18.07.2019

Sechsstelliges Investment für Innsbrucker AI-Startup Swarm Analytics

Das auf Mobilitäts-Monitoring für Smart City-Systeme spezialisierte Innsbrucker Startup Swarm Analytics holt sich ein "mittleres sechstelliges" Investment vom Tiroler Company Builder MAD, der bereits seit der Gründung an Bord war.
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Swarm Analytics: CEO Michael Bredehorn - Investment von MAD
(c) Swarm Analytics: CEO Michael Bredehorn

„Kameras, die nicht überwachen, sondern wertvolle Informationen liefern und die unser tägliches Leben verbessern, werden weltweit in allen Städten und Gemeinden normal sein. Wir haben hier die passende Technologie entwickelt und auch die richtigen Partner in Österreich, um erfolgreich zu sein“, sagt Wieland Alge. Der Managing Partner des Tiroler Company Builders MAD ist zugleich CFO des Innsbrucker Startups Swarm Analytics. Wie nun verkündet wurde, steigert MAD, das seit der Gründung an Bord war, sein Engagement beim AI-Startup mit einem „mittleren sechsstelligen“ Investment. Der Company Builder erhöht seinen Anteil am Unternehmen damit auf 34 Prozent.

+++ Fokus-Channel: AI +++

Swarm Analytics: Bildanalyse ohne Verletzungen der Privatsphäre

Die Technologie von Swarm Analytics ermöglicht es, Daten von Verkehrsüberwachungskameras in Echtzeit zu analysieren. So sollen Informationen für Smart Cities permanent und flächendeckend generiert werden. Dabei werden die Bilder laut dem Startup sofort analysiert und gelöscht, sodass es keinerlei Verletzungen der Privatsphäre gibt. Mit der Technologie sollen „Verkehrsleitsysteme mit vielen unterschiedlichen Verkehrsteilnehmern wie Fußgänger, Fahrräder, e-Scooter oder Autos“ entwickelt werden.

„Unsere Software läuft bis zu zehnmal schneller“

Bisherige Lösungen seien entweder sehr langsam oder sehr kostspielig und deshalb nur für Spezialfälle geeignet, schreibt Swarm Analytics. Dabei würden die Bilder meist in ein Datencenter gestreamt. Das bedeute einerseits teure Transferkosten und andererseits Privacy-Probleme. Am Ende des Prozesses benötige man zudem teure Hardware, um maximal zwei Bilder pro Sekunde analysieren zu können. „Unsere Software läuft bis zu zehnmal schneller auf Kleinstcomputern und erlaubt es, Probleme zu lösen, die bisher als völlig unlösbar erschienen. Wir wollten Standardkameras in intelligente Sensoren verwandeln und das zu einem Systempreis von unter 1000 Euro. Das Ziel haben wir klar erreicht, worüber sich unsere ersten Kunden von Dänemark bis Süditalien sehr freuen“, sagt Michael Bredehorn, CEO und Co-Founder.

A1 als Referenzkunde

Man arbeite in Österreich mit Weltmarktführern im Bereich Traffic Management und entwickle mit ihnen gemeinsame Produkte. Unter den Referenzkunden sind Swarco, Brenner Bernard und A1 Telekom. Mit dem Investment von MAD sei es nun möglich, schneller das technologische Know-how für die Produkte auszubauen und diese in ganz Europa auf den Markt zu bringen.

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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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