03.05.2022

Motobit: Motorrad-App warnt vor Gefahren und empfiehlt Pausen

Auch eine statistische Erfassung des eigenen Fahrverhaltens und das Teilen seiner Ausflüge sind möglich.
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(c) Motobit - Motobit entwickelte ein Wearable, um u.a. das eigene Fahrverhalten zu studieren.

In Österreich gibt es rund 600.000 Motorradfahrer. Nikolaus Mikschofsky ist einer davon. Er weiß, dass jeder dritte Unfalltote auf heimischen Straßen auf zwei Rädern starb. Darum haben er und Alessio Severin eine App namens Motobit entwickelt, die vor Gefahrenstellen warnt.

Motobit: Analyse der Motorrad-Fahrten

Dabei greift die App auf Daten aus dem Netz zurück bzw. haben User:innen selbst die Möglichkeit auf gefährliche Stellen hinzuweisen. Zusätzlich sorgt ein spezieller Algorithmus dafür, dass das individuelle Fahrverhalten analysiert wird und Warnungen dem jeweiligen Fahrer oder der Fahrerin angepasst sind.

Wearable ähnlich einer Smartwatch

Damit möchten die Gründer dafür sorgen, dass Motorrad-Faher:innen ein Gefühl dafür bekommen, in welchen Limits sie sich beim Fahren bewegen. Motobits eigenes Wearable-Device Sentinel vibriert bei Warnungen ähnlich einer Smartwatch, nur wesentlich stärker, wie Mikschofsky erklärt.

Motobit-App empfiehlt Pausen

Zusätzlich ist es per Motobit möglich, 3D-Videos der eigenen Fahrten zu erstellen und jene sowie Statistiken zu teilen. Die Premium-Version erlaubt es zudem Schräglagen und Beschleunigungen zu analysieren, sowie einen Hinweis zu erhalten, wann man denn lieber eine Pause einlegen sollte.


Motobit ist heute bei „2 Minuten 2 Millionen“ zu sehen. Außerdem dabei: Pussy Bussi, Schenke RosenCowonder und Wisch Wasch.

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Das neue Labor von Sequestra ist weltweit einzigartig. | © sequestra

Es ist wohl eine der großen Fragen unserer Zeit: Wie kann der CO2-Gehalt in der Atmosphäre reduziert werden? Das Wiener Startup sequestra nimmt sich dieses Problems an. In seinem neu eröffneten und weltweit einzigartigen Labor erhebt es, wie viel CO2 in Schlacken, Aschen und Baurestmaterialien gebunden werden kann. Dadurch sollen die technologischen und monetären Nutzungsmöglichkeiten von diesen Materialen bewertet werden können. Kernstück ist die selbst entwickelte Analyseplattform Luma, die durch automatisierte Versuchsabläufe fundierte Daten über die CO2-Bindung und Materialumwandlung liefert.

„Maßnahmen zur CO2-Reduktion, sei es durch Verringerung industrieller Emissionen oder das Entfernen von CO2 aus der Atmosphäre, müssen durch transparente und wissenschaftlich fundierte Methoden belegt werden. Bei sequestra arbeiten wir an audit- und zukunftsfähigen Lösungen, welche das Rückgrat der Messung und Validierung von CO2-Bindung durch Mineralisierung bilden“, erklärt Chief Scientific Officer Matthias Ginterseder.

Ziel ist die globale Marktführung

Zu sequestras Kunden zählen Unternehmen z. B. aus der Stahl-, Zement- oder Bauindustrie. Die Absicht des Greentech-Startups ist klar. Es möchte globaler Marktführer im Feld der Messung und Optimierung von CO2-Mineralisierungsprozessen, also der Bindung von CO2 in z. B. mineralischen Reststoffen, werden. Mittelfristig will sequestra seine Messmethoden und Analysetechnologien zum Industriestandard entwickeln.

Sequestra untersucht wie viel CO2 in diversen Materialien gebunden werden kann. | © sequestra

2027 sollen Anlagen vermarktet werden

„Zurückblickend freuen wir uns sehr, sogar deutlich früher als ursprünglich geplant von unseren ersten Schritten der Technologieentwicklung bis zur Inbetriebnahme des kommerziellen Labors fortgeschritten zu sein“, sagt Roberto Lerche-Antoniazzi, Founder and Co-CEO von sequestra. Das Wiener Startup baut aktuell eine vorindustrielle Anlage am Standort Attnang-Puchheim. Ende 2027 möchte das Greentech-Unternehmen erste industrielle Anlagen zur CO2-Abbindung vermarkten.

Laut eigenen Angaben gehört die Firma zu den am schnellsten wachsenden Greentech-Unternehmen Mitteleuropas. Anfang des Jahres schloss sie eine Seed-Finanzierungsrunde über drei Millionen Euro ab. Überdies wurde sequestra durch die aufeinander aufbauende Förderprogramme der FFG unterstützt.

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