25.10.2021

Jedsy: Kunstflieger Weirather will mit Lieferdrohnen-Startup durchstarten

Als erste Lieferdrohne kann Jedsy - mit entsprechender Vorrichtung - direkt an Fenstern und Balkonen landen. Zunächst wird sie für Medizin-Lieferungen eingesetzt.
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Jedsy: So sieht die Drohne beladen aus
(c) Jedsy: So sieht die Drohne beladen aus

„In einigen Dritte-Welt-Ländern sterben viele Patienten, weil die nötige Medizin nicht rechtzeitig zu ihnen gelangt“, sagt Herbert Weirather. Denn die Durchschnittsgeschwindigkeit auf den Straßen betrage oft nicht mehr als 40 km/h. Daraus ergibt sich der erste Usecase für sein Lieferdrohnen-Startup Jedsy, das nun den Launch vollzog. Mit bis zu 200 km/h können die autonomen Fluggeräte ihr Ziel auf direktem Weg anfliegen und dabei bis zu 2,3 Kilogramm Last tragen. Das besondere: Sofern eine kleine Station installiert wird, die gleichzeitig als Akku-Ladestation fungiert, können die Jedsy-Drohnen direkt am Fenster oder am Balkon landen und auch von dort starten. Ansonsten können sie im Freien am Boden landen bzw. Pakete mit Fallschirm abwerfen.

Jedsy-Drohnen beim Weltcup-Auftakt in Sölden als 5G-Usecase präsentiert

Seinen Sitz hat Jedsy in der Schweiz. Weirather hat die Liechtensteiner und die österreichische Staatsbürgerschaft und ist übrigens der Bruder von Ex-Skirennläuferin Tina Weirather. Auch er selbst hat eine Sportler-Karriere im Lebenslauf stehen: als Kunstflieger. Mit Drohnen arbeitet der Luft- und Raumfahrtingenieur bereits seit Jahren. 2016 startete er die Drone Champions League, eine Rennserie für mit Hilfe von mittels First-Person-View-Brillen ferngesteuerte Fluggeräte. Fernsteuern kann man auch die Jedsy-Drohnen. Gemeinsam mit A1 präsentierte das Startup diese Funktion beim Ski-Weltcup-Auftakt in Sölden am Wochenende als 5G-Usecase – denn die von Skirennläufern ferngesteuerten Fluggeräte befanden sich 200 Kilometer entfernt in der Red Bull Akademie in Salzburg.

(c) Jedsy

Nicht nur die punktgenaue Lieferung ans Fenster sei eine USP von Jedsy, erklärt Weirather: „Unsere Drohne ist von der Natur inspiriert. Sie segelt sehr viel und ist daher sehr leise. Im Flug ist sie kaum hörbar. Das scheint jetzt vielleicht noch kein großes Thema zu sein, aber wenn in Zukunft überall tausende Lieferdrohnen unterwegs sind, wird das entscheidend“. Denn Studien würde davon ausgehen, dass Lieferung schon in zehn Jahren der mit Abstand größte Markt für Drohnen werde. Derzeit dominieren noch die Bereiche Militär, Landwirtschaft und Filmproduktion.

Von Medizin über Express-Lieferungen zu Essen?

Entsprechend sei die Planung im Startup angelegt. „Wir starten in Malawi und machen dort die ersten Lieferungen von Krankenhaus zu Krankenhaus. Wir sind dort drei bis vier mal schneller als der Status Quo und können potenziell sehr viele leben retten. Wenn wir 50.000 bis 60.000 Flüge gesammelt haben, wollen wir den Zertifizierungsprozess in den USA starten und diese als ersten größeren Markt bearbeiten“, erklärt Weirather. Die Zertifizierung durch die europäische Agentur EASA erwartet er etwas, aber nicht viel später. Nach dem Start im Medical-Bereich wolle man schrittweise die Märkte für andere Express-Lieferungen erobern.

(c) Jedsy

Dass die Höchstlast der Jedsy-Drohnen auf Dauer nicht ausreicht, glaubt der Gründer nicht: „Ich bin sehr kritisch gegenüber größeren Drohnen, weil es in der Skalierung eben sehr wichtig, dass man leise ist. Bei Amazon sind 70 Prozent aller Pakete unter 2,3 Kilogramm schwer. Das potenzielle Volumen für unsere Lösung ist weltweit also definitiv groß genug“. Das könnte irgendwann sogar den Food-Delivery-Bereich betreffen. „Ob es dort ein Thema wird, ist noch unklar. Fest steht: Derzeit wird ein Zwei-Tonnen-Auto genutzt, um ein 0,5 Kilogramm-Menü zu liefern. Wir wären hier um mehr als den Faktor 100 effizienter als ein Elektroauto“, sagt Weirather.

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz

KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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