25.03.2021

MLReef: NÖ-KI-Startup kooperiert mit Rüstungskonzern Saab

Das niederösterreichische Machine Learning-Startup und der schwedische Konzern arbeiten gemeinsam an Open-Source Entwicklungsplattformen für Maschinelles Lernen.
/artikel/mlreef-saab
MLReef liefert KI für den Rüstungskonzern Saab
(c) Saab AB: Soldat mit dem HighTech-Waffensystem "Carl-Gustaf M4"

Stattgefunden hat die Startup-Woche Vienna UP’20 zwar nicht – für Mai 2020 geplant, wurde sie coronabedingt auf dieses Jahr verschoben. Für das niederösterreichische Startup MLReef hat sich daraus dennoch eine Kooperation ergeben, wie das Unternehmen nun in einer Aussendung mitteilte. Und zwar mit dem schwedischen Flugzeugbau- und Rüstungskonzern Saab, der dort als Kooperationspartner engagiert war.

Machine Learning: MLReef baut für Saab Offline-Lösung

Konkret gehe es um eine Kooperation im Bereich von Open-Source Entwicklungsplattformen für Maschinelles Lernen. Dabei geht das Startup im Zuge der Zusammenarbeit von einem Kernelement seines Produkts ab: die Cross-User- und Cross-Project-Zusammenarbeit, die es Nutzern der Plattform ermöglicht, Machine Learning-Elemente andere zu nutzen und vice versa. Stattdessen wurde für Saab vor dem Hintergrund strikter Data-Security-Parameter lokal installierte (On-Premises) Software entwickelt, heißt es von MLReef. Der schwedische Konzern baut unter anderem Kampfflugzeuge, U-Boote und HighTech-Infanterie-Kampfsysteme.

Saab Gripen E
(c) Saab AB: Die brasilianische Luftwaffe setzte auf das Saab Kampfflugzeug Gripen E

„Unter dem Namen ‚Nautilus‘ werden wir unsere Wissens-Datenbank erstmals als abgekapselte Version zur Verfügung stellen, die in die Offline-Serverumgebung von Saab integriert wird, um die besonderen Sicherheitsstandards der Rüstungsindustrie zu berücksichtigen. Eine besondere Herausforderung, da ML-Skripte üblicherweise auf externe Bibliotheken angewiesen sind, die über das Internet abgerufen werden“, erklärt Camillo Pachmann, Gründer und Geschäftsführer des 2019 gegründeten Startups.

Karl Eldebo, verantwortlich für Startup-Kollaboration und Innovation bei Saab, erklärt, warum man genau dadurch überzeugt wurde: „Im Gegensatz zu etablierten, großen Anbietern im Bereich ML, die ihre Services nur cloudbasiert zur Verfügung stellen, konnte uns MLReef als Vorreiter im Bereich lokal installierter MLOps-Software die besonderen Anforderungen an Sicherheit und On-Premises Software optimal erfüllen“.

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz

KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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