16.05.2022

Nivilli: Gründer macht Clogs mit Nägeln

Um das Nivellieren und Aerifizieren leichter zu gestalten.
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Nivilli, Nagelschuge, Nivellieren, Aerifizieren, Wiese Belüften
(c) Nivelli - Eine Erfindung die bei Bauarbeiten helfen soll.

„Warum gibt es denn keinen bequemen Schuh, der das Nivellieren einer Fläche, sowie das anschließende Rakeln und Entlüften der nassen Ausgleichsmasse einfach und sicher ermöglicht? – das war die Frage, die Wilhelm Frank, Gründer von Nivilli lange beschäftigte.

Herkömmliche Tragesohlen werden üblicherweise per Klettverschluss am eigenen Arbeitsschuh angebracht, sind schwer anzuziehen und strotzen vor Umknick-Gefahr. Das wusste Frank aus eigener Erfahrung.

Nivilli: Nägeltausch möglich

Bis zu seiner Nivilli-Idee konnten sich der Gründer den ganzen Tag nur langsam auf jenen wackligen Sohlen bewegen und knickte trotzdem immer wieder mit dem Knöchel um. Zudem waren seine teuren Arbeitsschuhe immer wieder voller Nivelliermasse und mussten mühsam gereinigt werden, um sie ein weiteres Mal zu benutzen.

Deshalb hat es sich sein Startup zur Aufgabe gemacht hat, den Nagelschuh neu zu denken. Sein Kunststoff-Clog ist mit Nägeln an der Sohle ausgestattet, die je nach Bedarf durch verschiedene Nägel ausgetauscht werden können. So könnten Handwerker schnell in die Schuhe schlüpfen, die einen sicheren Halt geben und das Umknicken verhindern sollen.

Aerifizieren

Sein Schuh besteht aus veganem PU-Material und kann nach getaner Arbeit mit Wasser abgewaschen werden. Neben dem Nivilli Work bietet der Gründer auch den Nivilli Air an, einen Nagelschuh für den Garten, mit dem sich der Rasen belüften lässt, indem man über das Gras spaziert – dem sogenannten Aerifizieren.


Mehr über Nivilli gibt es heute in der „Höhle der Löwen“ Weiters dabei: VapoWesp, Aivy, Mijasi und Nice Tarts.

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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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