20.03.2025
TRACKING-DEVICES

LoconIQ: Kärntner Startup entwickelt Echtzeit-Lösung für Lokalisierungen

Daniel Neuhold hat sich auf Kommunikation und Lokalisierung spezialisiert. Die Tracking-Devices seines Startups LoconIQ nutzen bereits internationale Kund:innen.
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Das Tracking-Device von LoconIQ | Foto: LoconIQ

In vielen Unternehmen müssen Mitarbeiter:innen noch manuell Daten sammeln: wie lange etwas in der Produktion ist etwa, oder wer wann welche Substanzen nutzt. Genau hier setzt das Startup LoconIQ von Daniel Neuhold an: „Wir arbeiten an hochpräziser, dreidimensionaler und echtzeitfähiger Lokalisierung“.

Die von ihm entwickelten Tracking-Devices stützen sich auf ein funkbasiertes System, das auf Basis von Ultra-Wideband funktioniert. „Über Funk sind wir in der Lage, ein eigenes Sensornetzwerk aufzubauen. Dadurch können alle Sensoren untereinander Daten austauschen. So können wir auch unser Gegenüber lokalisieren“, erklärt Neuhold. Zusätzlich zur Lokalisierung messen die Geräte auch sensorische Daten, beispielsweise Temperatur oder Luftdruck.

LoconIQ verspricht zentimetergenaue Lokalisierung

Dabei verspricht LoconIQ im Vergleich mit der Konkurrenz eine viel schnellere, viel genauere und viel robustere Lokalisierung. Das Sensorboard, das Neuhold verkauft, ist zwei bis drei Zentimeter groß, innerhalb von fünf Minuten einsatzbereit und arbeitet batteriebetrieben. Die Lokalisierung erfolgt zentimetergenau – und funktioniert sowohl Indoor als auch Outdoor.

Außerdem sei das System laut Neuhold robust gegen magnetische Störungen oder Funkstörungen und funktioniere auch an Orten, an denen WLAN oder Bluetooth keine Reichweite mehr haben. Das Startup hat dafür Algorithmen entwickelt, die solche Störungen umgehen können. „Wenn man diese Algorithmen hat, spielt es auch keine Rolle mehr, was der Use Case ist“, sagt Neuhold. Das System kalibriere sich selbst, das Produkt sei entsprechend extrem skalierbar.

LoconIQ-Gründer Daniel Neuhold | Foto: LoconIQ

Viel Zeit für die Entwicklung

Der Kern der Idee stammt aus Neuholds Doktorarbeit. „2017 haben wir an der Uni die ersten tollen Ergebnisse erreicht“, sagt der Gründer heute. 2018 meldete er Patente an – einerseits auf die Latenzzeit und andererseits auf die Präzision. Mit diesem Grundstock holte sich Neuhold erstes Feedback bei Firmen. Viele bemängelten die fehlende Robustheit bisheriger Systeme.

Anhand dieses Feedbacks entstand 2021 der erste richtige Prototyp. 2022 bekam Neuhold eine FFG-Basisprogramm-Finanzierung, zeitgleich stieg ein Investor ein. Die LoconIQ gründete er daraufhin im September desselben Jahres – brutkasten berichtete. „Danach haben wir uns wirklich eineinhalb Jahre für die reine Entwicklung Zeit genommen, um aus dem Prototypen ein Produkt zu entwickeln“, sagt Neuhold. Seit Mitte 2024 befindet sich das Produkt im Verkauf. Bis zum Ende diesen Jahres soll die Innovation abgeschlossen werden.

Ersparnis für Kund:innen

Die Tracking-Devices bekommen Kund:innen zum Einkaufspreis. Danach bezahlen sie pro Anwendung. „Wenn die Geräte genutzt werden, sparen wir dem Kunden 70 bis 100 Euro am Tag. Davon nehmen wir einen Teil von zwei bis drei Euro. Das amortisiert sich schon am ersten Tag“, sagt Neuhold. Er geht davon aus, dass das Startup in diesem Jahr mit Sicherheit Cash-Flow-positiv sein wird. Aktuell gibt es eine zweite FFG-Basisprogramm-Finanzierung.

LoconIQ liefert Analysedaten

Die Devices sind bereits in den USA, in der EU und in der Vereinigten Arabischen Emiraten im Einsatz. Aktuell führt Neuhold auch Gespräche in Japan. Zu seinen Kund:innen zählt er „einige Multi-Milliarden-Dollar-Firmen“.

Sein Produkt sei vor allem für Pharmafirmen interessant. In diesem Bereich werden sowohl Mitarbeiter:innen als auch Container, Substanzen und Arbeitsgeräte mit Tracking-Devices ausgestattet. „Wir wissen so zu jeder Zeit, welcher Mitarbeiter welche Substanz wann, wo und wie verwendet hat“, sagt Neuhold. Das alles könne LoconIQ automatisiert tracken. Auch Zugangsschranken könnten dadurch automatisch geöffnet werden.

So werden die Devices, die sogenannten „Locis“ versendet | Foto: LoconIQ

„In der Stahlindustrie tracken wir das Asset, das durch eine Produktionslinie durchgeht“, nennt Neuhold als weiteres Beispiel. Das bringe sehr genaue Analysedaten: Es ermögliche Firmen auf die Sekunde genau abzurechnen oder im Schadensfall nachzuweisen, dass das Produkt in der Produktion alle Schritte ordnungsgemäß durchlaufen hat.

Skalierung von LoconIQ geplant

Im Kernteam von LoconIQ arbeiten aktuell sechs Personen. Hinzu kommen externe Mitarbeiter:innen in Österreich und Personen, die im Ausland auf Werkvertragsbasis arbeiten. Neuhold möchte das Unternehmen aber jedenfalls skalieren. Der Fokus liege dabei auf Kund:innen, die Analysedaten benötigen – also auf Monitoring und Validierung von Prozessschritten.

Demnächst hat Neuhold einen Termin bei der US-Lebensmittelbehörde FDA: „Die wollen sich anschauen, inwieweit wir diese Prozessschritte automatisiert im Hintergrund aufzeichnen können und welchen Mehrwert wir liefern können.“

Bis jetzt sind die Devices ausschließlich im Ausland im Einsatz. Das liege einerseits an dem internationalen Netzwerk durch seine akademische Arbeit, sagt Neuhold. Andererseits habe er auch das Gefühl, dass internationalisierte Unternehmen etwas schneller agieren als österreichische. „Aber wir hoffen natürlich, dass das national auch anzieht.“

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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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