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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Das Founder-Team von Serwas, v.l. Timo Berkmann, Manuel Untergasser und Lucas Bolte | © Johannes Aitzetmüller
Das Founder-Team von Serwas, v.l. Timo Berkmann, Manuel Untergasser und Lucas Bolte | © Johannes Aitzetmüller

Im KI-Boom werden immer mehr Server benötigt und diese produzieren viel Wärme. Die Abwärme zum Heizen zu benutzen, liegt also auf der Hand, ein großer Einwand ebenso: Der Bedarf an Heizwärme unterliegt für gewöhnlich starken saisonalen Schwankungen, jener an Rechenleistung nicht. Das Innsbrucker Startup Serwas Technologies will diese Diskrepanz mit seinem System auflösen – brutkasten berichtete erst im September über ein Pre-Seed-Investment für das Unternehmen.

„Wollen Rechenleistung dort aufbauen, wo die entstehende Wärme direkt gebraucht wird“

„Wir wollen Rechenleistung dort aufbauen, wo die entstehende Wärme direkt gebraucht wird. Gerade Schwimmbäder sind dafür besonders interessant, weil sie das ganze Jahr über einen hohen Wärmebedarf haben“, erklärt Serwas-Mitgründer Timo Berkmann. Das Startup kann so gleichzeitig Abwärme an Projektpartner und Rechenleistung an externe Unternehmen verkaufen.

Das Innenbecken im StuBay im Tiroler Stubaital | (c) StuBay

In einem Hallenbad in Innsbruck läuft das System bereits. Nun wurde mit dem Freizeitcenter StuBay im Tiroler Stubaital ein weiterer Partner präsentiert. Noch vor Jahresende sollen erste Server in der Anlage aufgebaut und in die bestehende Gebäudetechnik eingebunden werden. Die eigens entwickelte Kühltechnologie ermögliche es, die entstehende Abwärme mit Temperaturen von bis zu 70 °C nutzbar zu machen, ohne dass dafür eine zusätzliche Wärmepumpe benötigt werde, heißt es vom Startup.

Schrittweiser Ausbau im StuBay geplant

Nach der ersten Anbindung gemeinsam mit anderen beteiligten Fachunternehmen soll beim System im StuBay dann ein schrittweiser Ausbau erfolgen, „der sich am Wärmebedarf und den technischen Möglichkeiten des Freizeitcenters orientiert“. Mit dem weiteren Ausbau wolle man einen wachsenden Beitrag zur Wärmebereitstellung leisten.

Nach der erwähnten Pre-Seed-Finanzierung über knapp 300.000 Euro durch Gateway Ventures, Business Angels aus dem Pioneers Club und das MCI Innsbruck will Serwas zudem weiteres Kapital aufnehmen: Aktuell läuft eine Crowdinvestingkampagne des Startups.

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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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