19.09.2018

Kontrol: Startup aus OÖ macht autonome Verkehrsmittel mit mathematischen Beweisen sicher

Autonomes Fahren bzw. Fliegen ist einer der Schlüssel zur Smart City. Doch wer garantiert die Sicherheit der Verkehrsmittel? Das Startup Kontrol von Michael Naderhirn tut das mit mathematischen Beweisen. Autonome Verkehrsmittel sollen sich so in allen erdenklichen Situationen gesetzeskonform und sicher verhalten.
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Kontrol
(c) peshkov/Fotolia.
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Auch wenn die Technologie noch etwas auf sich warten lässt: Autonomes Fahren und autonomes Fliegen sind in aller Munde. Denn sie werden als wichtige Schlüsseltechnologien der Smart City gehandelt. Genau in diesem vielversprechenden Bereich sah Michael Naderhirn, der früher bei einer zu Airbus gehörigen Firma an Antikollisionsmechanismen arbeitete, sein Geschäftsfeld. Der Gründer von Kontrol möchte „Fluglizenzen und Führerschein auf Chip“ für autonomes Fliegen bzw. autonomes Fahren verkaufen.

„System on a chip“ für autonome Verkehrsmittel

„Das Businessmodell von Kontrol ist im Prinzip recht einfach. Wir verkaufen ein ‚system on a chip‘, das garantiert, dass autonome Fahr- und Flugzeuge sich an bestehende Regeln halten und sicher sind. Als Kunden kommen also Hersteller von Autos und Flugzeugen in Frage. Denn für alles, was autonom durch die Gegend fliegt oder fährt, muss der Beweis erbracht werden, dass es sich an Gesetze hält und keine Unfälle verursacht – und da kommt Kontrol ins Spiel“, erklärt CEO Naderhirn.

Kontrol: mathematische Beweise für Regelkonformität und Sicherheit

Alles andere als einfach ist das, was auf den Chips ist. Die KontrolEngine analysiert die Umgebung des sich autonom bewegenden Verkehrsmittels und entscheidet selbstständig, ob sie sicher ist oder nicht. Dies geschieht mit einer patentierten Methode, die auf mathematische Art und Weise sicherstellt, dass Gesetzestexte eingehalten werden. „Der wesentliche Unterschied besteht darin, dass Kontrol nach Regeln arbeitet und alle Regeln miteinander Verknüpft. Es arbeitet mit der formalen Verifikation, liefert also mathematische Beweise dafür, dass sich das Fahrzeug in allen erdenklichen Situationen so verhält, wie es Regeln und Sicherheit erfordern. Andere Systeme, die nicht so funktionieren, müssen diese Beweise in Praxistests erbringen“, so Naderhirn. Diese Simulation von Szenarios sei extrem aufwändig, zeitintensiv und kostspielig.

Vorteile gegenüber anderen Ansätzen

Andere Systeme „denken“ typischerweise in Szenarien: Beispiel: Man kommt an eine Kreuzung. Hier entstehen zwei Probleme: Aufgrund der vielen möglichen Szenarien, die an der Kreuzung eintreten können, kommt es zu einem großen Entwicklungsaufwand, der die Entwicklung entsprechend verteuert. Denn man muss für jedes einzelne aller möglichen Szenarien eine dokumentierte, den Sicherheitsnormen entsprechende Entwicklung durchführen.

Das zweite Problem besteht im Realbetrieb. Da muss man während der Fahrt die Szenarien über Features detektieren, was extrem rechenaufwendig ist und sehr viel Energie – problematisch bei elektrisch betriebenen Vehikeln – benötigt. Mit Regeln ist dies sehr einfach: „Erkenne die Sperrlinie“ bedeutet, dass man ein Feature, die Sperrlinie, erkennen muss und nicht mehrere hundert pro Szenario, was natürlich den Rechenaufwand und somit Energieaufwand im Realbetrieb wesentlich reduziert. Auch die Regeln müssen den Sicherheitsnormen entsprechend entwickelt werden. Jedoch ist der Aufwand hierfür wesentlich geringer.

