18.04.2025
IBM UND ABP

patentbutler.ai will Zeit für Patentrecherchen deutlich verkürzen

Eine neue KI‐Plattform will Recherche‑ und Monitoring­aufwand im Patent-Bereich deutlich reduzieren. Dahinter stehen das oberösterreichische Unternehmen ABP Patent Network und IBM. Ihr gemeinsames SaaS‑Produkt kombiniert austauschbare Large‑Language‑Modelle mit On‑Prem‑Hardware.
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Marco Porak (IBM) und Daniel Holzner
Marco Porak (IBM) und Daniel Holzner (ABP) | Foto: IBM/H. Klemm

Wer eine Idee patentieren will, muss mühsam Fachsprache lernen oder teure externe Hilfe einkaufen. „Man glaubt gar nicht, wie viele Erfinder glauben, sie hätten etwas erfunden“, erläuterte der Geschäftsführer von ABP Patent Network, Daniel Holzner, bei einer gemeinsamen Pressekonferenz in Wien mit Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich. Das muss aber erst einmal überprüft werden.

Patentbutler.ai will hier Abhilfe schaffen: Die Nutzer:innen kopieren ihren Entwurf in ein Textfeld, die KI formt ihn in juristisch korrekte Patentansprüche um und zerlegt ihn zugleich in einzelne technische Merkmale. Das System durchsucht 170 Millionen Patentveröffentlichungen, die es vorab vektorisiert hat. Ein semantischer Abgleich zeigt, welche Publikationen die Merkmal‑Listen überdecken; eine Ampelfärbung markiert die Trefferquote. 

Die Suche dauert gut 30 Sekunden und lieferte im Demo‑Fall auf der Pressekonferenz 60 relevante Patentfamilien. Im Patentwesen werden Anmeldungen für dieselbe Erfindung in verschiedenen Ländern zu sogenannten Patentfamilien zusammengefasst. Weltweit existieren etwa 68 Millionen solcher Patentfamilien, die sich in den 170 Millionen Patentveröffentlichungen widerspiegeln. 

Mehrere Modelle für unterschiedliche Aufgaben

Patentbutler.ai baut auf Watson X von IBM, nutzt aber nicht nur IBMs Granite‑Modelle. „Wir wussten, wir können uns und wollen uns nicht auf einzelne Modelle fokussieren“, sagte Holzner. Die Software wählt je nach Aufgabe das bestgeeignete LLM: ein generatives Modell für die Text­transformation, ein multimodales Modell für Zeichnungen und ein Embedding‑Modell für die Vektor‑Suche. Open‑Source‑Modelle von Hugging Face lassen sich ebenso einbinden wie proprietäre Alternativen.

Halluzinationen begegnet ABP mit Feintuning auf patent­spezifische Trainingssätze und mit Watson X Governance, das jede Modellversion samt Trainingsdaten protokolliert. Parallel dazu arbeitet das Team mit IBM daran, die Datenbasis selbst stets aktuell zu halten. „Wir haben es in unserer engen Zusammenarbeit geschafft, den Datenbestand tagesaktuell zu halten“, erläuterte IBM‑Österreich‑Chef Marco Porak.

SaaS-Angebot und Appliance-Version

Die KI läuft nicht in einer Public Cloud, sondern über ein Rechenzentrum in Österreich. Neben Patentbutler.ai Prompting, einem Chat‑Interface für sicheres Prompten ohne Datenabfluss, und Patentbutler.ai Search, der voll­wertigen Recherche‑ und Analyse­umgebung als SaaS, gibt es als weiteres Angebot noch Patentbutler.ai Appliance – eine Kombination aus Hardware und Software für den Betrieb mit eigener Infrastruktur.

Die Lizenz orientiert sich an Nutzerzahl und Dokumentvolumen. Bereits in der MVP‑Phase gewann ABP erste Industrie­kunden, deren Namen das Unternehmen noch nicht öffentlich macht. Die Anwendung will aber nicht nur forschende Konzerne adressieren. Auch Startups und KMU sehen die beiden Unternehmen als Zielgruppe – etwa um Anmeldungen von Konkurrenten zu überwachen.

