22.01.2021

Mazda MX-30: “Öko-SUV” als neue Antwort auf den Reichweitenwettlauf

Mit dem Mazda MX-30 brachte der Autohersteller vor ein paar Monaten sein erstes reines E-Auto auf den Markt. Und das verfolgt einen anderen Ansatz, als der Mitbewerb.
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Der Mazda MX-30
(c) Mazda: Der Mazda MX-30

Im vergangenen Herbst war es soweit: Mazda brachte mit dem MX-30 sein erstes vollelektrisches Modell auf den Markt. Und das ist durchaus eine Betrachtung im Vergleich zum Mitbewerb wert. Denn mit dem Mazda MX-30 muss man sich von einem Klischee verabschieden.

Und dieses Klischee ist: “Öko” und “SUV” lassen sich nicht, wie im Titel dieses Beitrags, zu einem Wort kombinieren. Mazda beweist das Gegenteil. Der Mazda MX-30 ist nämlich nicht nur im Vergleich zu herkömmlichen SUVs ressourcenschonend, sondern auch im Vergleich zu anderen E-Autos. Der Grund: Der japanische Autobauer hat sich für einen verhältnismäßig kleinen, leichten Akku entschieden. Das schlägt sich sowohl auf die Ökoblianz der Produktion als auch des Verbrauchs nieder.

Mazda MX-30: “Öko-SUV” für die Stadt

Das Auto ist generell als sparsamer “Öko-SUV” für den urbanen Verkehr konzipiert. Der Tachometer endet bei 160 km/h. Die Reichweite beträgt rund 200 Kilometer (maximal 262 Kilometer) – aber darum soll es eben nicht gehen. Damit liefert der Autohersteller eine alternative Antwort auf den Reichweitenwettlauf. Und lahm ist der Mazda MX-30 deswegen übrigens keineswegs. Der Elektromotor leistet 145 PS und das Auto beschleunigt in etwa zehn Sekunden von Null auf 100.

Die Auto-Tester diverser einschlägiger Institutionen und Magazine sind vor allem vom Fahrgefühl und der umweltfreundlichen Innenausstattung – teilweise aus Recycling-Materialien – angetan. Für Endkunden dürfte auch der Preis eine Rolle spielen. Der ist mit rund 30.000 Euro aufwärts (Förderung bereits abgezogen) im E-Auto-Vergleich absolut moderat.

Zudem bietet der Mazda MX-30 eine ganze Reihe moderner Assistenzsysteme serienmäßig und weitere, wie einen 360-Grad-Umgebungsmonitor und eine kamerabasierte Müdigkeitserkennung gegen Aufpreis. In Kombination mit der “MyMazda App” lassen sich auch umfangreiche Konnektivitäts-Funktionen nutzen. So kann nicht nur der Ladevorgang individuell programmiert, sondern etwa auch die Innenraumtemperatur über die App gesteuert oder die Wunschroute vorab am Smartphone definiert und beim Einsteigen einfach direkt ins Fahrzeugnavi übertragen werden.

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CTO Sebastian Baron, CEO Simon Valverde, Co-Founderin Helene Herrmann (c) Twine

Künstliche Intelligenz vereinfacht uns das Leben in vielen Bereichen und könnte uns in mancher Hinsicht sogar ersetzen. Bald wird KI möglicherweise in der Lage sein, menschliche Emotionen zu erkennen und nachzuahmen. Doch kann KI auch zwischenmenschliche Beziehungen einschätzen und für uns sogar das „Perfect Match“ finden?

Dieser Herausforderung nimmt sich Gründer und CEO Simon Valverde mit seinem PsyTech-Startup Ascalon an. Zusammen mit Kommiliton:innen entwickelte er während des Studiums die App Twine, die auf einer Matching-AI basiert. Durch die Verbindung von Psychologie und KI soll Twine Menschen zusammenbringen, die wirklich gut zueinander passen. Im Interview mit brutkasten gibt Simon Valverde einen Einblick in die Möglichkeiten, die sich hinter PsyTech verbergen.

