02.06.2020

MLReef: Plattform von NÖ-Startup soll KI barrierefrei für alle zugänglich machen

Das niederösterreichische Startup MLReef will über seine Open Source-Plattform den Austausch im Bereich Machine Learning ermöglichen und damit einen Beitrag zur Massentauglichkeit von Künstlicher Intelligenz (KI) leisten.
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MLReef: Gründer Camillo Pachmann
(c) MLReef: Gründer Camillo Pachmann

Für Tech-Startups mag es inzwischen völlig normal sein, Künstliche Intelligenz (KI) da und dort einzusetzen. Für eher traditionelle Unternehmen wirken Machine Learning (ML) und Co dagegen oftmals noch wie ferne Zukunfstmusik. Dabei ist die reine Nutzung von KI-Elementen für die eigenen Zwecke heute keine Hexerei mehr – man muss das Rad nicht jedes Mal neue erfinden sondern kann auf vorhandene Ressourcen zurückgreifen. Noch einfacher und barrierefreier will diesen Prozess das niederösterreichische Startup MLReef gestalten.

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MLReef: Machine Learning-Austausch für Synergieeffekte

„MLReef ist eine Open-Source-Plattform für effiziente, kollaborative und replizierbare Arbeit an Projekten des Maschinellen Lernens. Es ist weltweit die erste end-to-end MLOps-Plattform mit dem Kernelement der Nutzer- und Anwendungsvernetzung“, heißt es vom Startup. Die Plattform ermögliche den direkten Austausch von ML-Inhalten und Know-how, und soll damit Synergieeffekte zwischen den Nutzern erzeugen. Auf der Plattform können öffentliche Inhalte, wie Daten, KI-Modelle, Datenvisualisierungs- und Datenbearbeitungsquellcode von jedem Nutzer in einer einheitlichen Umgebung genutzt werden.

Für KMU, Universitäten und KI-Einsteiger, aber auch Großkonzerne

Konkret richtet man sich an KMU, Universitäten und KI-Einsteiger, denen man neben der notwendigen Infrastruktur auch Know-how und KI-Technologien „möglichst barrierefrei“ zur Verfügung stellen will. Damit will man auch einen Beitrag zur Massentauglichkeit von KI lesiten. Auch für den Bedarf von Großkonzernen biete man „gesonderte Funktionen“, heißt es vom Startup, „darunter fallen Nutzer- und Rechtemanagement, Gruppenmanagement, Ressourcenallokation, eine ‚on-premises‘ Variante oder ein Audit-Trail.

Testphase mit renommierten Unis und unterschiedlichen Unternehmen

MLReef wurde von Camillo Pachmann gegründet. Die Technische Leitung hat Rainer Kern, Manfred Prantl ist als Angel Investor beteiligt. Das Startup hat zwar seinen formellen Sitz in Niederösterreich, ist jedoch „all-remote“ aufgebaut – das zehnköpfige Team ist auf mehrere Länder aufgeteilt. Gerade einmal vor etwas mehr als einem Jahr gestartet, kann das Startup nun in der aktuellen Testphase schon auf Testnutzer aus einigen renommierten Institutionen verweisen, etwa der TU Berlin, der TU Wien, der University of Oslo und dem Imperial College of London, der ESA, dem CERN und dem Max-Planck-Institut. Zudem habe man Firmen „in diversen Branchen und Größen“ und Non-Profit-Organisationen als Test-User.

MLReef in Inkubatoren von ESA, NVIDIA, Amazon und Accent

MLReef wurde in mehrere Inkubatoren aufgenommen, konkret etwa bei ESA BIC , dem Inkubationsprogramm der Europäischen Weltraumorganisation. Die Zusammenarbeit ziele darauf ab, die einfache Integration von ESA-Satellitendaten („Earth Observation“ der Copernicus Mission) für landwirtschaftliche Anwendungen, Logistik- oder Stadtentwicklungsbereiche zu ermöglichen, heißt es vom Startup. Auch in den Programmen NVIDIA Inception, Ammazon Activate ist das Startup dabei. Bereits seit einer frühen Phase wird es vom niederösterreichischen Inkubator Accent unterstützt, etwa im betriebswirtschaftlichen Bereich sowie mit finanziellen Mitteln.

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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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MLReef: Plattform von NÖ-Startup soll KI barrierefrei für alle zugänglich machen

  • Für Tech-Startups mag es inzwischen völlig normal sein, Künstliche Intelligenz (KI) da und dort einzusetzen.
  • Für eher traditionelle Unternehmen wirken Machine Learning (ML) und Co dagegen oftmals noch wie ferne Zukunfstmusik.
  • Dabei ist die Nutzung heute keine Hexerei mehr – man muss das Rad nicht jedes Mal neu erfinden.
  • Noch einfacher und barrierefreier will diesen Prozess das niederösterreichische Startup MLReef gestalten.
  • Die Plattform ermögliche den direkten Austausch von ML-Inhalten und Know-how, und soll damit Synergieeffekte zwischen den Nutzern erzeugen.
  • MLReef wurde in mehrere Inkubatoren aufgenommen, konkret jene von ESA, NVIDIA, Amazon und Accent.

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