Vor 18 Monaten mit Minimal-Prototyp gestartet

Das Projekt startete vor 18 Monaten mit einem Minimal­prototyp. Seither tauschten die Partner Modelle, entwickelten ein Framework für automatisierte Modell­auswahl und optimierten die Daten­pipeline. Porak beschreibt die Zusammenarbeit als ständiges Ping‑Pong zwischen IP‑Expertinnen und KI‑Ingenieurinnen. Etabliert sich das Produkt am Markt, könnte aus einem Spezial­werkzeug ein Standard im IP‑Management werden – und die Zeit der manuellen Patent­suche endgültig enden.

Für die kommenden Monate ist geplant, den Patentbutler weiter im Markt zu etablieren. Dazu gehört die Einführung der Appliance-Variante, die es Unternehmen ermöglicht, die Software und Hardware mit eigener Infrastruktur zu betreiben. Außerdem ist vorgesehen, die Technologie auf weitere Dokumenttypen wie Produktdokumentationen und technische Richtlinien auszuweiten.

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Das Zyglox-Team in Graz, in der Mitte die Gründer Jakob Moder (links) und Erik Gerstl (rechts). © Zyglox

Rund die Hälfte der Lifecycle-Kosten eines Zuges entfällt auf die Wartung, und davon wiederum mehr als die Hälfte auf Räder, Achsen und Fahrwerk, sagt Jakob Moder. Wie stark diese Bauteile im Betrieb tatsächlich belastet werden, wird bisher aber kaum gemessen. Der Grund ist simpel: Es fehlt an präziser Messtechnik, die im Dauerbetrieb einsetzbar ist. Das Grazer Startup Zyglox will das ändern.

„Die Eisenbahn ist nicht ins 21. Jahrhundert gekommen“

Der Name ist ein Wortspiel: Zyglox, gesprochen „Zügloks“, steht für Messtechnik für Züge und Loks. Dahinter stehen Jakob Moder und Erik Gerstl, die zuvor gemeinsam in der Messtechnik gearbeitet haben. Moder wechselte später in den Eisenbahnbereich und erlebte die Lücke dort aus der Praxis. Was es brauche, sei eine Lösung, „die das einerseits zuverlässig erkennt und gleichzeitig gut applizierbar ist“. Sein Urteil: „Bei der Usability ist die Eisenbahn nicht ins 21. Jahrhundert gekommen.“ Ende 2023 gründeten die beiden Techniker Zyglox in Graz.

Die bisherige Methode mit Dehnmessstreifen sei „einfach zu teuer“, erklärt Moder. Der Zug müsse dafür ein bis zwei Wochen zerlegt und instrumentiert werden, deshalb passiere das nur bei der Zulassung. „Das dauert ein Jahr, diese Technik reinzubringen, die Zulassung durchzuführen, und dann wird es wieder rausgenommen.“ Im laufenden Betrieb bleiben nur Beschleunigungssensoren, wie sie auch in jedem Smartphone stecken. „Das ist von der Datenqualität her ganz was anderes. Unser Sensor ist wie 4K, der Beschleunigungssensor liefert ein verpixeltes Foto von den Zuständen.“

Ein Sensor für Zulassung und Dauerbetrieb

Die Lösung von Zyglox lässt sich ohne größere Änderungen am Bauteil anbringen. „Wir haben eine Plug-and-Play-Lösung, die kann man einfach aufstecken“, sagt Moder. Ein Techniker braucht dafür laut Zyglox 30 Minuten. Der Sensor messe Dehnungen an Achsen, Wellen oder Schienen und liefere „gleiche oder bessere Daten als die Lösungen bisher“. Das Ziel ist ein Universalwerkzeug: genau genug für die Zulassung, aber so ausgelegt, dass es danach auf dem Fahrzeug bleibt und die Kräfte im Rad-Schiene-Kontakt dauerhaft erfasst. „Da gibt es ein großes Anwendungsfeld, denn damit wird auch die Infrastruktur überwacht“, so Moder.

