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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Die beiden CEOs von ParityQC: Wolfgang Lechner und Magdalena Hauser. | © Günther Egger

ParityQC, der Quantenarchitekt aus Innsbruck, vermeldet eine Partnerschaft mit dem Quantensoftware-Unternehmen Classiq, um die Parity-Twine-Technologie der Tiroler in die Quantensoftware-Engineering-Plattform des Partners aus Israel zu integrieren. Dies soll Entwicklern und Unternehmen einen effizienteren Weg vom Entwurf von Quantenalgorithmen bis zur Ausführung auf Quantenhardware bieten.

ParityQC: Komplexität reduzieren

Die Zusammenarbeit konzentriert sich auf eine zentrale Chance im Quantencomputing: die Übersetzung von High-Level-Quantencomputing-Anwendungen in Schaltkreise, die effizient auf Quantenhardware mit begrenzter Qubit-Konnektivität ausgeführt werden sollen. Das universelle Optimierungsprotokoll von Classiq und die algorithmusbewussten Techniken von ParityQC ergänzen sich dabei zu einer integrierten Methodik. Ziel ist es, die Komplexität der Schaltkreise und kostspielige SWAP-Operationen zu reduzieren – ein häufiger Engpass auf heutigen Quantencomputern. In anderen Worten: Es geht darum, ein zentrales Problem zu lösen und Quanteninformationen auf unterschiedlichen Hardware-Systemen effizient zu verbinden.

Die von ParityQC entwickelte Parity-Twine-Technologie soll, in anderen Worten, ein zentrales Problem beim Quantencomputing lösen: Wie Quanteninformationen auf unterschiedlichen Hardware-Systemen effizient verbunden und verarbeitet werden können.

„Hürde senken“

„Die Integration der Parity Tools in die Plattform von Classiq bringt hardwarebewusste Kompilierung direkt in die High-Level-Entwicklungsworkflows und senkt so die Hürde für die Erstellung nützlicher Quantenanwendungen“, sagt Wolfgang Lechner, Co-CEO von ParityQC.

Magdalena Hauser, Co-CEO von ParityQC, ergänzt: „Bedeutende Fortschritte im Quantencomputing basieren auf Zusammenarbeit, und die Zusammenführung unserer sich ergänzenden Stärken ist das, was das gesamte Feld voranbringt.“

Interoperabilität möglich machen

Darüber hinaus konzentriert sich die Initiative auf eine skalierbare Quantensoftware-Infrastruktur für aktuelle verrauschte Quantengeräte sowie für zukünftige fehlertolerante Quantensysteme. Die Zusammenarbeit soll hardwareunabhängige Ansätze stärken und die Interoperabilität über mehrere Quantenplattformen hinweg ermöglichen.

Ökosystem unterstützen

„Quantencomputing wird in großem Maßstab nur dann praxistauglich, wenn die Softwareschicht die Lücke zwischen der algorithmischen Absicht und den Einschränkungen realer Maschinen automatisch schließen kann“, sagt Nir Minerbi, Mitgründer und CEO von Classiq.

Da Unternehmen und Regierungen ihre Investitionen in das Quantencomputing erhöhen, wird erwartet, dass eine skalierbare Architektur und entsprechende Softwaretools als fehlendes Bindeglied zwischen den theoretischen Versprechungen der Technologie und ihrer einsatzfähigen Realität dienen. Das deutsche Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) unterstützt dieses Projekt aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages.

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