“Österreich leider noch in der Steinzeit“

Naderhirn lebt in den USA und Österreich und kennt deshalb Unterschiede, was die Standortattraktivität für GründerInnen betrifft: „Es wäre gescheit, wenn man sein Startup einfach online gründen könnte. In den USA ist das möglich, es gibt eigene Web Pages für die Gründung. Was das betrifft, ist Österreich leider noch in der Steinzeit.“ Dennoch lobt er die guten Förderungsmöglichkeiten, zum Beispiel durch die aws (Austria Wirtschaftsservice): „Ich habe um eine PreSeed Förderung bei der aws angesucht und diese auch erhalten. Über die reine finanzielle Hilfe hinaus gab es auch andere Unterstützungsangebote. Die aws schaut sich beispielsweise auch den Businessplan an, ermuntert zu einer Probepräsentation und gibt gutes Feedback.“

Aktuell arbeitet Naderhirn mit seinem inzwischen vierköpfigen Team an einem autonomen Landesystem für Flugzeuge. Langfristig möchte er Kontrol zum Standard in der Industrie autonomer Verkehrsmittel machen.

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Die beiden Geschäftsführer von mathion.ai Christoph Blizenetz und Alexander Buchinger | © mathion.ai

„Nächste Stunde ist Mathestunde“, ist vermutlich einer der gefürchtesten Sätze vieler Schüler:innen. Die Aufgaben sind oft schwierig und zermürbend. Da bietet es sich im Zeitalter von KI an, einen kurzen Prompt zu schreiben und Sekunden später wird die Lösung geliefert. Der Lerneffekt hält sich dabei bei vielen Schüler:innen in Grenzen. Hier setzt mathion.ai an.

Die KI von Founder Christoph Blizenetz liefert nicht fertige Lösungen, sondern chattet mit den User:innen und bringt sie so zum Ergebnis. Nach einem Pilotprojekt feierte die KI ihren Launch im vergangenen August. Sie ist in der Schweiz, Deutschland und Österreich erhältlich.

Harvard: „KI-gestütztes Tutoring übertrifft aktives Lernen im Unterricht“

Unterstützung erhalten KI-Tutoren wie jene von Blizenetz von der US-amerikanischen Harvard Universität. Im Juni 2025 veröffentlichte sie eine Studie, laut der KI-gestütztes Tutoring aktives Lernen im Unterricht übertreffe. Studierende, die mit einem KI-Tutor arbeiteten, lernten „deutlich mehr in kürzerer Zeit“ als in einer Präsenzveranstaltung. Außerdem würden sich Schüler:innen stärker eingebunden und motivierter fühlen. Harvard betont die Wirksamkeit „einer breit zugänglichen KI-gestützten Pädagogik zur signifikanten Verbesserung der Lernergebnisse“ und erklärt, dass die Ergebnisse überzeugend für die breite Anwendung einer KI-gestützten Pädagogik sprechen.

ChatGPT bringt dir Fertigkeiten bei, „die einfach nicht stimmen“

Für Blizenetz kann nicht einfach eine beliebige KI zum Lernen verwendet werden. Als ehemaliger Nachhilfelehrer kennt er die Probleme, die auftreten können. „Eine Schülerin hat mittels ChatGPT, das war damals noch etwas Neueres, gelernt und sich dabei Fertigkeiten und Begrifflichkeiten angeeignet, die einfach nicht stimmen“, sagt der 21-Jährige und ergänzt: „Nicht, weil das Opus der Mathematik aus der KI bzw. der LLM falsch ist. Es ist einfach nicht so lehrplanbezogen, wie es nun einmal das Schulbuch aber auch eine Lehrkraft ist.“

Daher begann Blizenetz mit der Entwicklung von mathion.ai, das sich aktuell auf die fünfte bis zur achten Schulstufe fokussiere. Es sei aber ein Ausbau bis hin zu Matura geplant.

Das Programm baut auf einem sogenannten „sokratischen“ System auf. Es stellt User:innen immer wieder Fragen, bis jene die Lösung selbst erarbeitet haben. Mathion.ai möchte dadurch zum Nachdenken anregen.

