16.06.2020

Prewave: Millioneninvestment für Wiener AI-Startup

Das Wiener AI-Startup Prewave erlebte in der Coronakrise mit seinem Tool einen sprunghaften Nachfrage-Anstieg. Nun schloss es eine Seed-Finanzierungsrunde in Millionenhöhe ab.
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Prewave: Gründer-Duo Lisa Smith und Harald Nitschinger
(c) Renée-Mercedes Pokorny/Prewave - Das Gründer-Duo Lisa Smith und Harald Nitschinger.

Mit der AI basierten Abschätzung von Ausfallsrisiken industrieller Lieferketten, hat sich das Wiener Startup Prewave eine Nische ausgesucht, die nun in der Coronakrise besonders gefragt war und ist. Mit einer eigenen, frei zugänglichen Live-Karte (“Coronavirus Disruption Map”) machte das 2017 gegründete TU Wien-Spinoff zusätzlich auf sich aufmerksam – der brutkasten berichtete. Der Nachfrage-Anstieg drückt sich nun auch im Interesse zahlreicher Investoren aus. Das Startup schließt ein nicht näher beziffertes Millioneninvestment ab.

+++ Aktuelle Startup-Investments +++

Kapital von aws Gründerfonds, seed & speed, Segnalita, Ventech, IST Cube und Speedinvest

Die Seed-Finanzierungsrunde wird vom aws Gründerfonds angeführt, zu den weiteren Investoren zählen seed & speed, Segnalita und Ventech sowie die Bestandsinvestoren IST Cube und Speedinvest. “Gerade die Entwicklungen der vergangenen Monate beschleunigen die Digitalisierungserfordernisse aller Industrien und Branchen. Besonders internationale Kunden- und Lieferantenbeziehungen bergen für viele traditionelle Geschäftsmodelle große Risiken, die oft nur verzögert feststellbar und nur schwer quantifizierbar sind. Prewave macht insbesondere Legacy Industries ein Angebot, mit seinem Frühwarnsystem Transparenz in Lieferketten zu bringen und mögliche Risiken zu visualisieren. Uns ist es wichtig, das erstklassige Prewave-Team mit einem starken Investorenkonsortium bei der internationalen Skalierung zu unterstützen”, kommentiert Ralf Kunzmann, Geschäftsführer aws Gründerfonds.

Prewave: AI, um Lieferketten zu verstehen

Die Technologie von Prewave basiert auf der fünfjährigen Doktorandenforschung von Lisa Smith an der TU Wien, die dann gemeinsam mit Harald Nitschinger das Unternehmen gründete. “Die derzeitige Krise zeigt, wie wichtig es für Industrieunternehmen ist, ständig am Laufenden darüber zu sein, was in der Lieferkette passiert. Die hohe Anzahl an Informationsquellen sowie die vielen Sprachen, die in weltweiten Lieferketten zum Einsatz kommen, machen es für einzelne Menschen unmöglich, den Überblick zu bewahren. Genau dieses Problem lösen unsere Algorithmen”, erklärt Smith.

Algorithmus holt Informationen aus Social Media

Zum Einsatz kommen Machine Learning und automatische Spracherkennung. Der Algorithmus werde dabei laufend darauf trainiert, Signale aus mehrsprachigen Textdaten als Risiko zu identifizieren, heißt es von Prewave. Man habe dafür eine Methode entwickelt, öffentlich zugängliche Informationen aus Social-Media-Kanälen wie z.B. Twitter, YouTube und lokalen Nachrichtenmedien als Datenquellen zu nutzen und qualitative Einflussfaktoren in Echtzeit messbar zu machen. Diese Daten hätten sich insbesondere im Bereich Lieferkettenmanagement (Supply Chain Management) als wertvoll erwiesen. “Ziel ist, jedem Unternehmer künftig Klarheit über die Herkunft seiner Produkte und über die Umstände, unter denen sie hergestellt wurden, zu verschaffen. Diese Transparenz bietet den Produzenten eine optimale Entscheidungsgrundlage”, so Prewave.