Twine fokussiert sich auf Hobbys und Interessen

Die Entstehungsgeschichte von Twine begann in einem Studentenwohnheim in Salzburg, entstanden aus der Frustration, keine:n passende:n Partner:in für bestimmte Aktivitäten gefunden zu haben. Jede:r kennt das Problem: Man will ein Hobby oder Interesse teilen, aber im eigenen Umfeld findet sich niemand. Außerdem fiel dem Freundeskreis auf, dass Menschen generell immer weniger soziale Beziehungen eingehen würden.

Seit Oktober dieses Jahres kann das zehnköpfige Team aus Psychologie- und Data-Science-Studierenden oder -Absolvent:innen nun endlich sein Produkt präsentieren: Twine ist eine App, über die man durch gemeinsame Interessen und Freizeitaktivitäten neue Leute kennenlernen kann – „ohne Aufwand und mit der Gewissheit, dass man sich versteht“.

Hinter Twine steckt ein eineinhalb Jahre lang optimiertes Matching-AI-Modell. Sein Ziel war es, einen “Algorithmus zu entwickeln, der Leute zueinander bringt, die zueinander passen“, erklärt CEO Simon Valverde.

KI soll zwischenmenschliche Beziehungen verstehen

Das Besondere an Twine: Die Matches basieren auf psychologischen Erkenntnissen und werden mithilfe von KI ausgewählt. Das zugrunde liegende KI-Modell funktioniert wie folgt: Bei der Anmeldung beantwortet man einen Fragebogen, auf dessen Basis ein persönliches Charakterprofil erstellt wird. Dazu werden Informationen über die Persönlichkeit und Interessen der jeweiligen Person erhoben. Vor allem die Erwartungen und Bedürfnisse sind nach den Erkenntnissen der Sympathieforschung entscheidend für die zwischenmenschlichen Beziehungen. „Persönlichkeitsmerkmale müssen in Beziehungen gar nicht perfekt übereinstimmen,“ erklärt Valverde, der selbst Psychologie, Data Science und Wirtschaft in Salzburg studiert hat.

Die KI lernt kontinuierlich dazu: sie verarbeitet die Fragebögen sowie das Verhalten, die Interaktionen und das Feedback der Nutzer:innen, um immer besser zu erkennen, welche Eigenschaften und Erwartungen zusammenpassen. Bei einem Match erhält man einen individualisierten Text, der erklärt, warum die andere Person gut zu einem passt.

Das Twine-Team arbeitet aktuell an neuen Funktionen für die App. Zukünftig wird es möglich sein, eine ganze Gruppe für gemeinsame Aktivitäten zu finden oder die bestehende Freundesgruppe zu erweitern. Durch den Vergleich mit bestehenden Freundschaften soll die KI künftig noch besser verstehen, wie zwischenmenschliche Beziehungen funktionieren.

Startup möchte mit psychologischem KI-Modell in B2B-Bereich

Twine verzeichnet bereits erste Erfolge: Seit dem Start am 1. Oktober zählt die Matching-App 300 aktive Nutzer:innen, vorwiegend aus der Boulder-Community in Salzburg.

Aktuell wird das Projekt noch aus eigenen Mitteln finanziert, doch das Team hofft auf Investoren, um die Matching-KI weiter zu verbessern. „Diese App ist jedoch nur ein erster Schritt, um Social-AI-Modelle in einem realen Umfeld zu testen und weiterzuentwickeln,“ erklärt Valverde. Twine konzentriert sich derzeit vor allem auf den Customer-Proof und die Datensammlung, um das KI-Modell für den B2B-Bereich zu optimieren. Das langfristige Ziel sei es, einer KI das “soziale Judgement eines Psychologen” anzutrainieren. Diese Fähigkeit könne in vielen Bereichen Anwendung finden, etwa bei der Suche nach passenden Mitarbeiter:innen. Langfristig plant das Startup Ascalon, diese psychologischen KI-Modelle im B2B-Sektor zu monetarisieren.

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