Dabei kann mit der KI geschrieben als auch gesprochen werden. „Wir haben gemerkt, dass junge Menschen einfach lesefaul sind. Sie können oft einfach nicht mehr wirklich sachlich lesen und Informationen über Texte sauber aufnehmen“, erklärt der mathion.ai-Gründer. Der Text wird dabei nicht einfach vorgelesen, sondern erklärt, „wie es ein Mensch tun würde“.

Mathion.ai liefere nicht einfach nur Ergebnisse, es erarbeite die Lösungen mit den Schüler:innen gemeinsam. | © mathion.ai

Standardisierter Lehrplan

Mathion.ai arbeite dabei nicht nur mit willkürlichen Inhalten, sondern mit einem standardisierten Lehrplan durch seinen Verlagspartner Lemberger, dessen Schulbuch „Genial! Mathematik“ von der fünften bis zur achten Schulstufe in mathion.ai eingefügt wurde. User:innen können Aufgaben aus diesen Büchern auswählen.

Lehrer:innen haben auf der anderen Seite die Möglichkeit über ein Verwaltungsportal ihren Schützlingen Inhalte zuzuweisen. „Da haben wir tausende Übungsaufgaben, die auch kapitelweise in Blöcke gezielt nach Themenbereichen zugewiesen werden können, zu den Schüler:innen und zu den Gruppen“, sagt Blizenetz. Zusätzlich können Lehrkräfte im Verwaltungsportal die Lernstände ihrer Schüler:innen einsehen und auch Inhalte erstellen: „Wir haben da einen eigenen Editor, wo, wie in einer PowerPoint, Textelemente, Dateien, interaktive Aufgaben gebaut und erstellt werden können.“ Der virtuelle Coach Tom führt anschließend durch den Kurs. Zusätzlich können von Lehrer:innen Aufgaben erstellt und zugewiesen werden.

Pädagog:innen durch KI zu ersetzen „ist auch gar nicht unser Ziel“

Wenn die KI bereits eigene Kurse halten kann, drängt sich naturgemäß die Frage auf, ob Lehrkräfte nicht ersetzbar sind. „Weder Lehrpersonen noch Pädagogen wird man durch KI in irgendeiner Art und Weise wirklich ersetzen können, das ist auch gar nicht unser Ziel“, stellt der TU-Student fest. Auch herkömmliche Nachhilfe sieht Blizenetz als sinnvoll an. Für ihn ist mathion.ai eine „Ergänzung“.

Es gebe auch die Möglichkeit für Nachhilifeinstitute, Inhalte einspielen zu können. „Als Schüler bzw. Schülerin habe ich den Unterricht mit der Lehrperson in der Klasse und im Nachhinein kann ich dann die Inhalte, gezielt mit den Aufgaben und dem Input der Lehrperson, weiter üben“, sagt Blizenetz.

Von B2C zu B2B

Mathion.ai kommt ursprünglich aus dem sogenannten Nachmittagsmarkt, in dem Eltern für ihre Kinder ein Abo abschließen. Allerdings möchte sich das Unternehmen nun im B2B-Bereich etablieren.

„Es ist einfach sehr schwierig, vor allem als österreichisches Unternehmen, in diesem B2C-SaaS-Bereich (Anm.: Software-as-a-Service-Bereich) wirklich standhaft zu werden“, erklärt Blizenetz. In Zukunft will sich mathion.ai auf Bildungsinstitute bzw. Bildungseinrichtungen fokussieren. Daher möchte der Gründer sein Unternehmen als zertifizierter Anbieter des Bildungsministeriums auf dem Markt etablieren. Das sei aber ein langer Weg. Mathion.ai befinde sich aktuell am Anfang des Genehmigungsverfahrens, ab September 2027 wolle man die Zertifizierung haben.

100 % eigenfinanziert

Das Unternehmen, offiziell bereits im Juli 2025 gegründet, kommt bisher ohne Investoren-Kapital aus und ist von Anfang an gebootstrappt. Blizenetz hat mathion.ai in Zusammenarbeit mit Weitsprung Solutions aufgebaut, das einen KI-gestützten Lerncoach anbietet. Bisher hat das Unternehmen noch keine Förderungen erhalten, allerdings laufe ein Förderantrag bei Netidee und ein FFG-Antrag für ein Forschungsprojekt werde aktuell erstellt.

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