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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(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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