11.03.2019

Let’s Meet: Christoph Richter nutzt CBD-Zwangspause für neue App

Christoph Richter (u.a. ehem. Zoomsquare, Blattgold) macht seinem Ruf als Serial Entrepreneur alle Ehre. Mit der neuen App "Let's Meet" wollen er und das Blattgold-Team die Freunde-Suche für Offline-Aktivitäten erleichtern.
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Christoph Richter nutzt Blattgold-'Zwangspause
(c) der brutkasten / Dominik Perlaki: Christoph Richter mit Blattgold-Fläschchen

„Niemand sagt: ‚Oida, es war gestern so geil im Internet‘. Die wirklich coolen Erlebnisse hat man offline“, sagt Christoph Richter. Mit der neuen App „Let’s Meet“ wollen er und sein Team User bei der Organisation dieser Offline-Aktivitäten unterstützen. Angelehnt an Instagram-Stories kann man in der App ein 15-sekündiges Video einstellen, mit dem man nach Begleitung für Sport, Museumsbesuche, Mittagessen und Co. sucht. Andere User können ebenfalls mit einem 15-sekündigen Video antworten. Ausgespielt werden die Videos in einem Feed, in dem man derzeit nach Kategorien wie „Sport“ und „Kultur“ filtern kann. Nach einigen Stunden (derzeit 24, zukünftig 5) werden die Videos wieder gelöscht. Der Login funktioniert über Facebook.

+++ Christoph Richter: “Die legalen CBD-Produkte am Markt werden verboten” +++

Noch kein Business-Modell für „Let’s Meet“

Heute launchte die „Let’s Meet“-App für iOS im App Store. Vorerst ist sie auf Wien begrenzt. „Wir wollen so die App mit einer größeren Gruppe von Leuten testen. In zwei Wochen wollen wir eine Android-Version haben. Sukzessive wollen wir auf weitere österreichische Städte erweitern“, sagt Richter. Ein Business-Modell gibt es derzeit noch nicht. „Bei so einer App muss man einmal eine kritische Masse an Usern erreichen. Dann gibt es einige Möglichkeiten“, sagt Richter. Angedacht seien für die Zukunft etwa der Verkauf von „Virtual Goods“ wie Emojis, wie es in Asien bereits etabliert sei, oder der Ticket-Verkauf direkt in der App.

„Zwangspause“ für CBD-Startup-Team

Im Hintergrund des App-Launchs steht eine „Zwangspause“ mit dem Blattgold-Team (Anm.: Richters CBD-Startup) nach dem CBD-Erlass der Bundesregierung im vergangenen Dezember. „Mitte Jänner hat dann die EU entschieden, dass sämtliche CBD-Produkte eine Novel-Food-Lizenz brauchen. Die haben wir beantragt, das dauert aber“, erzählt Richter. Bis dahin habe man alle Aktivitäten bei Blattgold eingestellt und die Partner Informiert, den Vertrieb der CBD-Produkte zu pausieren. „Wir wollten die Zeit, die wir von der lieben Regierung bekommen haben, aber sinnvoll nutzen“, erzählt Richter. Gerade einmal vier Wochen seien zwischen der Idee zu „Let’s Meet“ und dem nunmehrigen Launch vergangen.

Viel Potenzial für Updates

Entsprechend viel Potenzial bleibt für weitere Updates übrig. So seien in Zukunft auch geschlossene Gruppen zu bestimmten Themen wie „Pokémon Go“ oder „Startup Community“ angedacht. Die Aktivitäten sollen zudem schon bald nach Nähe gerankt werden. „Wenn es etwa um ein Mittagessen geht, ist es natürlich sinnvoll, die Videos der Leute im selben Gebäude zuerst angezeigt zu bekommen“, sagt Richter. Und mit Facebook führe man bereits Gespräche, den dort ermittelten „Freundschafts-Grad“ in den Algorithmus einfließen zu lassen.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

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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