06.06.2024
ELEKTRONISCHE NASE

Nosi: Tullner Startup digitalisiert Gerüche

Nach jahrelanger Forschung ist das AIT-Spinoff Nosi mit seiner elektronischen Nase mitten im Markteintritt. Wir sprachen mit Co-Founder Patrik Aspermair.
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Nosi - Das Nosi-Gründer:innen-Team (vlnr.) Klara Brandstätter, Patrik Aspermair und Johannes Bintinger | (c) ÖBB/Marek Knopp
Das Nosi-Gründer:innen-Team (vlnr.) Klara Brandstätter, Patrik Aspermair und Johannes Bintinger | (c) ÖBB/Marek Knopp

“Jeder kennt die Möglichkeit, das Sehen und das Hören zu digitalisieren. Man kann es sogar am eigenen Smartphone machen. Das Riechen zu digitalisieren war dagegen bislang nicht möglich”, sagt Patrik Aspermair. Mehrere Jahre lang entwickelten er und sein späterer Co-Founder Johannes Bintinger am AIT ein Geruchssensor-System, das genau das kann. Mit Klara Brandstätter als dritter Founderin an Bord folgte Anfang dieses Jahres die formelle Gründung des Startups Nosi – kurz für “Network for Olfactory System Intelligence” – mit Sitz in Tulln.

“Wir ahmen mit unserem System den Geruchssinn des Menschen nach”

Im Gegensatz zum Sehen, Hören und Fühlen, für deren Digitalisierung physische Sensoren genutzt werden, braucht es beim Riechen einen chemischen Sensor, der die Einflüsse in elektronische Signale übersetzt. “Wir ahmen mit unserem System den Geruchssinn des Menschen nach. Der Mensch hat etwa 300 unterschiedliche olfaktorische Rezeptoren. Aus deren Kombination kann er bis zu einer Trillion verschiedene Gerüche unterscheiden”, erklärt Aspermair. Analog zu diesen Rezeptoren nutzt Nosi Polymer-Sensoren. Ein Machine Learning-basiertes Software-System kann dann – wie das menschliche Gehirn – Gerüche wiedererkennen.

System wird jeweils für Usecase trainiert

Von einer Trillion erkannten Gerüchen ist das System des Startups dabei aktuell noch weit entfernt. Doch die braucht es auch nicht. “Wir trainieren es jeweils angepasst an den Usecase. Dafür braucht es keine ‘omnipotente’ Nase wie jene des Menschen, sondern eine kleine Anzahl antrainierter Gerüche, die erkannt werden müssen”, führt der Gründer aus. Die Wahrnehmungsschwelle liege dabei aber etwa dort, wo sie auch beim Menschen liegt.

Nosi zum Start mit Fokus auf wenige Branchen

Potenzielle Anwendungsfälle dafür gebe es sehr viele, etwa auch in der schwer zu erschließenden Medizinbranche, sagt Aspermair. “Die elektronische Nase soll überall dort reingesteckt werden, wo der Mensch seine Nase nicht reinstecken soll oder will”, sagt der Gründer. Aktuell fokussiert sich Nosi auf die Bereiche Smart Home, Indoor Air Quality, Pflege und Hotellerie, wo etwa ein Ungezieferbefall frühzeitig digital erschnüffelt werden kann.

Ausloten von B2B-Kunden und möglichen Systemintegratoren

“Wir sind gerade in der Markterprobungsphase. Wir versuchen auf verschiedenen Märkten einen Markteintritt. Dann wählen wir jene aus, die am lukrativsten sind, und passen das Produkt maßgeschneidert daran an”, so der Gründer. Dabei suche man nicht nur nach B2B-Endabnehmern, sondern auch nach Systemintegratoren. Anfang kommenden Jahres will Nosi die ersten Zielmärkte ausgewählt haben, ein halbes Jahr später dort auf den Markt gehen.

Hardware-Komponente für dreistelligen Eurobetrag

Die Hardware-Komponente des Systems, die etwa die Größe eines Smartphones hat, soll dabei für einen niedrigen dreistelligen Eurobetrag verkauft werden. “Mit unserem patentierten Herstellungsprozess können wir die Platine mit den Sensoren sehr günstig produzieren”, erklärt Aspermair. Diese Platine könne dann auch als Cartridge nach einer gewissen Nutzungsdauer kostengünstig ausgetauscht werden. “Sie hält mindestens ein Jahr. Wir haben einige schon erheblich länger im Einsatz”, so der Gründer.

Auch Mitbewerb für Nosi

Internationale Mitbewerber gebe es übrigens auch, räumt Aspermair ein: “Unser Alleinstellungsmerkmal ist ein Gesamtpaket. Wir lassen Kunden nicht mit den Geruchssensoren alleine, sondern helfen ihnen beim Antrainieren der Software, und passen das System an den jeweiligen Usecase an.”

Bereits mehrere Förderungen

Neben den wirtschaftlichen Plänen will Nosi auch auf technologischer Ebene noch viel weiterentwickeln. Eine aws-Preseed-Förderung, eine des niederösterreichischen Inkubators Accent sowie eine weitere Förderung des Landes Niederösterreich holte sich das Startup bereits. Zusätzliche Förderungen sollen folgen – auch ein Investment peile man mittlerweile an. “Wir sind schon mehrfach gefragt worden, waren zunächst aber noch zurückhaltend. Für unsere nächsten geplanten Forschungsprojekte wollen wir aber wahrscheinlich ein Investment aufstellen – auch als Hebel für eine Förderung”, so der Gründer.

Nosi auf dem Weg zum Megaoxel-Sensor

Letztlich soll die elektronische Nase immer genauer werden und mehr Gerüche erkennen können, skizziert Aspermair: “Ich verwende dazu den Begriff ‘Oxel’ analog zum Pixel bei Bildern. So wie die Digitalkameras immer besser wurden, wird es auch Geruchssensoren mit immer mehr Oxel und irgendwann Megaoxel geben.”

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
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