50 Sprachen werden von Prewave-Algorithmus erfasst

Das zehnköpfige Team arbeite nun laufend an der Verbesserung der Vorhersagekraft der Plattform. Unzählige Daten aus dem Internet würden zeitgleich verarbeitet und gegebenenfalls als risikorelevant eingestuft. Aus mehr als 50 Sprachen identifiziert der Algorithmus mehr als 60 verschiedene Risikokategorien wie z.B. Naturkatastrophen, Streiks, Feuer oder Grenzschließungen. “Künftig sollen noch weitere Datenquellen wie z.B. Wetterdaten herangezogen und entsprechend als Ereignistypen bzw. Risikofelder abgedeckt werden. Dafür soll die Kapazität der Plattform noch weiter ausgebaut werden; das verarbeitete Datenvolumen und die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung werden dafür exponentiell gesteigert”, heißt es vom Startup. Um das Produkt auf internationalen Märkten auszurollen und weitere Industrien wie z.B. Banken, Versicherungen und NGOs anzusprechen, sollen für die Entwicklung sowie für Marketing und Vertrieb nun weitere Mitarbeiter aufgenommen werden.

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sanSirro- und QUS-Gründer Hannes Steiner und die Kleidung des Startups auf der Pariser Eurosatory (c) QUS Body Connected

Mit seiner Marke QUS hat sich das Steirer Startup sanSirro seit seiner Gründung 2013 bereits einen Namen in der Sport-Szene gemacht. Rund um Gründer Hannes Steiner stellt man smarte Sportkleidung her, die die Körperfunktionen der tragenden Personen misst.

Erst im vergangenen März hat sanSirro gegenüber brutkasten ein Investment angekündigt – gefolgt von einer Zusammenarbeit mit dem größten deutschen Rüstungskonzern Rheinmetall.

Vom Sport zum Militär

Der Grund: Seine Kleidung für Sportler:innen sollte alsbald auf Rüstungs- und Militärzwecke umgemünzt werden – brutkasten berichtete. Nun ist es offiziell: Die Partnerschaft mit Rheinmetall schafft mittels “Bio-Monitoring”, wie es beide Kooperationspartner nennen, “Informationsüberlegenheit auf taktischer Ebene”.

Heißt: Der physische Zustand von Soldaten wird mittels Textilsensoren aufgenommen und analysiert. Das Tracking von Vital- und Körperdaten ist unter dem Begriff Bio-Monitoring geläufig und findet im Leistungssport breite Anwendung.

Erstmalig vorgestellt wird die Technologie-Kombi auf der Eurosatory-Messe in Paris vom 17. bis 21. Juni. Dazu äußerte sich QUS bereits in Form eines LinkedIn-Postings und rief zum Besuch im Außenbereich des Paris Exhibition Centers auf.

Die Ausstellung der QUS Militärkleidung in Paris (c) QUS Body Connected LinkedIn

Messe für Verteidigung und Sicherheit

Eurosatory positioniert sich als globales Event für “Defence and Security” – zu Deutsch Verteidigung und Sicherheit. Vorzufinden sind im Pariser Exhibition Center – unweit des internationalen Flughafens Paris Charles De Gaulle – über 2.000 Ausstellende aus aller Welt. Die aktuell laufende Veranstaltung erwartet etwa 62.000 Besucher:innen.

Eurosatory fand erstmalig vor 55 Jahren statt und will sich in Anbetracht geopolitischer und klimatischer Veränderungen neu positionieren. Präsentiert werden neue technologische Entwicklungen rund um Virtual und Augmented Reality, Künstliche Intelligenz und Datentracking.

Wie der Veranstalter selbst schreibt, zielt die mehrtägige Messe darauf ab, die Universalität verantwortungsvoller Verteidigung und Sicherheit “für die Welt von morgen” hervorzuheben.

Warum Militär-Bio-Daten getrackt werden

Bereits vor gut drei Monaten hat sanSirro mit Sitz im südsteirischen Lebring angekündigt, mit Deutschlands größtem Rüstungskonzern kooperieren zu wollen. Man arbeite daran, die QUS-Technologie in Kampfanzüge einzubauen. Ab spätestens 2026 soll die mit Sensoren versehene „Gladius“-Kleidung die Vitalfunktionen von Streitkräften überwachen – brutkasten berichtete.

