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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Fawks AI
© LinkedIn/Canva - Neha Agarwal, Co-Founderin Fawks AI.

Eigentlich geht es hier nicht um ein Startup aus Indien, aber dennoch muss es kurz erwähnt werden: über 86 Millionen US-Dollar Umsatz, eine geschätzte Firmenbewertung von 200 Millionen US-Dollar, 500 Mitarbeiter:innen. Und das gebootstrapped. Das ist die Geschichte des indischen Proptech Housiey. Gegründet wurde es 2016 von Neha Agarwal und ihrem Bruder Ankit.

Problem Intransparenz

Der Ausgangspunkt der Geschwister damals war ein Markt, in dem es zwar viele Immobilienportale gab, aber es aufgrund laxer Regulierung immer wieder zu Fällen kam, in denen Makler:innen Objekte zu Preisen anboten, die vom tatsächlichen Endpreis stark abwichen. Auch Angaben zu Steuern, Regulierung und Mindestpreisen fehlten und Käufer:innen zahlten häufig zu viel für Immobilien.

Darin sahen die beiden eine Marktlücke. So bauten sie eine Plattform, auf der Bauträger direkt vertreten sind. Ihr Bruder übernahm als CEO den Vertrieb, Agarwal verantwortete die gesamte Technik. Dazu gehörte die Suchmaschinenoptimierung, die die heute in Wien lebende Gründerin als einen der Eckpunkte für den investorenlosen Erfolg nennt. „Housiey sollte bei Google gut ranken, ohne viel Geld für Werbung auszugeben. Das war noch vor dem KI-Zeitalter“, sagt sie. Außerdem entwickelte Agarwal den Anmeldeprozess für Nutzer:innen und setzte zu Beginn auf YouTube-Kanäle, um Immobilien zu präsentieren.

Der andere zentrale Faktor für Erfolg war die Transparenz: Nutzer:innen sollen alle Informationen zu einer Immobilie in einem durchgängigen Ablauf sehen können, vollständig und korrekt. „Das schafft Vertrauen und sie tappen nicht in eine Falle“, so Agarwal.

Von Indien nach Österreich: Fawks AI entsteht

2012 endete das Kapitel Indien und die Founderin kam für einen Job bei den Vereinten Nationen nach Österreich (IAEA). Eigentlich war ein Aufenthalt von sechs Monaten geplant, doch sie blieb, wechselte danach in einen Job bei einem anderen Unternehmen und kündigte dort schließlich, um gemeinsam mit COO Arun Gaurav Fawks AI in Wien zu gründen.

© zVg – Neha Agarwal und Arun Gaurav.

Das Wiener KI-Startup entwickelt eine eigene Speech-Engine zur Kundenkommunikation: eine KI, die Telefonanrufe im Kundensupport wie ein Mensch führen soll und sich an Unternehmen richtet. Erste Tests mit zahlenden Kund:innen laufen bereits.

aws-Förderung

Dafür erhielt das Startup eine Förderung in Höhe von 300.000 Euro von der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Förderprogramms aws Preseed | Deep Tech. Damit soll die Kerntechnologie mit dem Codenamen HIVE vom Konzept zu einem produktionsreifen Prototyp weiterentwickelt werden. Im vergangenen Jahr wurde Fawks AI zudem für den ersten Venture-Cake-Jahrgang von weXelerate, dem Wiener Startup-Accelerator, als eines von acht Startups bei 150 Bewerbungen ausgewählt. Ein möglicher Grund dafür: eine sprachliche Besonderheit von Fawks AI.

„Wir haben festgestellt“, präzisiert Agarwal, „dass es bei der deutschen Sprache auf den Dialekt ankommt, etwa Vorarlbergerisch oder Wienerisch. Im Benchmarking lag die Erkennungsrate nur bei 68 Prozent. Wir haben überall gesucht, aber kein Spracherkennungsmodell gefunden, auch nicht in Europa, sondern nur US-Modelle. Wenn ein Anruf zum Beispiel eine Bankangelegenheit betrifft und eine IBAN genannt wird, wird die Nummer nicht korrekt erkannt, und der nächste Workflow wird nicht ausgelöst. Viele große Unternehmen können KI deshalb nicht richtig einsetzen, weil die Spracherkennung nicht gut genug ist.“

Deswegen deckt Fawks AI Standarddeutsch, Wienerisch und Österreichisch-Bairisch ab, und adressiert auch Menschen, die Deutsch nicht als Muttersprache, sondern in der Schule gelernt haben. Künftig möchte man noch Schweizerdeutsch in die Anwendung implementieren.

Damit ist Fawks AI nicht allein und bewegt sich hierzulande in einem Feld, mit großer Konkurrenz wie fonio, KI-Note oder NeedNect. Doch es gibt einen Grund, warum man sich für Wien entschieden hat.

„Ernst genommen“

„Österreich hat uns ernst genommen, bevor es andere taten“, sagt Agarwal. „Die Förderung ist ein Signal, dass die aws bereit ist, anspruchsvolle Ingenieursprobleme zu unterstützen, nicht nur Anwendungen. Europäische KI-Infrastruktur lässt sich nicht mit amerikanischen Standardwerkzeugen aufbauen. Das hat die aws verstanden, und ihre Jury ebenso. Wir sind dankbar für das Vertrauen.“

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