11.02.2019

MoonVision: Wiener AI-Startup gewinnt Hotel Sacher als Kunden

Das Wiener Startup MoonVision hat mit seiner Machine Learning-basierten Bilderkennungssoftware unter anderem einen Usecase für die Gastronomie vorgelegt. Nun konnte damit das Wiener Hotel Sacher überzeugt werden.
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MoonVision: So sieht die Verkaufsstation im Wiener Hotel Sacher aus.
(c) Gerry Frank / MoonVision: So sieht die Verkaufsstation im Wiener Hotel Sacher aus.

Hunderte, manchmal Tausende Menschen – vorwiegend TouristInnen – kommen täglich ins Hotel Sacher hinter der Wiener Staatsoper. Das Hauptziel: die weltberühmte Sachertorte – und zwar das Original. Dabei entstehen zu Spitzenzeiten naturgemäß lange Menschenschlangen. Dieser KundInnen-Ansturm soll nun deutlich effizienter abgewickelt werden. Und zwar mit Hilfe der Lösung des Wiener AI-Startups MoonVision.

+++ Wiener AI-Startup bringt Computern das Sehen bei +++

„Nicht mehr lange anstehen“

Kern der MoonVision-Technologie ist eine Machine Learning-basierte Bilderkennungssoftware. Sie erkennt mittels Kamera aus der Vogelperspektive Gegenstände. Im Fall des Hotels Sacher sind es die 60 verfügbaren Produkte aus dem Sortiment. Mit der Lösung des Startups werden sie nicht nur „mit nahezu 100prozentiger Genauigkeit“ erkannt. Das System setzt auch gleich den Bezahlprozess in Gang. „Wer bereits weiß, was er kaufen möchte, muss nicht mehr lange anstehen, sondern hat die Möglichkeit, das gewünschte Produkt einfach selbst aus dem Regal zu nehmen und direkt zu bezahlen“, erklärt Kamil Kula, Co-Geschäftsführer von MoonVision.

MoonVision-Technologie trifft Podest mit Samtpolster

Dafür hat Sacher – stilgerecht – ein Podest mit rotem Samtpolster anfertigen lassen, auf dem die Produkte von den KundInnen aufgelegt werden. Über die Plattform erkennt die integrierte Kamera das jeweilige Produkt bzw. dessen Verpackungsgröße und kommuniziert den entsprechenden Betrag automatisiert an das Kassensystem, sodass der Kunde den Kaufvorgang vollkommen autonom abschließen kann. „Franz Sacher hat mit seiner Tortenkreation für Fürst Metternich bereits 1832 Mut für Neues bewiesen. In diesem Sinne suchen wir stets nach modernen Ansätzen, die das Einkaufserlebnis für unsere Gäste und MitarbeiterInnen so angenehm wie möglich gestalten“, kommentiert Matthias Winkler, Geschäftsführer der Sacher Hotels.

„Es reicht oftmals eine einfache Handykamera aus“

MoonVision rühmt sich, eine besonders effiziente Bilderkennungslösung entwickelt zu haben. „Was bislang komplexe Analysen, Programmierkenntnisse und kostspieliges Equipment vorausgesetzt hat, gelingt uns mit einer anwenderfreundlichen End-to-End Lösung: Binnen kürzester Zeit filtert die Software die notwendigen Bilder vollautomatisch aus dem Foto- bzw. Videomaterial und trainiert das System, die entsprechenden Objekte oder Struktureigenschaften zu erkennen bzw. zu interpretieren. Dafür reicht oftmals eine einfache Handykamera aus“, heißt es seitens des Startups. Usecases legt MoonVision dabei übrigens nicht nur in der Gastronomie, sondern auch in der Industrie vor. Die Software erkennt etwa auch Makel an unterschiedlichen Materialien in der Produktion und leitet notwendige Handlungen ab.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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