Zähneputzen ist fester Bestandteil unseres Alltags. Gesunde Zähne sind wichtig für unsere Gesundheit und unser Wohlbefinden. Menschen mit gesunden, strahlenden Zähnen wirken außerdem attraktiver und daher sympathischer auf andere Menschen. Vergisst man regelmäßig auf die Zahnpflege, kann sich etwa Karies bilden, weshalb es wichtig ist, dass man sich schon in Kindheitstagen daran gewöhnt, regelmäßig und mehrmals am Tag, bestenfalls nach jeder Mahlzeit, die Zähne zu putzen. Überdies sind Zahnbehandlungen teuer und bei richtiger Vorsorge kann man sich durch korrekte Zahnpflege viel Geld ersparen.
Eltern haben allerdings oftmals ihre liebe Not, ihre Kinder fürs Zähneputzen zu begeistern. Diese Sorge soll nun der Vergangenheit angehören. Drei junge Gründer haben „Playbrush“ entwickelt. Die Idee: Einfache Zahnbürsten werden zu Spiele-Controllern umfunktioniert. Denn Kinder sollen Spaß am Zähneputzen haben.
Matthäus Ittner und Paul Varga aus Wien, sowie Co-Gründer Tolulope Ogunsina aus Nigeria, haben nun eine Kampagne auf Kickstarter (eine Crowdfunding Plattform) gestartet. Ab 1 Pfund ist man bereits dabei.
Die zwei Wiener Matthäus Ittner und Paul Varga von Playbrush.
Dem Brutkasten beantworten die Wiener wie es zur Idee kam und auch, wie sie es geschafft haben, 250 Kinder davon zu begeistern, regelmäßig Zähne zu putzen.
In eigenen Worten/Euer Elevator Pitch: Was macht ihr und welches Problem löst ihr damit?
Wir verwandeln Zahnbürsten in Spiele-Controller und helfen Kindern, Freude am täglichen Zähneputzen zu haben.
Das Problem ist allseits bekannt – Karies ist nach der Verkühlung die größte Volkskrankheit. Die meisten Kinder und viele Erwachsene putzen wenig oder schlecht Zähne. Das führt zu Karies, Mundgeruch, schmerzvollen Behandlungen und erhöhten Kosten.
Wir setzen bei der Prävention an und glauben, dass durch Spiele intrinsische Motivation ausgelöst wird, die Kinder zum besseren Zähneputzen führt.
Darum haben wir Playbrush entwickelt, ein flexibles Gadget, das Zahnbürsten in Spiel-Controller verwandelt, so dass Kinder und Junggebliebene spannende und lehrreiche mobile Games während des Putzens spielen können.
Wer hatte die Idee und wieso?
Wir sind alle drei keine übermotivierten Putzer, wissen aber ,wie wichtig gutes Zähneputzen ist. Deshalb bauen wir Playbrush in erster Linie für uns selbst.
Den Anstoß gab aber Pauls Taufkind, das wie die meisten „Abenteurer“ dem Zähneputzen nicht viel abgewinnen kann. Da das Thema seiner Mutter aber sehr wichtig ist, hat sie einige Dinge versucht, um ihn zu motivieren. Als ich dann mehrmals beobachtete, wie sie es mit Brushing Clips auf YouTube versuchte, diese aber nur zum gebannten Zuschauen, nicht aber zur Bewegung der Zahnbürste führten kamen wir auf die Idee von Playbrush.
Wie kam es zum Gründer-Team?
Mit der Idee im Hinterkopf war mir schnell klar, dass das alleine nichts wird, also habe ich überlegt, wer mir helfen könnte. Matthäus, ein Kindheitsfreund, fragte ich zuerst, da er zu dem damaligen Zeitpunkt an einer Technologie gegen Rückenprobleme bastelte, und das notwendige Wissen und Talent mit Hardware hatte. Außerdem ist er einer, der eher macht und probiert als viel redet. Ohne viel zu sagen bastelte er einen Prototyp, analysierte die Daten – und war damit dann schon an Board.
Mit Tolulope studierte ich in London, und er ist einer der besten Software Engineers, die ich kenne mit einem sehr breiten Wissen, aber auch den notwendigen programmatischen Fähigkeiten. Auch er war schnell dabei und baute mit mir zusammen das erste Spiel in zwei Wochen.
Ihr habt Playbrush von über 250 Kindern testen lassen. Wie seid ihr zu ihnen gekommen?
Gute Frage… das war am Anfang gar nicht so leicht und wir haben mit „Friends of Friends“ begonnen. Da viele Eltern aber super begeistert waren wurden wir schnell herumgereicht und empfohlen. Ab einem gewissen Punkt drehte sich das Blatt und die Eltern schrieben uns Emails, ob sie Playbrush testen können.
Eure Marketingstrategie?
Prinzipiell handelt es sich um ein klassisches Consumer Produkt. Das heißt, dass ab einem gewissen Zeitpunkt an normaler Werbung kaum ein Weg vorbei führen wird.
