15.04.2019

HTL-Schüler-Team gewinnt mit Cargo-Lösung ÖBB Blockchain Hackathon

Sechs Teams waren beim ÖBB Blockchain Hackathon, der in Kooperation mit 0bsnetwork in der ÖBB Open Innovation Factory veranstaltet wurde, angetreten, um mögliche Zukunftsmodelle für die Mobility-Branche zu kreieren. Denn Sieg holten sich zwei 16-jährige Schüler der Wiener HTL Rennweg.
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Impression vom ÖBB Blockchain Hackathon
(c) ANON Blockchain Summit: Impression vom ÖBB Blockchain Hackathon
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Im Rahmen der Vienna Blockchain Week suchten die ÖBB und 0bsnetwork nach möglichen zukünftigen Usecases für die Blockchain-Technologie im Mobility-Bereich. Sechs Projekte entstanden beim ÖBB Blockchain Hackathon, der in der Blockchain Week von Montag auf Dienstag in der ÖBB Open Innovation Factory ausgetragen wurde. Den Sieg holten sich die beiden 16-jährigen HTL Rennweg-Schüler Sebastian Kovacsits und Christian Ableidinger. Die drei besten Teams erhielten die Chance, ihre Idee am Folgetag beim ANON Blockchain Summit auf großer Bühne zu pitchen. Zudem  erhielten sie von 0bsnetwork Preisgelder im Wert von insgesamt 7500 Euro in Form von ZBS Coins.

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„Haben uns am Montag erstmals mit Blockchain beschäftigt“

Gearbeitet wurde beim ÖBB Blockchain Hackathon mit dem System 0bsnetwork. Gründer Srdjan Kupresanin hatte erst kürzlich im Gespräch mit dem brutkasten bekräftigt, dass auf seinem System ein erfahrener Developer ohne spezifisches Vorwissen innerhalb weniger Stunden eine Anwendung bauen könne. Genau das ist Kovacsits und Ableidinger auch gelungen. „Wir haben uns am Montag erstmals mit Blockchain beschäftigt“, erzählt Sebastian Kovacsits im Gespräch mit dem brutkasten.

(c) ÖBB: Sebastian Kovacsits (3. v.l) und Christian Ableidinger (4. v.l.) mit der Hackathon-Jury

ÖBB Blockchain Hackathon: 24 Stunden für eine Cargo-Blockchain-Lösung

24 Stunden nach dem „Erstkontakt“ konnten er und Schulkollege Ableidinger ihr Blockchain-Projekt vorstellen. Sie setzten dabei auf ein bestehendes Projekt eines Teams des Forschungsunternehmens Fotec der FH Wiener Neustadt auf. „Fotec hat Sensoren entwickelt, mit denen in Güterwagons verschiedene Parameter getrackt werden können. Wir haben die Brücke zwischen Sensordaten und der Blockchain gebaut und dazu ein Interface für die Endnutzer erstellt“, erklärt Ableidinger.

Konstante Temperatur im Waggon?

Konkret kann etwa die Temperatur im Güterwaggon über die gesamte Strecke getrackt werden. Die Information wird über die Blockchain unabänderbar gesichert. „Das kann beispielsweise bei Nahrungsmittel- oder Medikamententransporten sehr wichtig sein, wo die Temperatur konstant gehalten werden muss“, erklärt Sebastian Kovacsits.

Multimodale Mobilität trifft Blockchain

Das zweitplatzierte Team “Blockinion” bildete sich direkt am Hackathon aus Mitarbeitern von block42 und Infinion. Das Team setzte an der bewährten ÖBB Vorteilscard an und lieferte einen Blockchain-basierten Entwurf, der dem Ansatz der multimodalen Mobilität Rechnung trägt.

Team Blockinion beim ÖBB Blockchain Hackathon
(c) ANON Blockchain Summit: Team Blockinion beim ÖBB Blockchain Hackathon

Kundenkarte auf Token-Basis

Der Entwurf dreht sich um eine Kundenkarte, mit der Kunden via App ihre gesamte Reise mit unterschiedlichen Verkehrsmitteln vom Zug über das Carsharing-Auto bis zum E-Scooter planen und sofort mit Tokens bezahlen könnten – so die Idee von Blockinion. Dazu seien zusätzliche Services wie Reiseversicherungen über das System denkbar. Die Karte selbst verfügt im Entwurf über einen NFC-Chip. Damit könnten die bezahlten Mobilitäts-Dienstleistungen vor Ort eingelöst und der Reiseverlauf getrackt werden. Gezahlt wird im Entwurf nur, was tatsächlich konsumiert wurde.

Wie ökologisch ist der Transport des Bio-Produkts?

Beim drittplatzierten Team „Green Chain Logistics“ arbeiteten TU Wien-Studentinnen und -Studenten mit Mitarbeitern der Deutschen Bahn zusammen. Im Hackathon-Projekt geht es um die Nachvollziehbarkeit des CO2-Verbrauchs im Transport. „Wir kaufen gerne Bio-Produkte, blenden dabei aber die Frage aus, wie ökologisch deren Transport ist“, sagt Team-Mitglied Daniel Kindler. Die vom Team entworfene Plattform soll Einkäufer mit Logistikern verbinden und entsprechende Transparenz schaffen. Dabei werden im Konzept GPS- und Sensordaten mit weiteren Informationen über die involvierten Transportunternehmen verknüpft und auf der Blockchain hinterlegt.

(c) ÖBB: Team „Green Chain Logistics“ mit der Hackathon-Jury

Beschleunigungssensor verrät Transportart

„Anhand der Daten von Beschleunigungssensoren kann man etwa erkennen, ob für den Transport ein E-Laster genutzt wurde, weil der im Gegensatz zu einem Dieselfahrzeug eine stufenlose Beschleunigung hat“, erklärt Team-Mitglied Sara Krayze. Für den Endverbraucher könne man dann die Transportdetails etwa über einen QR-Code am Produkt transparent kommunizieren. „Green Chain Logistics“ pitchte auch beim brutkasten meetup #blockchain (im Video ca. ab Min. 29).

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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