07.02.2023

So will ein japanisches Startup aus Schnee Strom gewinnen

Mit der Universität für Elektro-Kommunikation in Tokio hat ein japanisches IT-Startup ein Projekt zur Energiegewinnung aus Schnee gestartet.
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Schneemasse
Symbolfoto

In der tief verschneiten Stadt Aomori im Norden Japans will man sich die widrigen Witterungsbedingungen zu Nutzen machen. Das örtliche IT-Startup Forte Co hat mit einer Universität in Tokio ein Projekt gestartet, um aus den Schneemassen Strom zu erzeugen.

Mit Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus dem Bereich der Elektro-Kommunikation der Universität hat das Unternehmen eine Turbine entwickelt, die durch Energie angetrieben wird, wenn durch Schnee gekühlte Flüssigkeit durch Wärme der Umgebungsluft verdampft.

Schwimmbecken mit Schnee befüllt

Für einen ersten Test des Projektes wurde in einer verlassenen Volksschule ein Schwimmbecken mit Schnee gefüllt. Das Becken wurde dabei mit Isoliermaterial ausgebettet, um den Schnee kalt zu halten.

Arbeiter kippten dafür Massen an Schnee in das Becken, während andererseits wärmeleitende Rohre, die ins Freie geführt werden, die Wärme der Sonnenstrahlen einfangen. Der Temperaturunterschied zwischen den Rohren erzeugt dabei eine Konvektionsbewegung der Flüssigkeit.

Der Temperaturunterschied wiederum treibt die Mikroturbine an. Je höher die Temperaturdifferenz, desto größer die Leistungsabgabe der Turbine. Die größte Herausforderung ist laut Forte den Temperaturunterschied zu erreichen.

Gelingt der Testversuch, hätte die Stadt eine neue, umweltfreundliche Energiequelle. Die Systemtests dauern noch bis März 2023, danach beginnt das Unternehmen mit der Schneegewinnung.

Lösung statt Problem

Man würde zudem gleich mehrere Probleme lösen. „Schnee wurde bisher als etwas Lästiges behandelt, aber wir können ihn gut gebrauchen“, zitierte die Nachrichtenagentur Kyodo einen Vertreter der Stadt. In der Vergangenheit wurde Schnee ins Meer gekippt, um die Stadt davon zu befreien. Im Geschäftsjahr 2021/22 stiegen die Kosten dafür auf 5,9 Milliarden Yen (41,9 Millionen Euro). Die Wissenschaftler der Universität Tokio gehen daher davon aus, dass sich das Projekt wirtschaftlich rechnen könnte, wenn die Stadt dadurch in Zukunft weniger Kosten bei der Schneeräumung hat.

Seit der Reaktorkatastrophe von Fukushima im Jahr 2011 ist Japan zudem stets auf der Suche nach sicheren Energiequellen. Unmittelbar nach dem Super-GAU, der auch einige Abschaltungen von weiteren Atomkraftwerken zur Folge hatte, setzte die japanische Regierung auf fossile Energieträger. Zuletzt legte sie aber wieder vermehrt den Fokus auf nukleare Energie.

Jun Kasai, CEO von Forte, spricht bereits jetzt davon, dass das Projekt zu einer „neuen Branche führen wird“. Ob dies wirklich gelingt, ist noch nicht absehbar. Ein Beitrag zur Einbindung regenerativer Energien in den Stromhaushalt und ein Schutz vor Stromausfällen dürfte sich jedoch daraus ergeben. So könnte das Projekt auch für andere schneereiche Regionen auf der ganzen Welt ein Vorbild sein.

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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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