Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

13.01.2022

Mission geglückt: Ororatech startet erfolgreich ersten eigenen Satelliten mit SpaceX

Das Münchner SpaceTech Ororatech rund um den österreichischen Co-Founder Thomas Grübler hat am Donnerstagnachmittag erfolgreich mit SpaceX seinen ersten Satelliten ins Weltall gebracht. Mit eigenen Infrarotkameras im Orbit sollen Waldbrände künftig noch schneller erkannt werden.

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✨ AI Kontextualisierung

„Wir sind äußerst dankbar, dass wir unseren ersten Satelliten mit einer SpaceX-Rakete erfolgreich in eine erdnahe Umlaufbahn gebracht haben.“ Mit diesen Worten bestätigte das Münchner SpaceTech Ororatech rund um den österreichischen Co-Founder Thomas Grübler kurz nach 17:30 Uhr (CET) den erfolgreichen Start der Trägerrakete und die anschließende Abkoppelung des ersten eigenen Satelliten FOREST-1.

Großes Interesse der SpaceTech-Community

Über 400 SpaceTech-Interessierte versammelten sich bereits am Nachmittag bei einem eigenen Online-Meetup des Startups, um gespannt den Start der Falcon 9 Trägerrakete in Cape Canaveral (Florida) via Livestream zu verfolgen. Neben der Nutzlast von Ororatech hatte das US-amerikanische Raumfahrtunternehmen SpaceX mit seiner Transporter-3 Mission auch weitere Satelliten an Bord. Wie SpaceX via Twitter mitgeteilt hat, ist zudem die wiederverwendbare Falcon-9-Erststufe erfolgreich in der entsprechenden Landing Zone gelandet.

Ororatech sammelt Daten in 525 Kilometer Höhe

In 525 Kilometern Höhe wird der etwa schuhkartongroßer Satellit (CubeSat) die Erde nun umkreisen und hochauflösende Wärmebilder der Oberfläche erfassen. Mittels einer KI-basierten Software werden diese direkt im Orbit analysiert und dann zur Erde zurückgesendet. Damit verringert sich die Zeitspanne zwischen Feuererkennung und -alarm laut Oroatech signifikant von zwei Stunden auf wenige Minuten. Wertvolle Zeit, um Gefahren abzuwehren und Schäden zu vermeiden.

Kurz vor dem Start präsentierte Thomas Grübler ein Modell des FOREST-1 im Livestream | (c) Ororatech

Zusammenarbeit mit Spire

Das thermische Infrarot-Imager-Modul von OroraTech ist bereits zum Patent angemeldet und für den Einsatz in CubeSats optimiert. Als erste überhaupt kommt die kompakte Wärmebildkamera des NewSpace Startups ohne Kühlung aus, so Ororatech. Dabei setzt das Münchner Unternehmen auf die Zusammenarbeit mit Spire, einen luxemburgischen Hersteller von Kleinsatelliten.

“Wir erfassen mit unserer Technik aus einer großen Entfernung sowohl mittelwellige als auch thermische Infrarotstrahlung“, erklärt Thomas Grübler, CEO und Mitgründer von OroraTech. „Die gesammelten Daten analysieren wir mit unserem GPU-beschleunigten Onboard-Verarbeitungsmodul im Orbit und erkennen charakteristische Temperatursignaturen so bereits im Weltraum. Unsere KI-basierte Software sorgt dafür, eindeutig erkannte Waldbrände sofort zu melden.“

Ororatech möchte weitere Satelliten in den Orbit schießen

Dem jetzt gestarteten Satelliten sollen im vierten Quartal 2022 weitere folgen. Ende 2023 sollen bereits insgesamt acht CubeSats als Konstellation in einem sonnensynchronen Orbit sein. Langfristig soll ein ganzer Schwarm eine Vielzahl von Datenpunkten liefern und bestehende Daten von zum Beispiel Copernicus, dem europäischen Erdbeobachtungsprogramm ergänzen. Damit schließt das Team um Thomas Grübler die Beobachtungslücke zur Hauptbrandzeit von Waldbränden, die zwischen 14 und 18 Uhr liegt.

Daten um den Klimawandel zu verstehen

Perspektivisch können die Satelliten von OroraTech neben Waldbränden auch andere zum Klimawandel beitragende Vorgänge erkennen. Zum Beispiel Gas Flaring, das gezielte Abfackeln von Erdölbegleitgas, das Angaben der Weltbank zufolge CO2-Emissionen von 400 Millionen Tonnen pro Jahr verursacht. Ebenso lässt sich die Verdunstung von Wasser im Boden messen, was angesichts von Dürren für die Landwirtschaft relevant ist. Selbst die Stärke von Ölfilmen auf Wasser lässt sich vom Orbit aus bestimmen. Die ersten erforderlichen Daten soll das “Thermometer des Planeten Erde” in wenigen Wochen liefern.

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Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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