02.06.2021

OroraTech: Österreichischer Co-Founder sichert sich 5,8 Mio. Euro Investment für Anti-Waldbrand-SpaceTech

Das Münchner SpaceTech-Startup OroraTech, das ein satellitengestütztes Waldbrand-Frühwarnsystem entwickelt hat, konnte eine Series-A-Finanzierungsrunde im Gesamtvolumen von 5,8 Millionen Euro abschließen. Zum Gründerteam zählt der 29-jährige Villacher Thomas Grübler.
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OroraTech
OroraTech-CEO und Co-Founder Thomas Grübler | (c) OroraTech

In den vergangenen Jahren haben Anzahl und Ausmaß von Waldbränden besorgniserregend zugenommen. Allein in den USA zerstörten Brände 2020 über 41.000 km² Fläche, im Mittelmeerraum brannte es über 50.000 Mal. Weltweit setzen Brände jährlich rund acht Milliarden Tonnen CO2 frei – mehr als der weltweite Automobilverkehr – und verursachen versicherte Schäden in Höhe von rund 24 Milliarden US-Dollar.

Österreicher als Co-Founder

Eine Lösung für dieses Problem hat das Münchner SpaceTech OroraTech auf den Markt gebracht, das 2018 vom gebürtigen Villacher Thomas Grübler mit drei weiteren Mitstreitern gegründet wurde. Das Spin-Off der Technischen Universität München entwickelte ein globales, satellitenbasiertes Frühwarnsystem für Waldbrände – der brutkasten berichtete über die Technologie.

Namhafte Institutionen und Behörden aus Europa, Kanada, Australien, Brasilien und den Vereinigten Staaten konnten mit OroraTechs „Wildfire System“ (WFS) mittlerweile ihre Frühwarnsysteme erweitern und den immer verheerenderen Feuern anpassen. Die hierfür erforderliche Verarbeitung von thermalen Infrarot-Daten ist laut dem Startup ein wachstumsstarker Zukunftsmarkt. OroraTech gestaltet diesen maßgeblich mit und entwickelt neben seinem Standbein in der Erkennung von Waldbränden bereits weitere Anwendungsmöglichkeiten für seine Technologie, wie etwa das Überwachen von umweltschädlichen Gasfackeln („Gas Flaring“) oder umfangreiche landwirtschaftliche Analysen für die Agrarindustrie.

OroraTech-Software bilden Brände in Kalifornien ab | (c) OroraTech

Millioneninvestment für Ororatech

Um weltweit noch schneller vor Gefahren warnen und präzisere Analysen erstellen zu können, will OroraTech in den kommenden Jahren eigene Nanosatelliten (Größenordnung eines Schuhkartons) im Erdorbit platzieren. Dafür hat das Unternehmen, das aktuell über 40 Mitarbeiter verfügt, neuartige, sehr kleine Infrarotkamerasysteme entwickelt und mit Künstlicher Intelligenz (KI) ausgestattet.

Wie das Startup am Mittwoch bekannt gab, konnte OroraTech nun eine Series-A-Finanzierungsrunde im Gesamtvolumen von 5,8 Mio. Euro abschließen, um die weitere Entwicklung des HighTech-Systems zu finanzieren. Zu den Investoren zählen der von Bayern Kapital verwaltete Wachstumsfonds Bayern, Ananda Impact Ventures, Findus Ventures, APEX Ventures sowie ein Konsortium an Business Angels.

Modellierung eines OroraTech-Satelliten im All | (c) OroraTech

Bis 2026 sollen 100 OroraTech-Nanosatelliten im Erdorbit sein

Die Mittel der aktuellen Finanzierungsrunde sollen den Launch der ersten Satelliten ermöglichen. 2026 sollen schon über 100 OroraTech-Nanosatelliten im Erdorbit sein. Diese sollen Waldbrände von einer Fläche ab zehn mal zehn Metern Größe binnen 30 Minuten erkennen und melden sowie Temperaturen im Stundentakt weltweit hochauflösend messen können. Die Kosten und eine Entwicklungszeit der OroraTech-Satelliten von nur zwei Jahren belaufen sich laut dem Startup auf einen Bruchteil der erforderlichen Aufwendungen für herkömmliche Satelliten.

„Beobachtungstürme, Drohnen oder Flugzeuge sind kostspielige Überwachungsmaßnahmen und selbst durch professionelle Waldeigentümer oft nicht flächendeckend realisierbar. Schon heute verlassen sich deshalb weltweit Institutionen und Waldbesitzer auf unseren Service“, so OroraTech-CEO und -Mitgründer Thomas Grübler. “Um künftig noch mehr Gebiete der Erde abdecken und früher Alarm schlagen zu können, werden wir eine eigene, spezialisierte Satellitenkonstellation in die Umlaufbahn bringen. Wir freuen uns deshalb, hochkarätige Investoren an Bord zu haben, die uns bei der Umsetzung unserer Pläne mit Kapital und technologischem Know-how unterstützen.”


