01.09.2021

Playbrush: Hansmann, Speedinvest und Uniqa verkaufen Anteile

Das Startup mit Sitz in Wien und London wurde bislang von Hansi Hansmann, dem Venture Capital Fonds Speedinvest, der Uniqa Ventures GmbH sowie dem Privatinvestor Harold Primat und der SevenVentures GmbH finanziert. Nun übernimmt die Schweizer Sunstar Group.
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Playbrush
Die Gründer (v.li.) Matthäus Ittner, Paul Varga und Tolulope Ogunsina. Foto: © Playbrush

Das internationale Gesundheitsunternehmen Sunstar Group übernimmt die Mehrheit an Playbrush. Bereits vor über sechs Jahren gegründet, möchte das Startup mittels Künstlicher Intelligenz, Connectivity und Gamification Kinder zum Zähneputzen motivieren – und ist damit zum Vorreiter ist diesem Segment geworden. Gemeinsam mit Sunstar soll das Ziel der drei Gründer Paul Varga, Matthäus Ittner und Tolulope Ogunsina, eine weltweite Tech-Plattform für Oral Health Care zu schaffen, weiter vorangetrieben werden.

Das Gründer-Trio behält seine bestehenden Anteile. Hansi Hansmann, Speedinvest, Uniqa Ventures, SevenVentures und Harold Primat steigen dagegen aus. Das Unternehmen wird weiterhin unabhängig agieren und sich auf den Ausbau der Präsenz in seinen Kernmärkten Deutschland, Österreich, Schweiz und Großbritannien konzentrieren, während es die neue globale Entwicklungsphase von Sunstar vorantreibt, heißt es in einer Presseaussendung. Die smarten Zahnbürsten haben mittlerweile den Weg in die Badezimmer von mehr als 300.000 Nutzerinnen und Nutzer in 25 Ländern gefunden.

Wachstum auch im Corona-Jahr

Zuletzt erweiterte Playbrush sein Produkportfolio: Gestartet war das Healthtech mit einem intelligenten Aufsatz für Zahnbürsten, seit 2018 vertreibt es eine eigene Kinder-Schallzahnbürste unter dem Namen Playbrush Smart Sonic und ein Jahr später kam die Smart One für Erwachsene hinzu. Über ein Abo-Modell ab 35 Euro im Jahr können die Kundinnen und Kunden mehr Spiele freischalten, Statistiken einsehen, an Bonusprogrammen teilnehmen oder regelmäßig Zahnpflegeartikel geliefert bekommen. Ebenfalls im Abo enthalten ist eine Zahnunfallversicherung, in Deutschland und Österreich wird diese von Uniqa bereitgestellt.

Für das Corona-Jahr 2020 verweist das Startup auf ein Umsatzplus von 32 Prozent gegenüber 2019, während die Nutzungsdauer im Lockdown um 20 Prozent zugelegt haben soll. Absolute Zahlen liefert das Unternehmen nicht. Auf Nachfrage von Gründerszene im März verriet das Startup, einen siebenstelligen Umsatz zu machen. Zuvor gab Playbrush an, 2017 einen Umsatz von zwei Millionen Euro gemacht zu haben. Inzwischen arbeiten 25 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter für die Firma.

Altgesellschafter ziehen sich zurück

Bereits früh nach der Playbrush-Gründung konnte mit Österreichs bekanntestem Angel Investor Hansi Hansmann ein Geldgeber gefunden werden. Neben einer Crowdfunding-Kampagne über Kickstarter im Jahr 2016, konnten insgesamt seitdem rund drei Millionen Euro eingesammelt werden, zuletzt mit einer Runde im Jahr 2017 an der etwa Speedinvest beteiligt war. Auch der Privatinvestor und ehemalige Rennfahrer Harold Primat sowie Uniqa Ventures und SevenVentures haben in das Unternehmen investiert.

Nun übernimmt Sunstar die Mehrheit. “Wir werden die Branche weiter transformieren und fühlen uns mit Sunstar als Partner bestens gerüstet. Wir sind auch dankbar für die Unterstützung durch unsere ursprünglichen Investoren, die es uns ermöglicht haben, die nächste Stufe unserer Entwicklung zu erreichen”, sagt Paul Varga, CEO von Playbrush.

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SDLG, KI, Hochreiter, Halluzination
(c) brutkasten - Sepp Hochreiter zu SDLG.

“Großartige Arbeit meines Teams: Erkennen, ob LLMs (Anm.: Large Language Models) halluzinieren. Sie halluzinieren, wenn sie unsicher sind. Wir erkennen diese Unsicherheit und markieren Halluzinationen” – so beschreibt KI-Koryphäe Sepp Hocheiter auf LinkedIn die Errungenschaft, die er uns seine Forscher:innen am Institut für Machine Learning der Johannes Kepler Universität Linz vollbracht haben. Dabei spricht er von dem SDLG-Modell. Der Begriff steht für “Semantically Diverse Language Generation”.

