28.04.2025
FAHRRAD

Oberösterreicher präsentiert mobile Waschstation für Fahrräder

Gerald Holzinger aus Oberösterreich hat mit Renewbike eine manuelle Fahrradwaschanlage entwickelt. Dabei setzt er auf Komfort und Nachhaltigkeit gleichermaßen.
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Gerald Holzinger aus Oberösterreich hat eine mobile Fahrradwaschstation entwickelt. (c) Gerry Frank / Puls 4
Gerald Holzinger aus Oberösterreich hat eine mobile Fahrradwaschstation entwickelt. (c) Gerry Frank / Puls 4

Die Waschstation wurde von der Familie Holzinger aus der generationsübergreifenden Unternehmensgruppe „Hoga“ entwickelt, wie die Oberösterreichischen Nachrichten berichten. Die Reinigung des Fahrrads ist nicht nur für die Optik wichtig – vor allem beeinträchtigt Schmutz auch die Funktionalität des Rads. So werden auf Dauer unter anderem die Schaltung, das Kugellager oder die Seilzüge in Mitleidenschaft gezogen.

Besonders interessant für Fahrradfahrer:innen in der Stadt

Es sei oft schwierig, eine geeignete Fahrradreinigung zu finden, so schreibt renewbike auf seiner Website. Und gerade in der Stadt sei es wichtig, sein Fahrrad bequem säubern zu können – beispielsweise, wenn man das Rad in den Öffis mitnehmen will. Außerdem wird es von Stadtbewohner:innen oft in der Wohnung geparkt – auch hier sei es wichtig, das Rad nicht völlig verdreckt mit in den Wohnraum zu nehmen.

Hierfür sei die Waschanlage von renewbike die Lösung: Die Bedienung der mobilen Waschanlage soll nicht nur leicht, sondern ebenso effizient sein. Der maximale Wasserverbrauch liegt bei nur drei Litern pro Minute: „Wir legen großen Wert auf Nachhaltigkeit und Umweltfreundlichkeit“, heißt es auf der Website.

Verkauf startet bald

Bis jetzt sind bereits zwei Waschanlagen im Mühlviertel in Verwendung – der offizielle Verkauf soll demnächst starten. Auf brutkasten Anfrage sagt Holzinger: „Der Preis pro Stück beträgt zwischen 15.000 und 20.000 Euro inklusive Mehrwertssteuer – je nach Ausstattung“. So macht es einen Unterschied, für welchen Zweck die Waschanlage gekauft oder gemietet werden soll: Für die Hotellerie beispielsweise kann die Waschanlage mit der Funktion gekauft werden, sodass die Anlage mit einem Chip bedient werden kann.

Wenn die Anlage in der Stadt, zugänglich für alle steht, kann die Anlage beispielsweise mit einem Münzeinwurfsfach sowie mit einer Kontaktlos-Bezahlen-Version erworben werden. Wird die Anlage lediglich für den Eigengebrauch, beispielsweise für ein Fahrradgeschäft- oder Verleih gekauft, so bräuchte man diese Funktionen eher nicht – dementsprechend günstiger werde auch der Erwerb. Für Hotels oder Firmen gibt es noch ein Benefit: Die mobile Waschanlage könne nämlich auch noch personalisiert und beispielsweise mit dem Branding einer Firma bedruckt werden.

Ausgestattet mit Abwasserzertifikat

„Da wir ein Abwasserzertifikat haben, kann die Anlage eigentlich überall stehen, wo es einen Wasser- sowie Stromanschluss und einen Kanal gibt“, erklärt Holzinger. Das Gerät funktioniert nämlich ausschließlich mit Wasser sowie mit biologisch abbaubaren Reinigungsmitteln.

Für die Zukunft ist der Plan jetzt noch, eine App zu entwickeln. So könnten Kund:innen leichter ausfindig machen, wo eine solche Waschanlage steht. Diese Funktion ist natürlich nur für den öffentlichen Gebrauch relevant – also beispielsweise in den Städten.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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