25.04.2019

Big in Japan: Wiener Startup mostly.AI gewinnt Pitching-Wettbewerb in Tokio

Das Wiener Startup mostly.AI hat vergangenes Jahr die ersten Schritte nach Japan gesetzt und nun einen bedeutenden AI-Wettbewerb in Tokio gewonnen. Auch das Startup Parkbob hat auf dem Event gepitcht.
/artikel/mostly-ai-japan
mostly.AI
(c) mostly.AI

Das Wiener Startup mostly.AI hat am 24. April in Japan im Rahmen des AI SUM World 30 einen Preis gewonnen, der von Sony Network Communications vergeben wurde. Im Preis inkludiert ist ein Interview mit der japanischen Wirtschaftszeitung Nikkei und somit eine Exposure in der japanischen Wirtschaftswelt, sowie eine Zusammenarbeit mit Sony Network Communications.

Laut Arnold Ackerer, stellvertretender Wirtschaftsdelegierter im Außenwirtschaftscenter Tokio handelt es sich bei dem Event um die größte Konferenz für angewandte AI in Japan. Vergangenes Jahr hatte mostly.AI laut Ackerer mit dem techBIZKON und dem goTokyo-Programm den ersten Kontakt mit dem japanischen Markt gehabt. Der Preis wurde am Abend im AußenwirtschaftsCenter mit einer Delegation der Stadt Wien gefeiert.

mostly.AI
(c) AußenwirtschaftsCenter Toikio

Das Startup mostly.AI kreiert mit seiner Software synthetische Daten für Unternehmen. Ende 2018 hatte das junge Unternehmen ein Investment in Höhe von einer Million Euro erhalten, wie der brutkasten damals exklusiv berichtete.

+++Die Details zum Investment in mostly.AI+++

Neben mostly.ai hat auch das Startup Parkbob auf dem Event gepitcht. Auch Parkbob befindet sich auf der Erfolgsschiene: Dieses Jahr konnte das Unternehmen bereits Partnerschaften mit Amazon und mit der ESA verkünden.

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ReactWise
© ReactWise - CEO Alexander Pomberger (l.) und Co-Founder und CTO Daniel Wigh.

Alexander Pomberger hat in Wien an der Uni Wien und der TU studiert. Danach zog es ihn ins Ausland, zuerst zum MIT in Massachusetts und nachher nach Cambridge, wo er seinen Master bzw. sein Doktorat machte. Als organischer Chemiker hat er während einiger Industriepraktika gesehen, wie „Trial-end-error“-gestützt und teilweise ineffizient die Forschung in der pharmazeutischen Wirkstoffherstellung ist.

Während seines PhDs in Cambridge – welcher in Kollaboration mit dem Chemieriesen BASF war – hat sich der Founder Skills in der KI angeeignet und diese auf chemische Fragestellungen angewandt. Gemeinsam mit seinem Co-Founder Daniel Wigh, der in derselben Forschungsgruppe war, hat er gezeigt, wie effektiv „Bayesian Optimization“ (Anm.: sequenzielle Methode für die Optimierung von Black-Box-Funktionen) für die Beschleunigung von chemischer Prozessoptimierung sein kann: „Da die meisten Chemiker allerdings nicht programmieren können und es hier noch diese ‚Usability-Gap‘ gab, haben wir uns entschlossen unsere Expertise zu kommerzialisieren und haben ReactWise gegründet“, erklärt er.

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Nach der Teilnahme an Y Combinator konnte ReactWise eine Pre-Seed-Runde abschließen und sich insgesamt über 3,4 Millionen US-Dollar an Finanzierung sichern. Alle Investments wurden per SAFE (Simple Agreement for Future Equity) getätigt. Vom Y Combinator kamen 500.000 US-Dollar; von der britischen Regierung über einen „Innovate UK„-Grant 1,5 Millionen US-Dollar. Zudem beteiligten sich weitere CVCs, Family Offices und Angel Investoren.

Die Zeit im Y Combinator bezeichnet Pomberger als produktive und intensive Tage. Er lernte, wie man als „early-stage“ sein Unternehmen formen muss, um ein Startup zu beginnen. Zu weiteren „Learnings“ zählten, mit den Kunden zu sprechen und deren Problem zu verstehen und dass man aus Fehlern mehr lerne, als aus Erfolgen. Zudem solle man sich ehrgeizige, aber erreichbare, Ziele setzen und jede Woche den Fortschritt verfolgen. „Die meisten ‚Learnings‘ jedoch kommen von anderen Foundern“, sagt Pomberger und rät: „Baue dein Netzwerk früh auf.“

ReactWise: „Kosten für Pharma senken“

Das Londoner Startup, das mittlerweile über zwölf Kunden (zwei davon große Pharmafirmen) verfügt, entwickelte einen KI-Co-Pilot für die Optimierung eben jener chemischen Prozesse. „Wir revolutionieren die Art und Weise, wie Chemie betrieben wird, mit leistungsstarker datengetriebener Optimierung und robotergesteuerten, autonomen Laboren. Dadurch reduzieren wir Kosten in der Forschung und bringen lebensrettende Medikamente schneller auf den Markt“, sagt Pomberger. „Unsere Technologie beschleunigt die Optimierung chemischer Prozesse um das 30-fache im Vergleich zu traditionellen Methoden. Damit helfen wir Pharmaunternehmen, Kosten zu senken, die Produktion zu skalieren und die Nachhaltigkeit zu verbessern.“

Durch die Kombination von „Bayesian Optimization“, „High-Throughput-Experimentation“ (Anm.: naturwissenschaftliche Vorgehensweise, in der massiv parallelisiert Experimente durchgeführt werden) und Robotik würden die Entwicklungszeiten für die Herstellung neuer Medikamente von Monaten auf Tage reduziert werden, so der Founder.

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