Bis das aber möglich ist, werden wir das Produkt weiter über Community Building und unterstützt durch PR vermarkten, sowie Online vertreiben. Momentan sind wir auf der amerikanischen Plattform Kickstarter, auf der man Playbrush vorbestellen kann, und so gleich mithilft, dass es Realität wird. Man kann Playbrush noch 2 Wochen vorbestellen und unterstützen.
Schlussendlich werden wir Playbrush über unseren eigenen Online Store und Online Retailer wie Amazon vertreiben. Sobald die Stückzahlen passen wird der nächste Schritt vermutlich über Zahnärzte gehen. Hier gibt es auch Möglichkeiten im Facheinzelhandel oder über Apotheken zu vertreiben, und es gibt erste Kontaktaufnahmen.
Der logische nächste Schritt wären dann größere Partnerschaften. Hier haben wir einige Ideen, die alle aber noch recht weit weg sind.
Wieso geht ihr über Crowdfunding?
Kickstarter ist vor allem ein Marketing Tool. Es ist ein guter Weg in sehr kurzer Zeit sein Produkt bekannt zu machen und direktes Feedback von seinen Kunden zu holen.
In Österreich haben wir ein wenig unterschätzt, wie unbekannt Kickstarter bzw. das Konzept dahinter ist. Die meisten Leute denken, es handelt sich um Equity-Crowdinvesting und ich hatte einige lustige Anrufe ob das denn bei uns möglich ist.
Die GBP 35.000 hätten wir vermutlich auf anderen Wegen einfacher bekommen, aber so lernen wir gleich unser Produkt zu verkaufen und machen direkt Umsätze.
Wie habt ihr euch bis jetzt finanziert? Die Entwicklung muss bereits einiges gekostet haben. Reines Bootstrapping oder ein Business Angel?
Praktisch Bootstrapping. Wir haben einen Convertible Loan von meiner Universität (UCL) bekommen, und ein wenig Geld von einem alten Studienkollegen der auch aktiv mitarbeitet. Der Rest ist unser eigenes Geld und gute Partnerschaften, die uns erlaubt haben, sehr billig zu entwickeln. Dazu machen wir alles auf der Softwareseite selber und vieles von der Hardware ebenso, wobei wir Letzteres gerade professionalisieren.
Ist Wien/ Österreich eurer Meinung nach der richtige Ort, um durchzustarten?
Gute Frage, kann ich schwer beurteilen, da wir eigentlich ein Londoner Unternehmen sind und London definitiv einer der besten Orte weltweit für ein junges Technologieunternehmen ist. Dazu werden wir hier auch vom University College London unterstützt, was gerade in der PreSeed Phase eine tolle Hilfe darstellt.
Matthäus arbeitet ja von Wien aus, was viele Vorteile mit sich bringt, da es super Unterstützung in unserem Bekanntenkreis gibt und auch die Testfamilien begeistert sind. Unsere Community in Wien ist also deutlich innovationsfreundlicher als es den Österreichern oft zugeschrieben wird.
Von außen betrachtet ist auf alle Fälle toll, was Pioneers, Speedinvest, Runtastic und Persönlichkeiten wie Hansi Hansmann für die Szene tun.
Es besteht jedoch noch Aufholbedarf um mit den großen Hubs mithalten zu können. Das würde hier jetzt allerdings den Rahmen sprengen (lacht)
Eure bisherigen Learnings?
Man kann auch mit sehr wenig Geld sehr weit kommen, solange man die klügsten und besten Köpfe von der Sache begeistern kann.
Die Vision: Was sind eure nächsten Ziele? Kurzfristig, aber auch Langfristig?
Kurzfristig wollen wir unser Kickstarter-Ziel von GBP 35.000 erreichen, ansonsten geht es zurück auf null. Langfristig wünschen wir uns, dass jedes Kind und jeder Erwachsene gerne und gut Zähne putzt- und das am besten mit Playbrush.
SAP stellt neue KI-Tools vor – eines davon kommt auf der Internationalen Raumstation (ISS) zum Einsatz
SAP arbeitet an einem umfassenderen Einsatz von KI in Unternehmen und stellte dafür bei seiner Entwicklerkonferenz TechEd neue Technologien vor. Sie sollen unter anderem die Zusammenarbeit von KI-Agenten verbessern, ihren Einsatz besser kontrollierbar machen und Datenanalysen selbst unter den besonderen Bedingungen der ISS ermöglichen.
SAP stellt neue KI-Tools vor – eines davon kommt auf der Internationalen Raumstation (ISS) zum Einsatz
SAP arbeitet an einem umfassenderen Einsatz von KI in Unternehmen und stellte dafür bei seiner Entwicklerkonferenz TechEd neue Technologien vor. Sie sollen unter anderem die Zusammenarbeit von KI-Agenten verbessern, ihren Einsatz besser kontrollierbar machen und Datenanalysen selbst unter den besonderen Bedingungen der ISS ermöglichen.
SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.
SAP Business AI Plattform als Basis
„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“
Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.
Code und No-Code
Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.
Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.
SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.
Auch andere Anbieter-Einbindung möglich
Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.
Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.
Einsatz auf der ISS
„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.
„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.
Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.
„Nicht einfach zur Erde herunterladen“
„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“
Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“
SAP löst „Data Drift“-Problem
Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.
Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“
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