04.12.2018

MoonVision: Wiener AI-Startup bringt intelligente Oberflächenerkennung

MoonVision bringt Maschinen nicht nur das Sehen bei, sondern auch, das Gesehene zu verarbeiten. Nach und nach weitet das Wiener AI-Startup die Anwendungsbereiche seiner Plattform aus, über die jetzt Qualitätskontrollen und Oberflächenerkennung möglich sind. Für die Industrie könnte das sehr spannend sein.
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MoonVision hat eine Oberflächenerkennung mit vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten in der Industrie entwickelt.
(c) MoonVision / Screenshot.

Das Wiener AI-Startup MoonVision, das Maschinen das Sehen beibringt, weitet seine Anwendungsfelder immer weiter aus. Beginnend mit der Erkennung von Speisen und Getränken in der Gastronomie – derbrutkasten berichtete – folgten bald auch Lösungen für Logistik und Handel. Das junge Unternehmen gab nun bekannt, dass es nun auch im Bereich der Oberflächenerkennung und Qualitätssicherung aktiv ist. Das besondere ist, dass MoonVisions Plattform nicht nur sehen, sondern das Gesehene auch verarbeiten kann. Nach eigenen Angaben ist MoonVision zudem knapp 100 Prozent präziser als das menschliche Auge.

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MoonVision: „Kleinste Schwachstellen an Oberflächen erkennen.“

Besonders dort, wo ein präzises Auge und Ausdauer gefordert sei, könne die Plattform hilfreich sein. Der Clou: Durch die erfassten Daten lassen sich weitere Prozesse anschließen z.B. Kassen oder andere Maschinen steuern, und weitere Informationen erheben. „Ausgehend von der Schnitzelerkennung für die Gastronomie haben wir unsere Plattform derart weiterentwickelt, dass wir heute bereits kleinste Schwachstellen an Oberflächen über Computer Vision erkennen. Unsere kostengünstige Lösung ist gleichermaßen präzise und einfach in der Handhabung“, so Kamil Kula, Co-Geschäftsführer von MoonVision.

Anwendungsgebiete in der Industrie

Für die neue Lösung von MoonVision sind vielfältige Anwendungsmöglichkeiten denkbar. Etwa könnten damit Industriemaschinen überwacht werden. MoonVision würde in diesem Fall beispielsweise Verschleiß und sogar den Grad des Verschleißes sofort erkennen und signalisieren, wenn einige Teile gewartet oder ausgetauscht werden müssen. Infolgedessen könnten Ausfälle in der industriellen Produktion besser vorgebeugt werden.

Auch bei der Herstellung von Produkten kann MoonVision Fehler erkennen und so die Qualitätskontrolle erheblich verbessern.  „Wir wollen unseren Kunden die Qualitätskontrolle so einfach wie möglich machen. Darum bietet unsere Plattform eine verlässliche, serviceorientierte und ausbaufähige Lösung, um beispielsweise Kratzer zu erkennen und zu typisieren. Damit können selbst Laien augenblicklich erforderliche Aktionen ableiten, ohne extra einen Experten zu Rate ziehen zu müssen“, ergänzt Kula.

Kein teures Equipment benötigt

Bislang waren derartige komplexe Analysen nicht oder nur mit kostspieligem Equipment möglich. MoonVision hat jedoch einen Weg gefunden, Maschinen das Sehen effizient und kostenschonend beizubringen. Oftmals reichen dafür einfache Handykameras. Die Software filtert die Bilder vollautomatisch aus dem Videomaterial und trainiert das System im Hintergrund über Artifical Intelligence. Dafür sind auf Anwenderseite keine spezielle Programmierkenntnisse mehr notwendig.


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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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