Denn es ist ein großes Thema, das die KI-Community beherrscht. Bei Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) kann es passieren, dass man eine Frage stellt und falsche Antworten bekommt. Im Fachjargon sagt man dazu, die KI halluziniert.

SDLG verbessert Erkennung von Halluzinationen

Wie brutkasten berichtete, tun sich Giganten wie Google und Microsoft schwer, dieser Problematik habhaft zu werden. Eine neuer Lösungsansatz kam heuer vom Wiener Startup datAInsights, die statt impliziten explizite Fakten bzw. explizites Wissen verwenden, das dokumentiert ist. “Wir reichern bestehende Knowledge-Systeme mit Quellen an, sodass sie für unsere Architektur verarbeitet werden können”, erklärte datAInsights-Co-Founder René Heinzl im März 2023.

Nun kommt ein weiterer Lösungsansatz aus dem Umfeld von Sepp Hochreiter: SDLG. Diese neue Methode verbessert die Erkennung von Halluzinationen in LLMs (Large Language Modellen), indem es die Unsicherheitsabschätzung vorantreibt oder anders gesagt, aufzeigt, wenn ein Large Language Modell “unsicher” ist.

Man muss wissen, dass LLMs als Basis für Künstliche Intelligenz dienen und wie eine Zeichenkette aufgebaut sind. Hier wirken Wahrscheinlichkeiten, die das nächste Zeichen (konkret das nächste Wort oder um noch genauer zu sein, die nächsten Buchstaben) produzieren und Antworten auf Fragen liefern. Da kann es zu Fehlern oder falschen Informationen kommen.

Einstein oder Newton?

“Hochreiter präzisiert gegenüber brutkasten: “Halluzinationen können entstehen, wenn ein Trainingsdaten-Set fehlende oder zu wenige Daten zu einem Thema hat”, sagt er. “‘Albert Einstein hat die Relativitätstheorie entwickelt’ kann in verschiedenen Varianten (Anm.: Einstein hat die Relativitätstheorie erfunden, die Relativitätstheorie wurde von Einstein erfunden oder entwickelt, Der Vater der Relativitätstheorie ist Alber Einstein, etc.) im Trainingsdaten-Set als Information dienen. Gibt es diese nicht oder nur ungenügend, und die KI weiß, dass das Relativität etwas mit Physik zu tun hat, kann es sein, dass die Antwort plötzlich Newton ist.”

SDLG erkennt ob “LLMs halluzinieren”

Lukas Aichberger, “ELLIS PhD”-Student am Institut für Machine Learning der JKU beschreibt per LinkedIn-Post die SDLG-Methode – die er, Kajetan Schweighofer, Mykyta Ielanskyi und Sepp Hochreiter entwickelt haben – wie folgt: “Wir schaffen eine theoretische Grundlage für Unsicherheitsmaße in LLMs und führen theoretisch begründete ‘Estimatoren’ (Schätzer) für semantische Unsicherheit ein. Und stellen eine Methode zur Verfügung, um semantisch vielfältige und dennoch wahrscheinliche Ausgabesequenzen zu erzeugen, indem wir die Texterzeugung eines LLMs so steuern, dass wichtige Informationen für den semantischen Unsicherheitsschätzer erfasst werden.”

SDGL, KI, Halluzinationen, Hochreiter
(c) zVg – (v.l.) Sepp Hochreiter, Lukas Aichberger, Mykyta Ielanskyi und Kajetan Schweighofer.

In anderen Worten hebt die SDGL-Methode jene Aussagen hervor, wo sich die KI nicht sicher ist und markiert sie, damit man die durch “semantische Unsicherheit” (des Large Language Models) hervorgerufenen Halluzinationen erkennt, wie Hochreiter präzisiert.

Im 23-seitigen Paper, das die Forscher herausgebracht haben, heißt es konkret: “SDLG steuert das LLM, um semantisch unterschiedliche, aber wahrscheinliche Alternativen für einen ursprünglich generierten Text zu erzeugen. Dieser Ansatz liefert ein präzises Maß für die aleatorische (Anm.: vom Zufall abhängige) semantische Unsicherheit und erkennt, ob der ursprüngliche Text wahrscheinlich halluziniert ist. Experimente mit Aufgaben zur Beantwortung von Fragen zeigen, dass SDLG bestehende Methoden durchgängig übertrifft und dabei rechnerisch am effizientesten ist, wodurch ein neuer Standard für die Unsicherheitsabschätzung in LLMs gesetzt wird.”

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