24.06.2025
QUANTENTECHNOLOGIE

planqc: Startup mit Tiroler Co-Founder holt Auftrag der ESA für Trägerrakete Ariane 6

Planqc, das Münchner Startup mit dem österreichischen Co-Founder Alexander Glätzle, entwickelt für die Europäische Weltraumagentur ESA eine neue Generation quanteninspirierter Algorithmen zur Bildauswertung.
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© planqc/Dirk Bruniecki - (v.l.) Alexander Glätzle (planqc Co-founder & CEO), Johannes Zeiher (planqc Co-founder, Principal Scientist) und Sebastian Blatt (planqc Co-founder & CTO).

2022 gründete der Tiroler Physiker Alexander Glätzle gemeinsam mit Johannes Zeiher und Sebastian Blatt das Münchner Quantencomputer-Startup planqc. Kurz nach Gründung erhielt das Unternehmen einen 30-Millionen-Auftrag. Im Laufe der Jahre folgte ein weiterer Auftrag in Millionenhöhe und eine Series-A in Höhe von 50 Millionen Euro. Nun beauftragte die Europäische Weltraumorganisation ESA den Quantencomputer-Hersteller (sowie das Softwareunternehmen nebumind und den Raumfahrtspezialisten MT Aerospace), um mit quanteninspirierter Technologie kritische Fehler in Raketenteilen für die Trägerrakete Ariane 6 schon während der Produktion zu erkennen.

planqc: Fehler frühzeitig erkennen

Im Zentrum des Projekts steht die Analyse von Bild- und Sensordaten aus einem besonders sicherheitskritischen Fertigungsschritt: dem sogenannten „Shot Peen Forming“. Dabei werden die Domesegmente (Anm.: gewölbten Endkappen) der Raketentanks durch den Beschuss mit kleinen Kugeln gezielt umgeformt. Bei diesem Prozess müssen Fehler frühzeitig erkannt werden. Ein Vorteil dabei wäre, wenn die Qualitätssicherung künftig direkt in den Produktionsprozess integriert werden könnte – automatisiert, präzise und in Echtzeit.

PlanQc, das Münchner Startup mit dem österreichischen Co-Founder Alexander Glätzle entwickelt für die Europäische Weltraumagentur ESA
© planqc – Die ESA beauftragte u.a. planqc für Europas Trägerrakete Ariane 6.

Doch hier stoßen bisher bestehende Systeme an ihre Grenzen: „Trotz massiver Investitionen in die Digitalisierung bleibt die automatisierte Qualitätssicherung, insbesondere bei hochkomplexen Bauteilen wie in der Raumfahrt, häufig ein Engpass: Die enormen Datenmengen, die bei modernen Fertigungsprozessen anfallen – etwa aus optischen Systemen, Sensorik oder Maschinendaten – können oft nicht in Echtzeit verarbeitet oder analysiert werden. Das Risiko: relevante Anomalien werden zu spät erkannt. Die Folge: Fehlerhafte Bereiche verursachen hohe Kosten, da sie nicht mehr repariert werden können“, heißt es per Aussendung.

Tensornetzwerke

Hier setzt das neue ESA-Projekt an: Während nebumind mit seiner Softwareplattform hochfrequente Fertigungsdaten erfasst, synchronisiert, fusioniert und strukturiert bereitstellt, entwickelt planqc darauf aufbauend eine neue Generation quanteninspirierter Algorithmen zur Bildauswertung. Diese sogenannten „Tensornetzwerke“ stammen ursprünglich aus der Quantenphysik und seien besonders gut darin, komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen – bei gleichzeitig drastisch reduziertem Rechenaufwand. Unterstützt wird das Projekt zudem von innovativen Partnern und Zulieferern: InfraTec, AMiquam und dem Ingenieursbüro Springs. Der Prozess selbst und dessen Optimierung laufen bei MT Aerospace.

Quantencomputing made in Europe – planqc-Gründer Alexander Glätzle über den 50-Millionen-Deal

„Mit Tensornetzwerken bringen wir Methoden aus der Quantenphysik in die Industrie – und zwar schon jetzt und ohne Quantenhardware“, sagt Martin Kiffner, Head of Algorithms bei planqc. „Was wir mit nebumind und MT Aerospace im Auftrag der ESA entwickeln, soll nicht nur die Produktion von Raketen schneller, präziser und ressourcenschonender machen. Die Technologie lässt sich auch auf andere Industrien mit hohen Qualitätsanforderungen übertragen. Darunter Luftfahrt, Automobilbau oder Medizintechnik. Das Projekt zeigt, dass Quantentechnologie schon heute echten industriellen Mehrwert liefert.“

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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