27.04.2022

Purency: Wie ein Wiener Startup die Mikroplastik-Messung standardisieren möchte

Das Wiener Startup Purency ermöglicht mit seiner Datenanalyse-Software automatisierte Mikroplastik-Messungen. Ziel ist es, Laboren ein verlässliches Tool anzubieten, womit Mikroplastik-Daten ausgewertet und Aussagen getroffen werden können.
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Purency
Valerie Hengl und Michael Stibi von Purency | (c) martin pacher / der brutkasten
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Kunststoffe und Plastik sind aus unserem Leben heutzutage nicht mehr wegzudenken. Demzufolge befindet sich Mikroplastik fast überall – sowohl in der Luft, als auch in Lebensmitteln. Langzeitstudien zu diesem Thema gibt es keine und die aktuelle Forschung steckt erst in Kinderschuhen. Genau aus diesem Grund wird ein standardisiertes und verlässliches Messverfahren benötigt, das vom Wiener Startup Purency mit-entwickelt wird.

Mit ihrer Software “Microplastics Finder” automatisieren die Gründer:innen Aurelia Liechtenstein, Benedikt Hufnagl, Michael Stibi und Valerie Hengl die Datenanalyse von Mikroplastikmessungen in Laboren. “Wir haben Purency nicht gegründet, um Aussagen zu treffen, ob Mikroplastik gut oder schlecht ist. Unser Ziel ist es, der Gesellschaft ein automatisiertes Analyse-Tool in die Hand zu geben, um verlässliche Aussagen zu treffen – und das kann man zur Zeit nicht”, so Co-Founder und CEO Michael Stibi. Die Bewertung, ob Mikroplastik gefährlich sei, könne man erst dann durchführen, wenn Labore richtig messen können, erklärt er weiter.

Purency fokussiert sich auf Nischenmarkt

Die Idee zu Purency war geboren, als Hufnagl im Laufe seiner mehrjährigen Forschung sich auf die Datenanalyse von Mikroplastikmessungen spezialisierte. Er erkannte schnell, dass die Auswertung der Proben unverlässlich und zeitintensiv war. Aus diesem Grund entwickelte der Co-Founder die automatisierte Datenanalyse-Software nicht nur für den Einsatz in seinem Doktoratsstudium. Schnell fanden Hufnagl und Stibi Labore, die Schwierigkeiten mit den gängigen Mikroplastik-Messmethoden hatten. 

Kurze Zeit später wuchs das Team um weitere zwei Co-Founderinnen – Hengl und Liechtenstein. “Wir befinden uns in einem Nischenmarkt. Einerseits arbeiten wir mit Laboren, die selbst schon als Nische gelten. Andererseits gibt es spezialisierte Labore, die Mikroplastik messen – das ist unsere Zielgruppe”, sagt Hengl. 

Pestizide und Weichmacher in Mikroplastik

Unterschieden wird zwischen zwei Arten von Mikroplastik – primäres und sekundäres. Während primäres Mikroplastik bewusst der Kosmetik, den Zahnpasten oder Peelings zugeführt wird, entsteht sekundäres Mikroplastik durch Reifenabrieb oder durch Zersetzung von Plastik im Meer.

Ein wesentliches Problem stellen dabei die Schadstoffe dar, die sich auf Mikroplastik-Partikeln ablagern können. Egal ob Pestizide oder Weichmacher, Mikroplastik kann durch angelagerte Schadstoffe zu Organschäden oder Fruchtbarkeitsproblemen führen. Daher möchten die Purency Co-Founder:innen mittels künstlicher Intelligenz ermitteln, wie viel und welche Art von Plastik in Umwelt & Nahrungsmittelprobenenthalten ist.

