21.07.2026
ENERGY

Problem Energiefalle: Wie Ecocircling die größte Herausforderung der Fischzucht löst

Das Startup Ecocircling rund um Mitgründerin Teresa Millinger hat seine erste Aquaponik-Pilotanlage in Betrieb genommen. Mit einem modularen Kreislaufsystem für Fischzucht und Pflanzenproduktion, KI-gestützter Steuerung und eigener Energieversorgung will das Unternehmen regionale Lebensmittelproduktion effizienter machen. Im Gespräch erklärt Millinger, wie Ecocircling den hohen Energiebedarf der Branche adressiert und warum die Technologie auch international Potenzial hat.
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Ecocircling
© Franz Neumayr - Teresa Millinger (l.), Geschäftsführerin Ecocircling und Grace Sheehan, Investorin und US-Unternehmerin.

Das oberösterreichisch-salzburgische Startup hat knapp ein Jahr nach Projektstart und einem US-Investment seine erste Pilotanlage hochgefahren. Ziel ist es, die starke Importabhängigkeit Österreichs bei Speisefisch zu reduzieren. Die modularen „Cubes“ kombinieren dafür Fischzucht und Pflanzenproduktion in einem geschlossenen Wasserkreislauf, der durch moderne Sensorik und KI-gestütztes Monitoring weitgehend automatisiert betrieben wird.

Ecocircling und die Wasserersparnis

Die aktuelle Pilotanlage ist auf eine Jahresproduktion von bis zu neun Tonnen Wels ausgelegt und punktet vor allem durch einen extrem geringen Ressourcenverbrauch. Millinger erklärt das Prinzip: „Wir geben täglich weniger als fünf Prozent Frischwasser zu, das übrige Wasser wird aufbereitet und wiederverwendet. In unserem Aquaponik-System reinigen zusätzlich die Pflanzen das Wasser, indem sie die Nährstoffe aufnehmen. So kommen wir auf über 90 Prozent Ersparnis gegenüber klassischer Teichhaltung.“

Künftig sollen die Anlagen in unterschiedlichen Größen unter anderem für Hotels, Gastronomie und landwirtschaftliche Betriebe angeboten werden. Dafür musste das Startup jedoch die größte Hürde der Branche meistern: den massiven Energiebedarf.

„Das ist genau der Punkt, an dem viele Wettbewerber gescheitert sind“, sagt die Co-Founderin. „Der entscheidende Faktor ist der Winter: Unsere Fische brauchen eine Beckentemperatur von 26 °C, und dieses Wasser dauerhaft warm zu halten, ist der mit Abstand aufwendigste Energieposten. Genau daran ist bei vielen die Kalkulation zerbrochen. Wir haben unsere Anlagen deshalb konsequent auf diesen Punkt hin optimiert: Durch eine exzellente Dämmung, die den Wärmeverlust von vornherein minimiert, durch eine KI-gesteuerte Wärmerückgewinnung und durch eigene Energiequellen – ein Windrad und eine Biomasseanlage, die als Brennstoff sogar den Abfall aus unserer Gemüseproduktion nutzt.“

PV und Windrad

Dieser Ansatz ist bei Ecocircling bereits in der Umsetzung: Bei der Pilotanlage in Oberösterreich soll in den kommenden Monaten das erwähnte Windrad installiert werden; auch Photovoltaik ist in Planung. „Dadurch fällt der zugekaufte Wärmeanteil sehr gering aus. Genaue Werte für die KWh pro Fisch hängen vom Standort ab. Westliche oder windarme Regionen sind hier benachteiligt“, räumt die Gründerin ein. Durch die eigene Energieversorgung möchte das Startup den Betrieb von den Preisschwankungen des volatilen Marktes entkoppeln. „Damit bleibt unsere Kalkulation planbar, auch wenn die Energiepreise steigen“, so Millinger.

Fokus auf Technologie

Ob es künftig Pläne gibt, diese Prozesstechnologie zu vertreiben, oder „nur“ mit Fischen Geld zu machen, meint Millinger, dass beides in den Köpfen des Teams bestehe, jedoch mit klarer Priorität auf der Technologie.

„Unser Kern ist die Anlage selbst: ein standardisiertes Plug-and-Play-Produkt, das wir künftig in verschiedenen Größen anbieten. Eigene Standorte betreiben wir vor allem als Referenzanlagen. Überzeugend macht das Ganze das Verhältnis von Investition zu Kapazität – 90.000 Euro für zwölf Tonnen Fisch pro Jahr, mit einem Return on Investment von typischerweise unter drei Jahren. Genau diese Kombination aus niedrigem Preis, Standardisierung und geringem Betreuungsaufwand macht die Anlage zu einem echten Produkt. Dass es schon in der Entwicklungsphase internationale Nachfrage gab, bestätigt das.“

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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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