Jeden Tag werden auf der Schiene hunderttausende Kilometer zurückgelegt. Zyglox will jeden davon nutzbar machen, um zu lernen, zu verbessern und vorherzusagen. Mit herkömmlichen Methoden war das Erfassen dieser Daten bisher zu teuer, zu langsam und zu aufwendig. © Zyglox

Physik aus dem Trafo, Sensoren aus dem Weltraum

Technisch nutzt Zyglox hochsensitive Magnetfeldsensoren aus der Raumfahrt, das Startup ist Teil eines Downstream-Programms der ESA. Das Prinzip erklärt Moder am Transformator: Der brummt, weil das Magnetfeld des Wechselstroms den Stahl minimal dehnt. „Und wir machen das Umgekehrte: Wenn sich der Stahl dehnt, ändert sich sein Magnetfeld in der Umgebung.“ Ein aktives Messverfahren berücksichtigt dabei den linearen Zusammenhang zwischen Belastung und Sensorsignal. Die Technologie ist patentiert, entwickelt und montiert wird in Graz.

Betreiber als Kunden, Wartung als Hebel

Als primäre Kunden sieht Zyglox die Bahnbetreiber, bei denen die Wartungskosten anfallen. Dazu kommt die Sicherheit: „Es gibt viele Vorfälle, die vielleicht nicht zu einem Unfall führen, wo man aber trotzdem sicherer und zuverlässiger unterwegs wäre, wenn man gutes Condition Monitoring hat.“

Ein kleines Pilotprojekt ist bereits abgeschlossen. Für 2027 ist der Einbau des Systems in Fahrzeuge im regulären Streckenbetrieb geplant, zunächst als Prototyp für einige Wochen Messung. Danach folgt die Zulassung. Ende 2027 soll daraus ein fertiges Produkt werden, erst dann könne die Skalierung beginnen, sagt Moder. An Interesse mangelt es nicht: „Wir können gar nicht alle Pilotprojekte machen“, weil Sensorentwicklung samt Software personalintensiv sei. Ende September zeigt das Team den Prototyp auf der InnoTrans in Berlin, der größten Messe für Schienenfahrzeuge.

Mit aws Preseed und aws Seed vom Effekt zum Produkt

Finanziert hat sich Zyglox bisher aus eigenen Mitteln und über die Austria Wirtschaftsservice (aws). Mit aws Preseed, konkret im Programm „aws Preseed | Seedfinacing – Deep Tech“, hat das Startup die ersten eineinhalb Jahre an der Sensortechnologie getüftelt. „Es hat uns die Möglichkeit gegeben, eine Idee, die bereits validiert war, einfach zu erproben. Einfach Zeit zu haben, weil Hardware dauert ein bisschen, etwa Prototypen zu iterieren“, sagt Moder. Es sei vor allem darum gegangen, „sicherzustellen, dass das dann ein Produkt werden kann“. Seit Mitte 2025 ist Zyglox im Seed-Programm der aws, das voraussichtlich bis Anfang 2028 läuft. Das Team ist inzwischen auf rund sieben Personen gewachsen. Für die Skalierungsphase im kommenden Jahr will sich das Startup nach Investoren umsehen: „Wenn eine Bestellung eintritt oder größer wird, werden wir das mit den aktuellen Mitteln wahrscheinlich nicht mehr stemmen können.“

Standortvorteil Graz

Den Standort Graz sieht Moder als klaren Vorteil: Siemens fertigt hier Fahrwerke, dazu kommen Messdienstleister, Prüfstandbauer und Nextsense. Zyglox sitzt direkt am Campus der TU Graz, mit Zugang zu Prüfständen der Universität und Maschinen der voestalpine. „Die gesamte Infrastruktur ist einzigartig“, sagt Moder. „Im Silicon Valley könnten wir das Produkt wahrscheinlich nicht entwickeln, in Österreich geht es besser. Das ist eigentlich ein bisschen verrückt, aber wir haben hier die optimalen Bedingungen.“


Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienkooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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