftsprojekten an den Hochschulen und wirtschaftlichen Partnern in Niederösterreich leisten.“

Die Siegerinnen: Von Knorpeln, 3D-Meniskus und Ölverschmutzung in Gewässern

Innovation Award-Siegerin wurde Forough Rasoulian. Sie entwickelt mit ihrem Team vom Zentrum für Regenerative Medizin der Universität für Weiterbildung Krems ein bioinspiriertes Hydrogel zur Knorpelreparatur. Bei diesem neuartigen Verfahren wird durch Injizieren eines speziellen Hydrogels eine schnellere Knorpelreparatur möglich. Das neue Verfahren könnte damit patientenfreundlicher und darüber auch deutlich kostenschonender sein.

Mit dem zweiten Preis ausgezeichnet wurden Anna-Christina Moser und Jennifer Fritz für ihr Projekt MeniSilk. Die Forscherinnen, ebenfalls vom Zentrum für Regenerative Medizin, haben gemeinsam mit der Abteilung für Orthopädie und Traumatologie des Universitätsklinikums Krems ein Verfahren zur Behandlung von Gelenkserkrankungen entwickelt. MeniSilk soll die patientenspezifische Anpassung von Meniskusimplantaten ermöglichen, die in einem speziellen 3D-Druck Verfahren hergestellt werden.

Ebenfalls einen zweiten Preis erhielt Denisa Cont vom Zentrum für Biomedizinische Technologie der Universität für Weiterbildung Krems. Sie hat mit ihrem Team ein neues Verfahren zum Nachweis von Endotoxinen in menschlichen Blutproben entwickelt. Der Einsatz des neuen Endotoxin-Nachweiskits könnte zahlreiche Vorteile für Gesundheitseinrichtungen, Labore und Industrien bringen, wie zum Beispiel eine wesentlich erhöhte Empfindlichkeit und Genauigkeit, Früherkennung von Infektionen, verbesserte Qualitätskontrolle von Arzneimitteln und somit eine Kostenreduzierung im Gesundheitswesen, heißt es.

Den dritten Preis erhielt Anja Knecht für ihr Projekt „Kostengünstige, kompakte Echtzeit-Online Überwachung als Frühwarnsystem für Ölverschmutzungen in Gewässern“. Knecht und das Team vom Zentrum für Wasser- und Umweltsensorik der Universität für Weiterbildung Krems haben einen kostengünstigen Sensor entwickelt, der zur Echtzeit-online-Überwachung von Ölverschmutzungen in Gewässern eingesetzt werden könnte. Damit könnte er einen wichtigen Beitrag bei der Eindämmung und Reinigung von ölverschmutzten Gewässern liefern und so sowohl ökologische als auch ökonomische Schäden verhindern oder zumindest mindern, so dir Hoffnung.

Innovation Award: „Starke Generation junger Wissenschaftler“

„Wir freuen uns, dass wir den Award auch heuer wieder an Projektteams überreichen können, die mit ihren innovativen Ideen Beachtliches geleistet und sich auch mit der praktischen Umsetzung beschäftigt haben“, sagt Michael Moll vom accent-Inkubator. „Da wächst eine starke Generation junger Wissenschaftler heran, die auch großes Potenzial in Richtung Unternehmensgründung aufgezeigt haben.“

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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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