10.06.2019

Legitary: Wiener Unternehmen gewinnt Musik-Startup-Wettbewerb in Cannes

Zum ersten Mal gewinnt ein österreichisches Jungunternehmen den internationalen Musik-Startup-Wettbewerb Midem in Cannes. Nermina Mumic, Gründerin des siegreichen Startups Legitary, erzählt im Gespräch mit dem brutkasten von den Erfahrungen vor Ort und ihren weiteren Plänen.
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Legitary, Cannes, Nermina Mumic
(c) Legitary/Facebook - Nermina Mumic setzte sich mit ihrem Musik-Startup Legitary in Cannes gegen starke Gegner durch.

Die Midemlab ist ein internationaler Wettbewerb für Startups in der Musikbranche. Er findet jedes Jahr in Cannes im Rahmen der Midem, einem der größten Branchenevents, statt. Insgesamt wurden heuer 177 Geschäftsideen aus 45 Ländern eingereicht, aus denen 20 Finalisten in vier Kategorien nominiert wurden. Bei einem kurzen Live-Pitch mussten die Jungunternehmer eine Fachjury (Music Ally, OneRagtime, Warner Music, Q&A, France Digitale, Soundcharts) überzeugen. Was Nermina Mumic vom österreichischem Startup Legitary gelungen ist.

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Die ersten Finalisten aus Österreich

„Die Midemlab ist die weltweit wichtigste Startup-Competition im Musikbereich. Dementsprechend groß war die Freude, als wir unter die 20 Finalisten nominiert wurden, vor allem vor dem Hintergrund, dass sich noch nie ein österreichisches Startup hierfür qualifiziert hat“, erzählt Gründerin Nermina Mumic: „Die Vorbereitung auf das Finale war dann sehr intensiv. Wir konnten aber auf tolle Unterstützung vom i2c der TU Wien zurückgreifen“.

Komplexes Thema in fünf Minuten erklären

Die Gründerin hatte auf der Bühne fünf Minuten Zeit, ihre Geschäftsidee zu präsentieren. „Bei einem so komplexen Thema war das ganz schön herausfordernd“, erzählt Mumic, die in der Kategorie „Marketing&Data/Analytics“ triumphierte. Kurz erklärt: Legitary, das von der jungen Entrepreneurin gemeinsam mit Peter Filzmoser (Statistik-Professor an der TU Wien) und Günter Loibl – von der Music-Distribution-Company Rebeat – gegründet wurde, möchte in einer wachsenden Musikstreaming-Welt mehr Transparenz schaffen und so Betrug an Künstlern oder Labels aufspüren.

Dabei analysiert das Wiener Startup Musikstreaming-Daten, deckt Fehler auf und macht Manipulationsversuche sichtbar. Künstler und Musiklabels haben so die Möglichkeit, die riesigen Datenmengen zu prüfen und Abrechnungen zu verifizieren.

Legitary, Cannes, Nermina Mumic
(c) privat – Der erste Platz beim Midemlab weckte die Neugier einiger Interessenten an der Technologie von Legitary.

Starke Konkurrenz in Cannes

Besonders süß schmeckt der Sieg in der französischen Stadt, weil die Konkurrenz sehr groß war. „Meine Kategorie war sehr stark besetzt mit MusicList (Spanien), Musiio (Singapur), Paperchain (USA) und Wedao (Russland). Für die Jury war es vor Ort eine sehr schwierige Entscheidung bei diesen großartigen Kandidaten, aber schließlich konnte sich unsere Technologie aufgrund ihres enormen Potentials durchsetzen“, erklärt Mumic.

Kein leerer Titel

Dieses Sieg  bringt ihr nicht nur jede Menge Aufmerksamkeit, sondern schafft auch Zugang zu potentiellen Investoren. „Der erste Platz bedeutet natürlich eine riesengroße Anerkennung der Szene und verschafft Sichtbarkeit. Vor Ort sind einige Akteure der Branche auf uns zugekommen, die Interesse an der Technologie haben – diese Gespräche vertiefen wir gerade“, sagt Mumic, die weiß, dass vorherige Sieger wichtiges Investitionskapital akquirieren konnten oder von bedeutenden Marktteilnehmern gekauft wurden. So wurde zum Beispiel Asaii nach nur vier Monaten von Apple gekauft und Skoove konnte drei Millionen US-Dollar aufstellen (beides Gewinner aus 2018).

Legitary soll zum Branchenstandard bei Tantiemen-Abrechnung werden

„Hier haben auch die Erfolgsstories von Soundcloud und Kickstarter begonnen“, meint Mumic, und sieht jetzt eine großartige Chance für ein österreichisches Startup wie ihres, was die Zukunft angeht: „Wir wollen Legitary zum Branchenstandard für die Abrechnung von Streaming-Tantiemen machen. Langfristig wollen wir dabei nicht nur den Musik-Streaming-Markt bedienen, sondern auch Video-Streaming und Gaming„, sagt sie. Ein Vorhaben, das mit dem Sieg in Cannes einen großen Schritt in die richtige Richtung gelenkt wurde, wie Mumic weiß.


⇒ Zur Homepage des Musik-Startups

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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