09.04.2018

Moonvision: Wiener Startup zählt mit AI-Lösung Grillhendln und Bier

Das Wiener Startup Moonvision arbeitet mit Objekterkennung auf Basis von AI. Im ersten Use­Case wurden Grillhendln gezählt. Nun soll die Industrie erobert werden.
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Moonvision
(c) Moonvision - Die Objekterkennungssoftware arbeitet aus der Vogelperspektive.

Eine halbe Million Grillhendln wandert jedes Jahr aus den Küchen der Oktoberfestzelte. Dazu kommen fast acht Millionen Maß Bier und Dutzende andere Produkte. Für das Personal ist es kaum möglich, da mitzuzählen. Kassensysteme sind überfordert, die Umsatzeinbußen durch Schwund sind schmerzhaft. Ein Problem, das die Objekterkennungssoftware von Moonvision in Echtzeit lösen soll – aber, wenn es nach den Gründern Florian Bauer und Alexander Hirner geht, nicht das letzte. Mit der finanziellen Sicherheit und dem Digital­Know­how seiner Onlineagentur Moonshiner im Rücken gründete Bauer mit Hirner als CTO im August 2017 Moonvision. Sein Team – heute zehnköpfig – arbeitet seitdem an der Entwicklung und Implementierung von horizontalen Use­Cases im Bereich der AI-­unterstützten Objekterkennung.

+++ Wo steht die Artificial Intelligence wirklich? +++

Probleme aus der Vogelperspektive lösen

Moonvision hat ein erfolgreiches erstes Jahr hinter sich: Die Gastronomieprototypen wurden installiert, der Proof of Concept wurde geliefert, ein erstes Patent gesichert und eine erste Investmentrunde fünfstellig abgeschlossen. Jetzt will Moonvision zeigen, was es in anderen Bereichen kann – mit einem grö­ßeren Team und Industriepartnern. Denn laut Moonvision-­Gründer Bauer lassen sich aus der Vogelperspektive noch viel mehr Probleme lösen als nur der Schwund am Oktoberfest oder – wie in einer Kooperation mit A1 gezeigt – auf Skihütten. Vor allem, wenn die Objekterkennung über 30 Mal schneller trainiert als die vergleichbare Google­Technik. Das nächste, bereits laufende Projekt führt Moonvision in die Industrie, wo sehr viele sehr unterschiedliche Objekte, die über ein Fließband in eine Maschine befördert werden, erkannt werden, um im weiteren Prozess sortiert zu werden. Außerdem möchte man laut Gründer Florian Bauer „die Skalierungsmöglichkeit unserer Lösung im zweiten Quartal 2018 spürbar verbessern und damit den Umsatz im Jahresvergleich zumindest verfünffachen“. Ende des Jahres 2018 sollen dann Gespräche zu einem Series-­A-­Investment im siebenstelligen Bereich starten.

Die Funktionsweise von Moonvision

So funktioniert das System von Moonvision: Über eine Kamera von oben werden Bilddaten der sich darunter bewegenden Objekte aufgenommen und mithilfe der Moonvision­-Software analysiert. Am Ende werden die Daten der relevanten Objekte ausgegeben und per API mit der Software des Kunden verbunden – dort werden sie zu wertvollen Insights. Um die besondere Leistung von Moonvision zu verstehen, muss man den Prozess der Bildanalyse genauer betrachten. Das aufgenommene Videomaterial wird nämlich vor der Analyse für die künstliche Intelligenz auf relevante Snapshots reduziert, und zwar so stark, dass aus einem vollen Videostream nur noch wenige Bilddaten übrig bleiben. Anhand dieser Daten wird die KI trainiert – allerdings mit einem relativ geringen Aufwand und in vergleichsweise kurzer Zeit. Auch, dass hierbei keine Laborbedingungen herrschen müssen, um richtig zu liegen, hebt die Moonvision­-Software von bestehenden Systemen ab. Läuft das System schließlich, wird die Analyse weiterhin laufend verbessert: Durch die smarte Wiederverwendung bereits erstellter Daten können neue Objekte identifiziert, benannt und quantifiziert werden. Der  von 2017 zeigte laut CTO Alexander Hirner 30 Mal weniger Aufwand bei der Installation als bestehende Systeme und eine zehnmal schnellere Analyse im laufenden Betrieb – Zahlen, die, wenn sie bei den kommenden Use­Cases gehalten oder sogar gesteigert werden können, einen guten Vorsprung bedeuten.

