20.09.2017

Jetzt voten: Wer wird Greenstar 2017?

Zehn aufstrebende CO2-sparende Business-Ideen entwickeln sich beim aktuellen Durchgang des Startup-Wettbewerbs „greenstart“ des Klima- und Energiefonds in Kooperation mit dem Umweltministerium weiter. Jetzt startet das Voting um den Titel "Greenstar 2017".
/artikel/jetzt-voten-wer-wird-greenstar-2017
(c) Andreas Scheiblecker: Das sind die Greenstart-Finalisten.

Zehn Startups sind mit ihren Ideen in das Rennen um den „Greenstar“ des Jahres gestartet. Doch nur drei von ihnen haben die Chance auf je 15.000,- Euro Preisgeld. Ab sofort kann per Online-Voting abgestimmt werden. Das Endergebnis ergibt sich zu je 50 Prozent aus der Web-Abstimmung und aus der Bewertung einer Fachjury. Am 20. November 2017 werden die siegreichen Teams im Rahmen der großen greenstart-Preisgala in Wien präsentiert.

Gemeinsam gewachsen

Die zehn Business-Ideen, die im Finale stehen, wurden im Frühjahr 2017 von unabhängigen Experten aus insgesamt 47 Einreichungen ausgewählt. Neben 6.000 Euro Startkapital erhielten die Jungunternehmer in den vergangenen Monaten auch gezielte Unterstützung, Workshops und Coachings für die Weiterentwicklung zu ausgereiften, praxistauglichen und breit multiplizierbaren Geschäftsmodellen.

Das sind die Ideen

Mobilität ist für vier der TOP-10-Teams ein wichtiges Thema: Jungen Menschen nachhaltige Fortbewegung nahezubringen ist das Anliegen von „MiRa“, die „mitwachsende“ Kinderräder im Abo anbieten, ebenso wie von „ZwEirad“, die ein Verleih-Service für E-Roller aufbauen. „Allmenda Green Mobile“ verknüpft verschiedene Aspekte von Elektromobilität – wie Carsharing oder bürgerfinanzierte PV-Anlagen – zu einem attraktiven Gesamtpaket. Das Startup „Fahrrad der Zukunft“ arbeitet hingegen an einem innovativen und nachhaltigen Herstellungsverfahren für Fahrradrahmen.

Redaktionstipps

Auf erneuerbare Energie bauen

Mit den Themen erneuerbare Energien und Energieeffizienz beschäftigen sich weitere vier der TOP-10: Wie man Netze entlastet und so die Produktion erneuerbarer Energien unterstützt, zeigt die Business-Idee von „Lastbörse“. Die „2-Kammern-Organismen-Wanderhilfe“ ermöglicht es Fischen und Kleinlebewesen, Querbauten im Wasser zu passieren und produziert gleichzeitig elektrische Energie. Das Startup „Efficient Energy Technology – E²T“ entwickelt ein kleines, standardisiertes Kraftwerk aus Photovoltaik und Speicher zur völligen Selbstinstallation für Zuhause. „Base Energy“ bietet ein steckfertiges Solarsystem in der Größe einer Getränkekiste an, das völlig ortsunabhängig Solarenergie bereitstellt.

Von Larven und Landwirtschaft

Zwei der aktuellen Finalisten stammen aus dem Bereich Landwirtschaft: „EcoFly“ züchtet Larven einer Eintagsfliege, die sich von überschüssigen Nahrungsmitteln ernähren und produziert so regionales Fischfutter. „Unverschwendet“ rettet überschüssiges, qualitativ hochwertiges Obst und Gemüse vor dem Verderben und erzeugt daraus Produkte wie Fruchtaufstriche, Sirupe und Chutneys.

Hier geht es zum Voting.

Deine ungelesenen Artikel:
vor 24 Stunden

AI Baseline: Wie ein Wiener Startup KI-Agenten effizienter machen will

Das Wiener Startup AI Baseline hat eine Retrieval-Architektur für KI-Agenten entwickelt. Mit Unterstützung von Supercomputing-Ressourcen von AI:AT will das Gründungsteam die Recherche in riesigen Datenmengen drastisch beschleunigen und Kosten senken – bei höherer Antwortqualität und voller Transparenz.
/artikel/ai-baseline-wie-ein-wiener-startup-ki-agenten-effizienter-machen-will
vor 24 Stunden

AI Baseline: Wie ein Wiener Startup KI-Agenten effizienter machen will

Das Wiener Startup AI Baseline hat eine Retrieval-Architektur für KI-Agenten entwickelt. Mit Unterstützung von Supercomputing-Ressourcen von AI:AT will das Gründungsteam die Recherche in riesigen Datenmengen drastisch beschleunigen und Kosten senken – bei höherer Antwortqualität und voller Transparenz.
/artikel/ai-baseline-wie-ein-wiener-startup-ki-agenten-effizienter-machen-will
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.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Jetzt voten: Wer wird Greenstar 2017?

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Jetzt voten: Wer wird Greenstar 2017?

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Jetzt voten: Wer wird Greenstar 2017?

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Jetzt voten: Wer wird Greenstar 2017?

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Jetzt voten: Wer wird Greenstar 2017?

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Jetzt voten: Wer wird Greenstar 2017?

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Jetzt voten: Wer wird Greenstar 2017?

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Jetzt voten: Wer wird Greenstar 2017?

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Jetzt voten: Wer wird Greenstar 2017?