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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Die beiden Gründer Christoph Schütte und Patrick Prokesch | © Solid Labs
Die beiden Gründer Christoph Schütte und Patrick Prokesch | © Solid Labs

Es ist wohl die Königsdisziplin der Werbeindustrie: Ads müssen immer schneller produziert werden, wobei jede Anzeige ein hohes Leistungsniveau haben soll. Einige Firmen setzen auf rein KI-produzierte Werbungen, die aber, wie eine im Juni dieses Jahres veröffentlichte Studie von The Harris Poll zeigte, bei exzessivem Einsatz der Marke schaden. Dieses Problems nimmt sich das KI-Startup Solid Labs rund um den Klagenfurter und ehemaligen Meister-COO Patrick Prokesch an. Der eigens entwickelte „Solid Agent“ übernimmt die Produktion der Werbung, also vom Briefing bis zur fertigen Anzeige.

Der Launch war letzte Woche, dabei wurde auch eine siebenstellige Pre-Seed-Finanzierungsrunde aus dem Jahr 2025 kommuniziert. Die Liste der Business Angels gleicht einem Gipfeltreffen der DACH-Szene. Seriengründer Roman Kirsch (Yepoda), Epidemic-Sound-Mitgründer Tom Höglund sowie Gründer und Manager von u. a. Too Good To Go und nicht zuletzt OpenClaw-Gründer Peter Steinberger unterstützen das Unternehmen. Eine „illustre Runde“, wie sie Solid-Co-Founder Prokesch im brutkasten-Gespräch beschreibt.

Solid Labs entspreche „vom Core-Konstrukt“ auch Steinbergers Philosophie

„Ich kannte Peter noch von früher, als er noch bei PsdfKit war. Wir haben den Kontakt einfach aufrechterhalten“, erklärt der Klagenfurter Prokesch und ergänzt: „Ihm haben die Elemente gefallen mit denen wir arbeiten, weil sie einfach vom Core-Konstrukt auch seiner Philosophie entsprechen, wie Agenten arbeiten sollten.“ Zudem habe Steinberger die datenlastige Arbeitsweise der Agenten gefallen. Brutkasten fragte nach der Höhe des Kapitals, mit dem Steinberger eingestiegen ist. Eine Antwort steht noch aus. Steinberger habe das Startup aber von Beginn an beeinflusst und ihnen auch „gezeigt, wo die Reise hingeht“.

Das Problem mit der „Creative Fatigue“

Im Performance-Marketing sei die „Creative Fatigue“, also der Leistungsabfall einer Werbeanzeige, eine der größten Herausforderungen. Solid Labs steuert genau dem entgegen. Seine AI Creative Engine erstellt aus vorhandenem Videomaterial neue Video-Ads für Meta, TikTok und YouTube.

„Das funktioniert wie ein ‚Brand Brain‘ oder eine ‚Brand Memory‘, die mitwächst. Je mehr man auf der Plattform macht, desto schlauer wird das System. Das Erstellte bleibt immer on-brand, was für Consumer Brands und Agenturen extrem wichtig ist, damit kein AI Slop produziert wird“, erklärt Prokesch. Der Agent kann auch neue Varianten mit neuen Hooks, in anderen Formaten und Sprachen erarbeiten.

„Echte Menschen, echte Produkte, echte Orte“

Das Berliner Startup versteht sich dabei nicht als reines Schnitt- oder Design-Tool. Der Agent kann zwar auch KI-Videos erstellen, im „Mittelpunkt steht aber echtes Material: echte Menschen, echte Produkte und echte Orte“, wie die Firma kommuniziert. Soll heißen: Die Videos werden mit einer Kamera aufgenommen, Planung, Schnitt, Story übernimmt jedoch eine KI.

„Was eine Marke braucht, ist ein System, das sie kennt: ihr Material, ihre Stimme, ihre besten Ads. Solid zerlegt jedes Video in einzelne Szenen und versteht, was darin passiert. Dieses Wissen macht den Agenten für jedes Team nützlich, und genau darum haben wir Solid gebaut“, ergänzt Christoph Schütte, Co-Founder von Solid.

Auch wenn die KI Ideen vorgibt, das Video schneidet etc. kann der Mensch jederzeit eingreifen und so das Ergebnis anpassen. „Du hast hundertprozentige Kontrolle, um das Video oder die Szenen auch noch final zu bearbeiten. Das ist auf einer technischen Seite sehr schwierig“, sagt Prokesch. Dieses Merkmal hebe Solid Labs von seinen Mitbewerbern ab.

200 Videos in einer Woche

Firmen hätten durch Solid Labs vor allem einen starken Effizienzgewinn. Teveo, einer von Solids Kunden konnte laut Angaben des Startups aus einem Shoot über 200 finale Videos in einer Woche produzieren. Die Vision der beiden Gründer ist es, dass Performance- und Growth-Teams nur mehr ein Smartphone und Solid benötigen, um Werbungen produzieren zu können. Wie viele Kunden Solid aktuell hat, kommuniziert die Firma auf brutkasten-Nachfrage nicht. Sein Geschäftsmodell basiert auf einem Abomodell.

Solid Labs wird aktuell etwa im DACH-Raum, dem UK und den USA verwendet, wobei sämtliche Daten der Kunden ausschließlich auf europäischen Servern gehostet würden.

Ein Kreislauf zwischen Produktion und Performance

In Zukunft möchte Solid Labs Produktion und Performance nahtlos miteinander verknüpfen. Das heißt, künftig soll der Agent Anzeigen nicht nur erstellen, sondern auch direkt auf Meta, TikTok und YouTube veröffentlichen und Live-Performance-Daten wiederum zurück in die Produktion spielen. Dadurch baue jede Anzeige auf dem auf, was gerade funktioniere. „Wir arbeiten bereits aktiv daran, den Kreislauf zwischen Produktion und Performance zu schließen“, sagt Prokesch, der „schon bald den nächsten größeren Launch“ ankündigt.

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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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