Die Sportkleidungsmarke QUS soll das Soldatensystem “Gladius 2.0” von Rheinmetall mit Vitaldaten-Tracking aufwerten, heißt es in einer kürzlich erschienenen Aussendung. Weltweit sei Rheinmetall damit als nutzerzentrische Soldaten-Systemlösung “unerreicht”.

Bei “Gladius 2.0” handle es sich um ein “einsatztaugliches Sensor-to-Shooter Netzwerk”, das zeit- und ortsunabhängige Lagebilder bereitstellt. Möglich sei dies dank einer “durchgängigen, stabilen Kommunikationsinfrastruktur” – auch “unter herausfordernden Bedingungen”, wie Rheinmetall schreibt.

Ausbildung und Strategie optimieren

Die Gladius-Kleidung soll mithilfe der QUS-Technologie aus der Südsteiermark die Ausbildung von Militärkräften verbessern. Im Training werden Ausbildungseinheiten so angepasst, “dass ein optimaler Fitnessaufbau gewährleistet werden kann”, heißt es von Rheinmetall.

Chief Digital Officer der Rheinmetall AG Timo Haas zufolge soll das Monitoring “für den Soldaten zukünftig eine wichtige Rolle spielen.” Zum QUS-Bio-Monitoring werden “bereits bewährte Sensoren” wie die Herz- oder Atemfrequenz mit “weiteren Fremdsensoren” kombiniert – darunter Temperatur oder andere messbare Außeneinheiten.

Bio-Tracking sei “überlebenswichtig”

Konkret schreibt Rheinmetall dazu: “Im Einsatz ist die aktuelle Information zum physischen Zustand des individuellen Soldaten oder der ganzen Einheit verfügbar”. In Kombination mit KI-gestützten Datenanalysen sollen taktische Entscheidungen optimiert werden, meint Rheinmetall, was vor allem in komplexen Einsatzszenarien im Sinne einer “Informationsüberlegenheit” überlebenswichtig sei.

Das Vitaldaten-Tracking wird mittels Textilsensorik in die Ausrüstung der Streitkräfte eingebaut, erklärt QUS-Gründer Steiner. Die Technologie ließe sich damit als “passender Baustein” in das bestehende “modulare Soldatensystem” von Rheinmetall integrieren, führt Rheinmetall-CDO Haas weiter aus.

“Diejenigen schützen, die uns beschützen”

“Die gemeinsame Lösung mit Rheinmetall vereint das Beste aus zwei Welten und schützt vor allem die, die uns beschützen. Wir freuen uns sehr über die neue Partnerschaft mit Rheinmetall. Gemeinsam werden wir ein System entwickeln, das sich perfekt in das System von Rheinmetall integrieren lässt und so auf diesem Bereich einen zusätzlichen Mehrwert schafft. Die Vitaldaten der Soldaten jederzeit zu kennen und einschätzen zu können, ist für die Leistungsfähigkeit sehr wichtig”, so Hannes Steiner, Gründer und CEO von QUS.

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AI Summaries

Prewave: Millioneninvestment für Wiener AI-Startup

  • Mit der AI basierten Abschätzung von Ausfallsrisiken industrieller Lieferketten, hat sich das Wiener Startup Prewave eine Nische ausgesucht, die nun in der Coronakrise besonders gefragt war und ist.
  • Nun schloss das Unternehmen ein nicht näher beziffertes Millioneninvestment ab.
  • Die Seed-Finanzierungsrunde wird vom aws Gründerfonds angeführt, zu den weiteren Investoren zählen seed & speed, Segnalita und Ventech sowie die Bestandsinvestoren IST Cube und Speedinvest.
  • Der Algorithmus werde laufend darauf trainiert, Signale aus mehrsprachigen Textdaten als Risiko zu identifizieren, heißt es von Prewave.
  • Aus mehr als 50 Sprachen identifiziert der Algorithmus mehr als 60 verschiedene Risikokategorien wie z.B. Naturkatastrophen, Streiks, Feuer oder Grenzschließungen.

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