25.05.2022

Lampix: Virtuelle Speisekarten bei Restaurantbesuch

Lampix ermöglicht die Speisekartenprojektion in der Gastronomie.
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Lampix, Speisekarten Projezieren, virtuelle Speisekarte, Restaurant Lampix
(c) Lampix/FB - Lmapix bietet Restaurantbesuchern eine neue Art des Bestellvorgangs.

Es hat einen Hauch von Science Fiction, was Mihai Dumitrescu, Julian Meier und Siwanand Misara entwickelt haben. Das Gründerteam wandelt mit Lampix jede beliebige Oberfläche in eine smarte, interaktive um.

Lampix als intelligentes „Self Ordering“-System

Bestehend aus einem Projektor, einer Kamera und einem Computermodul erkennt das intelligente Self-Ordering-System, wenn sich Restaurantbesucher:innen an den Tisch setzen. Der Projektor projiziert dann eine virtuelle Speisekarte auf den Tisch, über die die Gäste per Touch direkt und kontaktlos bestellen können.

Lampix könne sogar erkennen, ob Gläser oder Teller leer sind und bietet automatisiert Nachbestellungen an. Zudem gebe es laut dem Founder-Team weitere Vorteile: „Eine Tischoberfläche ist wesentlich leichter zu desinfizieren als eine Speisekarte. Und da nichts gedruckt oder gebunden ist, kann das Menü jederzeit angepasst werden“, erklärt es.

Promo-Video des Tech-Startups

Konkret wird Lampix über dem Tisch an der Decke montiert und projiziert eine Oberfläche direkt auf den Tisch. Durch Berühren des Tisches sind Gäste in der Lage, das System zu steuern, eine Vorschau der Speisen, Preise, und Empfehlungen zu sehen oder eine Bestellung aufzugeben. Ganz ähnlich wie ein Touchpad oder Touch-Tisch.

Die Gastro-Technologie verkauft selbstständig und bietet darüber hinaus auch Marketing-Instrumente wie Performance-Metriken, Integration von sozialen Medien und Belohnungsprogramme. Das Startup ist neben der Gatsrobranche auch im Gaming-Bereich aktiv.


Mehr zu Lampix gibt es im Staffelfinale der Höhle der Löwen. Außerdem dabei: Everjump, Stallzauber, Knights Fragrances und Rollyz Berlin.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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