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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Lympik
Teamfoto: Links: Tom Schwartz, rechts Thomas Peroutka | (c) Lympik

Bereits im Oktober 2022 hat die ESA in Hinblick auf die olympischen Spiele 2024 in Paris und 2026 in Milano-Cortina Förderungen unter dem Motto “Space for Olympic Games” ausgeschrieben. Europäische Startups und KMUs sollten und sollen weiterhin dabei unterstützt werden, erfolgreiche Geschäftsmodelle zu entwickeln, die Weltraumtechnologie nutzen und den olympischen Spielen damit Nutzen bringen.

Das niederösterreichische Startup Lympik hat aus dem Topf eine Förderung im unteren sechsstelligen-Bereich erhalten. Damit möchte man seine Produkte weiterentwickeln und Geschäftsfelder ausweiten. Auch eine Folgeförderung stehe im Raum.

Lympik: Angebot ausbauen

“Meine Idee war von Beginn an, Weltraumtechnologie wie Satellitennavigation und -kommunikation, für den Sport zu nutzen”, erklärt der Gründer von Lympik, Thomas Peroutka, der selbst viele Jahre als Leistungssportler aktiv war. “Begonnen haben wir mit einer neuen Art der digitalen Zeitmessung, dann kamen GPS-Tracking und Videoanalyse dazu. Diese Kombination können wir nun dank der ESA-Förderung schneller und umfangreicher ausbauen.” Aktuell ist das ÖSV-Biathlon-Team der erste Testanwender der neuen Lösung.

“In sechs bis neun Monaten wollen wir so weit sein, dass unsere Lösung für digitale Zeitmessung, GPS-Tracking und Videoanalyse für unterschiedliche Sportarten einsatzbereit ist”, so Peroutka weiter.

Bisher konnten in Sportarten wie Ski Alpin oder Langlauf im Training lediglich die Endzeiten sowie drei bis vier Zwischenzeiten verglichen werden. Mit der Technik von Lympik – brutkasten berichtete – sei eine minutiöse Detailanalyse möglich: Etwa, wer an welcher Stelle auf welcher Linie wie viele Millisekunden gewonnen oder verloren hat oder welche Ausrüstung zum Einsatz kam.

Sensoren

“Durch unsere Lösung stehen nicht nur viel mehr Informationen zur Verfügung, die Teams ersparen sich auch viel Zeit- und Personalaufwand bei der Analyse und noch mehr bei der Auswertung. Während bisher immer eine Person während des Trainings alle Eckpunkte manuell in ein Tablet eingeben musste, geht jetzt alles automatisch”, erklärt Peroutka.

Die Athletinnen und Athleten werden vom Startup dazu mit Sensoren ausgestattet und das Training wird gefilmt. Nach dem Training werden die Videos in eine App geladen und automatisch mit den Daten aus der Zeitmessung und dem GPS-Tracking synchronisiert. Nach wenigen Sekunden stehen die Daten aufgegliedert bereit.

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