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CTO Sebastian Baron, CEO Simon Valverde, Co-Founderin Helene Herrmann (c) Twine

Künstliche Intelligenz vereinfacht uns das Leben in vielen Bereichen und könnte uns in mancher Hinsicht sogar ersetzen. Bald wird KI möglicherweise in der Lage sein, menschliche Emotionen zu erkennen und nachzuahmen. Doch kann KI auch zwischenmenschliche Beziehungen einschätzen und für uns sogar das „Perfect Match“ finden?

Dieser Herausforderung nimmt sich Gründer und CEO Simon Valverde mit seinem PsyTech-Startup Ascalon an. Zusammen mit Kommiliton:innen entwickelte er während des Studiums die App Twine, die auf einer Matching-AI basiert. Durch die Verbindung von Psychologie und KI soll Twine Menschen zusammenbringen, die wirklich gut zueinander passen. Im Interview mit brutkasten gibt Simon Valverde einen Einblick in die Möglichkeiten, die sich hinter PsyTech verbergen.

Twine fokussiert sich auf Hobbys und Interessen

Die Entstehungsgeschichte von Twine begann in einem Studentenwohnheim in Salzburg, entstanden aus der Frustration, keine:n passende:n Partner:in für bestimmte Aktivitäten gefunden zu haben. Jede:r kennt das Problem: Man will ein Hobby oder Interesse teilen, aber im eigenen Umfeld findet sich niemand. Außerdem fiel dem Freundeskreis auf, dass Menschen generell immer weniger soziale Beziehungen eingehen würden.

Seit Oktober dieses Jahres kann das zehnköpfige Team aus Psychologie- und Data-Science-Studierenden oder -Absolvent:innen nun endlich sein Produkt präsentieren: Twine ist eine App, über die man durch gemeinsame Interessen und Freizeitaktivitäten neue Leute kennenlernen kann – „ohne Aufwand und mit der Gewissheit, dass man sich versteht“.

Hinter Twine steckt ein eineinhalb Jahre lang optimiertes Matching-AI-Modell. Sein Ziel war es, einen “Algorithmus zu entwickeln, der Leute zueinander bringt, die zueinander passen“, erklärt CEO Simon Valverde.

KI soll zwischenmenschliche Beziehungen verstehen

Das Besondere an Twine: Die Matches basieren auf psychologischen Erkenntnissen und werden mithilfe von KI ausgewählt. Das zugrunde liegende KI-Modell funktioniert wie folgt: Bei der Anmeldung beantwortet man einen Fragebogen, auf dessen Basis ein persönliches Charakterprofil erstellt wird. Dazu werden Informationen über die Persönlichkeit und Interessen der jeweiligen Person erhoben. Vor allem die Erwartungen und Bedürfnisse sind nach den Erkenntnissen der Sympathieforschung entscheidend für die zwischenmenschlichen Beziehungen. „Persönlichkeitsmerkmale müssen in Beziehungen gar nicht perfekt übereinstimmen,“ erklärt Valverde, der selbst Psychologie, Data Science und Wirtschaft in Salzburg studiert hat.

Die KI lernt kontinuierlich dazu: sie verarbeitet die Fragebögen sowie das Verhalten, die Interaktionen und das Feedback der Nutzer:innen, um immer besser zu erkennen, welche Eigenschaften und Erwartungen zusammenpassen. Bei einem Match erhält man einen individualisierten Text, der erklärt, warum die andere Person gut zu einem passt.

Das Twine-Team arbeitet aktuell an neuen Funktionen für die App. Zukünftig wird es möglich sein, eine ganze Gruppe für gemeinsame Aktivitäten zu finden oder die bestehende Freundesgruppe zu erweitern. Durch den Vergleich mit bestehenden Freundschaften soll die KI künftig noch besser verstehen, wie zwischenmenschliche Beziehungen funktionieren.

Startup möchte mit psychologischem KI-Modell in B2B-Bereich

Twine verzeichnet bereits erste Erfolge: Seit dem Start am 1. Oktober zählt die Matching-App 300 aktive Nutzer:innen, vorwiegend aus der Boulder-Community in Salzburg.

Aktuell wird das Projekt noch aus eigenen Mitteln finanziert, doch das Team hofft auf Investoren, um die Matching-KI weiter zu verbessern. „Diese App ist jedoch nur ein erster Schritt, um Social-AI-Modelle in einem realen Umfeld zu testen und weiterzuentwickeln,“ erklärt Valverde. Twine konzentriert sich derzeit vor allem auf den Customer-Proof und die Datensammlung, um das KI-Modell für den B2B-Bereich zu optimieren. Das langfristige Ziel sei es, einer KI das “soziale Judgement eines Psychologen” anzutrainieren. Diese Fähigkeit könne in vielen Bereichen Anwendung finden, etwa bei der Suche nach passenden Mitarbeiter:innen. Langfristig plant das Startup Ascalon, diese psychologischen KI-Modelle im B2B-Sektor zu monetarisieren.

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