07.02.2020

Warum sich in Österreich derzeit ein Mobilitäts-Ökosystem etabliert

In Österreich etabliert sich derzeit mit "Community creates Mobility” ein Mobilitäts-Ökosystem, das die Mobilität von morgen ermöglichen soll. Mittlerweile beteiligen sich mehr als 80 Organisationen aus etablierten Unternehmen & Startups, öffentlichem Sektor, Wissenschaft und Zivilgesellschaft. Der brutkasten war bei einer sogenannten "Learning-Journey" in der Seestadt Aspern mit dabei und hat sich angesehen, wie die Mobilität von morgen von den Community-Mitgliedern gedacht wird und sie ins gemeinsame Tun kommen.
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Mobilitäts-Ökosystem
Einen Learning Case präsentierte das ÖBB-Corporate-Startup iMobility mit der Mobility as a Service App wegfinder | (c) Anthony Torno / der brutkasten
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In Zeiten der Klimakrise wird die Nachfrage nach intelligenten Mobilitätslösungen immer größer. Damit die Mobilitätswende gelingt, braucht es allerdings ein stärkeres gemeinsames Verständnis und Vernetzung der unterschiedlichsten Mobilitätskonzepte.

+++ zum Fokus-Channel: Mobility +++ 

Aus diesem Grund wurde in Österreich im Frühjahr 2019 vom Open Innovation Team der ÖBB die Plattform “Community creates Mobility” initiiert, über die sich die unterschiedlichsten Stakeholder der Mobilitätsbranche austauschen können. Dazu zählen etablierte Unternehmen und Startups, wissenschaftliche als auch öffentliche Institutionen sowie die Zivilgesellschaft. 

Neben den ÖBB beteiligen sich beispielsweise die Wiener Linien oder Uber Österreich, heimische Startups wie carployee und Bikemap sowie Forschungseinrichtungen wie das Institut für Höhere Studien (IHS) oder die FH St. Pölten. Mittlerweile zählt das Netzwerk rund 80 Akteure.

Voneinander lernen bei Learning-Journeys

Der Austausch unter den einzelnen Teilnehmerinnen und Teilnehmer erfolgt über sogenannte Learning Journeys. Dieses Vernetzungsformat findet regelmäßig in unterschiedlichen Mobilitäts-Hubs in ganz Österreich statt und dient dazu, den gemeinsamen Austausch zu fördern und über innovative Mobilitätslösungen zu lernen und gemeinsam zu gestalten.

 

Nach den ersten Learning Journeys 2019 wie etwa im thinkport VIENNA beim Hafen Wien fand nun im Jänner im aspern.mobil LAB in der Seestadt die dritte Learning Journey statt. Wie bei den Treffen üblich, stellten Vertreterinnen und Vertreter ihre Mobilitätskonzepte vor, um diese anschließend im Plenum zu diskutieren. 

Mobility Manifest als gemeinsames Verständnis

Wie Claudia Falkinger, Senior Innovation Manager bei den ÖBB, erläutert, verstehen sich die vorgestellten Mobilitätskonzepte als Learning-Cases. Dadurch soll ein stärkeres gemeinsames Verständnis von nachhaltiger Mobilität entwickelt werden.

Zentraler Bestandteil dessen ist ein sogenanntes Mobility Manifest, das nach einem kollaborativen Ansatz gemeinsam von der Community erarbeitet wird. Ziel ist es, die gemeinsamen Vorstellungen von Mobilität festzuhalten und auf Basis dessen ins gemeinsame Tun zu kommen.

Die drei Learning-Cases

Im Rahmen der dritten Learning-Journey wurden drei Learning-Cases präsentiert. Dazu zählten eine Mobilitätsstudie des aspern.mobil Lab, Erfahrungen, die das ÖBB-Corporate-Startup iMobility im Rahmen der Entwicklung ihrer App wegfinder gemacht hat sowie eine Open-Innovation-Challenge des Mobility Lab Graz zum Thema Fahrrad-Diebstahlschutz.

aspern.mobil LAB

Ziel des aspern.mobil LAB ist es im neuen Entwicklungsgebiet der Wiener Seestadt Aspern eine neue Mobilitäts- und Innovationskultur zu etablieren. Damit dies gelingt, wird unter anderem das Mobilitätsverhalten der Bewohner erforscht. 

Im Rahmen der Learning Journey stellte Christoph Kirchberger vom aspern.mobil LAB ein aktuelles Forschungsprojekt vor, bei dem ausgewählte Seestädter ihr Mobilitätsverhalten mit ihrem Smartphone tracken. Das Besondere daran: Die Mobilitätsdaten werden mit den Lebensstilen der Bewohnerinnen und Bewohner, die über Fragebögen erhoben werden, kombiniert. Dadurch lassen sich Aussagen treffen, welche spezifischen Mobilitätslösungen zu welchen Lebensstilen passen. Erste Ergebnisse, die unter anderem auch visualisiert die Verkehrsflüsse abbilden, sollen schon im Februar präsentiert werden.

Mobility Lab Graz

Beim zweiten Learning-Case handelte es sich um einen Open-Innovation-Wettbewerb des Mobility Lab Graz, der gemeinsam mit dem ÖAMTC Steiermark umgesetzt wurde. Ziel war es intelligente Diebstahlschutzlösungen für Fahrräder zu entwickeln. Im Rahmen der Challenge wurden nicht nur technische, sondern auch organisatorische und soziale Ideen gesucht. Die Ideen beschränkten sich dabei nicht nur auf Einzelpersonen, sondern umfassten auch Lösungen für Gemeinden, Betriebe und die Polizei. In diesem Fall wurden die Erfahrungen aus der Perspektive einer Teilnehmerin der Challenge mit der Community geteilt.

iMobility | wegfinder

Beim dritten Learning-Case handelte es sich um das ÖBB-Corporate-Startup iMobility mit seinem Routenplaner wegfinder. Die App kombiniert unterschiedliche Verkehrsmittel und zeigt somit den Nutzerinnen und Nutzer den schnellsten Weg an. Die Routenplanung berücksichtigt nicht nur öffentliche Verkehrsmittel, sondern inkludiert auch Car- oder Bike-Sharing-Angebote. Zudem können Tickets online gekauft werden. 

Gregor Fischer, Geschäftsführer von iMobility, gab den Teilnehmern Insights zur App-Entwicklung. In diesem Zusammenhang erwähnte Fischer Learnings als Corporate Startup der ÖBB. 

Die nächste Learning Journey #4

Zum Abschluss der dritten Learning-Journey wurden die Ziele und die weitere Ausrichtung für 2020 präsentiert. Dazu zählt die nachhaltige Weiterentwicklung und Etablierung der Community in Richtung Ökosystem. Dies umfasst neben dem Onboarding neuer Mitglieder auch österreichweite Aktivitäten von “Community creates Mobility”. 

Aus diesem Grund stehen schon bald die nächsten Learning Journeys am Programm. So wird am 10. März 2020 die Learning Journey im AirportCity Space am Flughafen Wien in die vierte Runde gehen. Anmeldungen sind bereits möglich. Im Laufe des Jahres sollen weitere Vernetzungstreffen in ganz Österreich folgen.


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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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