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Österreich hat Probleme, seine KI-Expert:innen zu halten. | Symbolbild (c) Envato

Ein kürzlich erschienener Report der WU Wien dürfte gemischte Gefühle in Österreichs KI-Branche auslösen. Hierzulande habe man exzellente KI-Fachkräfte, aber zu wenige und obendrein Probleme, diese zu halten. Die Studie basiert auf der Analyse von 2,86 Millionen Beschäftigungsdatensätzen, also Job- bzw. Positionseinträgen, 1,23 Millionen individuellen Biografien und mehr als 123.000 Unternehmen in Österreich. 

Führend in technologischer Spezialisierung

Österreich belegt im europäischen Vergleich unter 38 Ländern Rang drei bei der technologischen Spezialisierung seiner KI-Fachkräfte. Eine Auszeichnung für die Alpenrepublik, schließlich zähle man in diesem Bereich zu den führenden Standorten in Europa. Trotzdem kommen diese Experten seltener in die breite Wirtschaft als in anderen vergleichbaren Ländern. 97 % der heimischen Unternehmen stellen keine KI-Spezialist:innen an.

„Wer ‚KI-Strategie‘ sagt und nicht ‚Menschen‘ meint, hat den Kern verfehlt: Adoption ist ein Personal-, kein IT-Thema“, sagt Can Tihanyi vom Institut für International Business der WU Wien: „Technologie-Adaption scheitert fast nie an der Technologie. Sondern an den Menschen, die fehlen, um sie in die Unternehmen zu tragen.“

Österreich verliert KI-Experten

Die wenigen Spezialist:innen, die es in Österreich gibt, wandern zudem im Laufe ihrer Karriere ab. Rund 17 % der Fachkräfte in Build-Rollen verlassen das Land. In Bereichen wie Generative AI oder Natural Language Processing ist es rund ein Viertel. Zudem stellen die Autoren der Studie fest, dass 44 % aller Abwander:innen bereits nach dem ersten Jahr Österreich den Rücken kehren.

„Wer hochqualifizierte KI-Expert:innen halten will, muss ihnen vom ersten Tag an attraktive Projekte, Entwicklungsperspektiven und fachliche Verantwortung bieten – genau im ersten Jahr entscheidet sich, ob jemand bleibt“, erklärt Andreas Schumacher, Chief Innovation Officer und Vorstandsmitglied der VTU Group. Der Nachwuchs bleibt hingegen aus, denn sechs Prozent der KI-Beschäftigten in Österreich sind Einstiegskräfte. „Österreich verliert nicht die Breite seiner KI-Fachkräfte, sondern seinen Platz im technologischen Spitzenfeld“, ergänzt Schumacher.

Mehr Ausbildungsplätze, Beratung und bessere Infrastruktur

Die Conclusio der Autoren ist klar: Es brauche mehr Ausbildungskapazitäten für KI-Fachkräfte an Universitäten. Unternehmen sollten zudem durch AI-Readiness-Programme unterstützt werden, KI im eigenen Betrieb einzusetzen. Ein Zugang zu geteilter Infrastruktur und Beratung könnte hierbei Abhilfe schaffen. Österreich benötige außerdem Maßnahmen, um KI-Spezialist:innen langfristig zu halten. Dabei brauche nicht jedes Unternehmen eigene KI-Teams, durch Transferzentren könne diese Lücke geschlossen werden.

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