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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(c) eologix-ping

Im Mai 2024 holte eologix-ping ein Millioneninvestment u.a. von Verbund X – brutkasten berichtete. Im gleichen Jahr führte das Grazer Startup Blitzdetektion ein und erweiterte sein Produktportfolio um Blitzüberwachungssysteme.

Eologix-Ping mit neuer Version

Nun hat Eologix-Ping die Markteinführung von „Event Lightning Fleet – Satellitenversion“ bekannt gegeben, einer neuen satellitengestützten Version seiner Blitzüberwachungslösung für Windturbinen.

Die neue Variante soll es Wind-Asset-Managern in abgelegenen Regionen mit geringer Konnektivität, in denen die Mobilfunkkommunikation unzuverlässig oder nicht verfügbar ist, ermöglichen, zu erkennen, welche Turbine von einem Blitz getroffen wurde – konkret geschieht das mittels Myriotas UltraLite-Satellitenkonnektivität.

Use-Case bleibt

Der grundlegende Use Case bleibt bei den Grazern jedoch unverändert: Betreiber wissen zu lassen, welche Turbine von einem Blitz getroffen wurde, damit sie Inspektionen priorisieren, die Wartungsplanung verbessern und Unsicherheiten nach Gewitterstürmen reduzieren können.

„Abgelegene Windparks sollten nicht einfach deshalb an operativer Transparenz verlieren, weil die Mobilfunkabdeckung begrenzt ist“, sagt Matthew Stead, CPO und Mitgründer von Eologix-Ping. „Mit ‚Event Lightning Fleet – Satellitenversion‘ erweitern wir die Blitzüberwachung auf Turbinenebene auf Regionen, in denen die traditionelle Kommunikationsinfrastruktur eine Hürde dargestellt hat.“

Einblicke auf Turbinenebene

Blitzeinschläge können erhebliche Blattschäden und Betriebsrisiken für Windturbinen verursachen. In vielen Fällen sind Betreiber gezwungen, nach Gewitterstürmen umfangreiche Inspektionen durchzuführen, ohne klare Anhaltspunkte dafür zu haben, welche Turbinen betroffen waren.

Im Gegensatz zu regionalen Wetterdiensten, die sich auf flächenweite Blitzaktivität konzentrieren, sei „Event Lightning Fleet – Satellitenversion“ darauf ausgelegt, betriebliche Einblicke auf Turbinenebene zu liefern.

Aus dem Archiv: Die Hintergründe zum Millioneninvestment für eologix-ping aus Graz

Das System erkenne Blitzereignisse direkt am Windturbinenturm mithilfe eines Magnetfeldsensors, der im Power and Communication Module (PCM) installiert ist. Der Sensor erfasst das durch den Blitzstrom im Turmgebäude induzierte Magnetfeld und generiert eine Ereignisbenachrichtigung, die in die Cloud übertragen wird.

Eologix-Ping-CEO: „Besonders relevant für viele Windparks in Lateinamerika“

„Wir sind stolz darauf, mit Eologix-Ping zusammenzuarbeiten, um die Blitzüberwachung auf Standorte auszudehnen, die traditionell außerhalb der Reichweite zuverlässiger Konnektivität lagen“, sagte Dan Franklin, Regional Sales Director bei Myriota.

Und Thomas Schlegl, CEO und Mitgründer von Eologix-Ping, ergänzt: „Mit dieser Markteinführung können Betreiber Blitzüberwachung auf Turbinenebene an Standorten einsetzen, die bisher schwer zu verbinden waren. Dies ist besonders relevant für viele Windparks in Lateinamerika, wo abgelegene geografische Lagen und begrenzte Telekommunikationsinfrastruktur nach Blitzereignissen operative blinde Flecken schaffen.“

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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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