Mimo: Wiener Coding-Lern-Startup überschreitet 25 Mio. User:innen-Marke
2016 gestartet hat Mimo aktuell 25 Mitarbeiter:innen und schreibt schwarze Zahlen. Der Heimatmarkt Österreich spielt eine vergleichsweise geringe Rolle.
Coden lernen mit einer App – das Wiener Unternehmen Mimo ist eines jener Startups, das sich mit fünf Worten pitchen lässt. Es könnte auch daran liegen, dass es in den vergangenen Jahren seit dem Start 2016 eine große Zahl an User:innen mit den App-Kursen für sechs unterschiedliche Programmiersprachen erreichen konnte. Nun überschritt man die 25-Millionen-„Learner“-Marke, wie CEO Johannes Berger via LinkedIn bekanntgab.
Wichtigste Märkte sind USA, UK, Deutschland und Kanada
Dabei handelt es sich um die Zahl der User:innen seit Start der App, präzisiert Berger auf Nachfrage von brutkasten. Der Heimatmarkt Österreich spielt dabei für Mimo seit jeher eine untergeordnete Rolle. „Unsere wichtigsten Märkte sind die USA, das Vereinigte Königreich, Kanada und Deutschland“, sagt Berger.
Hansmann, Runtastic-Gründer und Co als Mimo-Bestandsinvestoren
Diese betreut das Startup, das unter anderem Hansi Hansmann, die Runtastic-Gründer mit ihrer Beteiligungsgesellschaft 8eyes und busuu-Gründer Bernhard Niesner als Investoren an Bord hat, aktuell mit einem Team von 25 Mitarbeiter:innen. Und Mimo schreibt dabei schwarze Zahlen, wie CEO Berger betont. Konkrete Umsatz-Zahlen will er aber nicht nennen.
Krise führte bei Mimo zu weniger Personaleinsatz
Dabei hat sich die aktuelle Krise seit Beginn des Ukraine-Kriegs durchaus auf Mimo ausgewirkt. Das Startup musste seinen personellen Einsatz reduzieren, wie der Gründer ausführt: „Wir haben unser Instructor-geführtes Bootcamp eingestellt und setzen inzwischen wieder auf ‚fully self-paced‘ mit unserem AI-Tutor anstatt menschlicher Tutor:innen.“ Dieses Jahr gelte es nun, weiter zu wachsen und dabei cashflow-positiv zu bleiben.
Bei Generative AI „am Puls der Zeit“
Auch der Generative-AI-Boom und die damit verbundenen Änderungen im Coding-Bereich gehen natürlich nicht an Mimo vorbei. „Wir sind da am Puls der Zeit und arbeiten mehr und mehr AI in unser Produkt ein – vom AI-Tutor, der dir hilft, Konzepte besser zu verstehen, bis zur smarten IDE [Anm. integrierte Entwicklungsumgebung], die sogar selber Code für dich schreiben kann“, erklärt Berger.
In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.
Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“
Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.
„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“
600 Millionen Wörter
Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.
Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.
„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.
Apollo erkennt Sprachstufen
Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“
Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“
Weitere Stufen geplant
„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.
Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“
Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.
Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.
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