10.11.2015

Lern-App: Wie der Spieltrieb Mitarbeiter schulen soll

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(c) Screenshots KnowledgeMatch - In Duellen können User ihren Wissenstand erweitern.

Spieltrieb und die Motivation zu gewinnen – das wird meist nicht mit Lernen in Verbindung gebracht. KnowledgeFox macht sich genau diese Faktoren zu Nutze, um Lernen attraktiver zu machen. KnowledgeMatch heißt das neue Programm, das „Wissbegierige“ im Duell gegeneinander antreten lässt.

Apps wie Quizduell, Trivia Crack oder digitale Schnitzeljagden erfreuen sich seit langem an großer Beliebtheit im Internet. Basierend auf diesen Spielen hat KnowledgeFox, Österreichs erfolgreicher Pionier in Sachen Mobile- und Micro-Learning eine App für nachhaltiges Lernen auf den Markt gebracht.

KnowledgeFox wurde bekannt mit ihrer Lern-Software KnowledgePulse. KnowledgeMatch ist eine abgewandelte Version davon.

Bei den oben genannten Anwendungen spielt man aber nur, um des Spielen Willens bzw es winkten Preise. „Die Neuartigkeit unseres Ansatzes ist, dass das spielerische Element in eine bestehende Lernlösung eingebaut wird“, erklärt KnowledgeFox-CTO Gregor Cholewa.

Messbarer Lerneffekt

„Wir sind die ersten, die ein derartiges Match um Wissen anbieten, bei dem ein messbarer Lernerfolg erzielt werden kann“, sagt Gründer und CEO von KnowledgeFox Peter A. Bruck. Nachdem der User eine Antwort einloggt, bleibt die richtige Antwort mit einer Erklärung stehen. Im Zeitdruck der anderen Apps bleibe keine Zeit eine Antwort zu lesen, dem wirke Knowledge Match entgegen, erläutert Cholewa.

Für Unternehmen aber auch für Schulen

„Möchte beispielsweise ein Restaurant-Besitzer seine Kellner schulen, damit sie den Kunden zum Essen den richtigen Wein empfehle, kann das mit unserer App geschehen. Wir bieten den Content und die Belegschaft bekommt spielerisch eine Schulung“, sagt Cholewa über die Motivation in erster Linie ein B2B-Produkt zu erschaffen.

Das Konzept sei von Großkunden wie Siemens oder bis vor kurzem noch Baumaxx bereits angewandt worden, meint Cholewa weiters. Darüberhinaus bestehen Kooperationen mit österreichischen Verlagen und Medienhäusern, um die App für Schüler bezüglich tagesaktueller Themen aufzubereiten.

So funktioniert’s

Lerner können entscheiden, ob sie in einem ‚normalen‘ Kurs oder in einem KnowledgeMatch lernen möchten. Sie entscheiden auch, wer gegen sie spielen soll: Einladungen können via E-Mail, via Facebook, an Zufallsgegner oder an bereits teilnehmende Spieler versandt werden. Sobald das Gegenüber – egal, an welchem Ort der Welt – die Einladung akzeptiert hat, geht das Spiel in beliebig viele Runden, je nach Größe des abonnierten Themas. Freilich gibt es auch eine Liste der erfolgreichsten Spielerinnen und Spieler.

Mehr dazu: KnowledgeFox

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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