28.03.2024
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Wiener 3D-KI-Startup nuvo: “Wien ist der beste Ort, um als Deep Learning Startup zu starten”

Die Plattform nuvo setzt KI ein, um aus einfachen Smartphone-Fotos hochwertige 3D-Visualisierungen zu machen. Wir haben mit Gründer Cristian Duguet über die weiteren Wachstumsschritte gesprochen und warum sich Wien als Standort eignet, um ein Deep Learning Startup zu gründen.
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Christian Duguet | (c) nuvo

Die Plattform nuvo setzt KI ein, um aus einfachen Smartphone-Fotos hochwertige 3-D-Visualisierungen zu machen. Wir haben mit Gründer Cristian Duguet über die weiteren Wachstumsschritte gesprochen und warum sich Wien als Standort eignet, um ein Deep Learning Startup zu gründen.

Cristian Duguet war als Augmented-Reality- und Machine-Learning-Engineer unter anderem an der TU München, bei der Deutschen Raum- und Luftfahrt, bei Volkswagen oder in Zusammenarbeit mit der Nasa tätig. 

Mittlerweile ist der gebürtige Chilene in Wien ansässig und will nun ein Problem lösen, das die 3D-Kreativbranche betrifft: “Heutzutage braucht man immer noch fünf Jahre, um zu lernen, wie man ein 3D-Artist sein kann. Aus 2D-Grafiken – wie Fotos oder Skizzen – 3D-Objekte zu erstellen, ist teuer und äußerst zeitintensiv. Vor allem dann, wenn man es hochwertig machen will.” 

Hier setzt das Startup nuvo an, das CEO Cristian Duguet zusammen mit seinem CTO und Co-Founder Peter Meades 2023 gegründet hat. Unterstützt wurde nuvo in seiner Pre-Seed-Phase von der Austria Wirtschaftsservice GmbH (aws). 

“Günstiger und schneller als Agenturen” 

Ganz allgemein gesagt: Das Erstellen von 3D-Grafiken für Handel und Industrie ist ein aufwendiger Prozess, der meist einen langen Ausbildungsweg und spezifisches Know-How erfordert. 

Dies will Duguet gemeinsam mit Co-Founder Meades und einem bald zehnköpfigen Team ändern: Ihre SaaS-Lösung nuvo soll es ermöglichen, kosten- und zeiteffizient 3D-Grafiken auf Basis von Bild-, Video- oder Texteingaben zu erstellen. Die Basis dazu sind verschiedene KI-Algorithmen. 

Nuvo setzt künstliche Intelligenz ein, um aus Texteingaben oder Smartphone-Fotos  bzw. -Videos hochwertige 3D-Visualisierungen zu erstellen. Der Vorteil für User:innen: Nuvo ist günstiger und schneller als Agenturen. 

“Wir wollen eine zentrale KI-Plattform sein, die neben grafischen Inputs auch nur mit semantischen – also sprechenden oder schreibenden – Prompts arbeiten kann. Unser Ziel ist es, allen Menschen – auch jenen ohne technische Ausbildung – zu ermöglichen, hochwertige 3D-Modelle erstellen zu können”, sagt Duguet über die Vision von nuvo.

Die Zielgruppe von nuvo

Die Plattform richtet sich an Kund:innen aus dem E-Commerce- und Industrie-Bereich, die möglichst realistische Produkt- und Markenerlebnisse vermitteln wollen, ohne das Produkt physisch in Augenschein nehmen zu müssen. 

Außerdem legt nuvo einen besonderen Fokus auf die Oberflächen der 3D-Konstruktionen: Das Team rund um Duguet und Meades entwickelt eine Software für einen 3D-Scanner, der jede Art von Material und Objekten scannen kann – sei es Schmuck, Spielzeug oder Fahrzeuge. 

“Bislang finden 3D-Visualisierungen auf KI-Basis vor allem im E-Commerce Anwendung. Mit Sneakern zum Beispiel geht das ganz gut, weil deren Oberfläche meist matt ist – und das kann die KI gut abbilden. Sobald sich die Oberfläche aber ändert – also glänzt oder spiegelt – wird das 3D-Modell ungenau. Das wollen wir ändern”, meint Duguet zu nuvo.

Der Betrieb läuft seit 2023 in Form einer GmbH. Duguet setzt indes auf internationale Märkte wie Deutschland, England oder die USA. Ziel der Innovation sei es außerdem, einen virtuellen Don Draper zu erschaffen – sprich einer selbst-optimierenden kreativen KI, die Texte und Visuals entwickelt und die am besten geeigneten Versionen für den jeweiligen Einsatz auswählt. 

Langfristig wolle man die SaaS-Plattform nicht nur B2B-, sondern auch B2C-Kund:innen zur Verfügung stellen.

“Wien ist der beste Ort der Welt, um mit einem Deep Learning Startup zu starten”

Obwohl sich das Startup mit seinen Leistungen primär auf internationale Märkte fokussiert, sieht Duguet Wien als “besten Ort, um mit einem Deep Learning Startup anzufangen.” Grund dafür sei einerseits die hohe Lebensqualität, die ihm Österreich – konkret der Standort Wien – biete. 

“Hier gibt es für uns als DeepTech-Startup außerdem sehr gute Förderungen – wie jene der aws. Wenn es allerdings um private Eigenkapital-Investitionen geht, sind wir immer noch nicht ganz da, wo wir sein könnten. Ich denke, hauptsächlich wegen der Mentalität”, meint Duguet. 

Aus diesem Grund habe sich das Startup auf der Suche nach Eigenkapital-Investitionen mittlerweile ins Ausland – konkret nach England – begeben: “Wir haben hier in Wien angefangen, sind aber nach London expandiert, da unser Geschäftszweck mit der Investorenmentalität dort sehr kompatibel ist. Die USA wären optimal gewesen, aber England ist ein guter Zwischenschritt.”

“Ohne Förderung und Unterstützung der aws wäre uns dieser Schritt allerdings nicht möglich gewesen”, sagt Duguet im brutkasten-Gespräch. Mittlerweile zählt das Startup bereits einen britischen Investor. Aktuell befände es sich im Closing der Fundraising-Phase – ob und inwiefern internationale Investoren Potenzial in nuvo sehen, wird sich in naher Zukunft zeigen. 


*Disclaimer: Das Startup-Porträt entstand in Kooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws).

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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