Purency strebt Wachstum an

Während der Corona-Pandemie und im Lockdown arbeitete das Startup fleißig an seinem Business-Plan und sicherte sich zahlreiche Förderungen, unter aws Green Preseed & aws Green Seed. Mit der kürzlich erhaltenen sechsstelligen Fördersumme sowie einem Business Angel Investment ist das Team zuversichtlich, seine Wachstumspläne vorantreiben zu können. “Wir haben in den letzten 1,5 Monaten mehr Lizenzen verkauft, als im gesamten letzten Jahr”, so Stibi.

Um die Positionierung im Nischenmarkt zu festigen, möchte das Startup die Purency-Software künftig nicht nur direkt an Labore vertreiben. Das Team strebt nämlich auch weitere Kooperationen mit Hardware-Hersteller:innen an, damit ihre Lösung bereits beim Instrumentenverkauf mit vertrieben wird. 

Zudem möchte Purency sein Messprobe-Angebot von Umwelt-, Wasser- und Bodenproben um weitere wie Lebensmittelproben erweitern. Das siebenköpfige Team ist sich bewusst, dass es für die Verwirklichung der Vision Unterstützung braucht. “Wir suchen nach Personal. Interessent:innen mit naturwissenschaftlichem Hintergrund, aber auch jene, die ein technisches oder betriebswirtschaftliches Studium abgeschlossen haben, sind bei uns willkommen”, so Hengl abschließend.In Zukunft will Purency weitere Produkte für die Datenanalyse in der Analytischen Chemie entwickeln.


*Disclaimer: Dieser Beitrag erscheint in Kooperation mit der Austria Wirtchafservice

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Mistral.
© LinkedIn/Canva - Arthur Mensch, Co-Founder und CEO Mistral AI.

Drei Milliarden Euro. Das ist die Summe, die der französische Anthropic- und OpenAI-Herausforderer Mistral in seiner heute verkündeten Series-D-Finanzierungsrunde aufnahm. Es ist die größte VC-Runde für ein Tech-Unternehmen in der europäischen Geschichte – und das für ein gerade einmal drei Jahre altes Unternehmen.

Den Lead in der Runde übernahm mit Samsung – wenig überraschend – ein außereuropäischer Player. Dazu kommen große US-Investoren wie PSG Equity als Co-Lead, a16z und Nvidia, aber auch eine ganze Reihe europäischer Kapitalgeber, darunter der Scaleup Europe Fund der schwedischen EQT als weiterer Co-Lead.

Keine normalen Umstände

Drei Milliarden Euro. Eine Bewertung von 21 Milliarden Euro. Das sollte unter normalen Umständen ein Garant für den großen Durchbruch sein. Zum Vergleich: Meta (damals Facebook) genügten vor seinem Börsengang insgesamt 2,27 Milliarden US-Dollar VC-Kapital, um sich im Social-Media-Wettlauf klar an die Spitze zu setzen und zum Tech-Giganten zu werden.

Doch die Umstände sind nicht normal. Der KI-Wettlauf hat die Volumina an VC-Kapital vor allem in den USA auf ein nie dagewesenes Level gehievt. Anthropic, das Unternehmen hinter Claude, hat allein in seiner Series-H-Runde im Mai dieses Jahres 65 Milliarden US-Dollar aufgenommen und steht bei einer Bewertung von 965 Milliarden Dollar. OpenAI, das Unternehmen hinter ChatGPT, hat diesen März in seiner Finanzierungsrunde sogar 122 Milliarden US-Dollar eingesammelt und steht bei einer Bewertung von 852 Milliarden Dollar.

Beim insgesamt aufgenommenen Kapital steht Mistral (ca. 6 Mrd. Euro inklusive Kredite) in einem Verhältnis von etwa 1:19 zu Anthropic (mindestens 130 Mrd. US-Dollar) und 1:26 zu OpenAI (mindestens 180 Mrd. US-Dollar). Das wird im beinharten internationalen Tech-Wettlauf vermutlich nicht ausreichen.

Digitale Souveränität als Verkaufsargument

Und das weiß man auch beim französischen Scaleup. Der größte Trumpf, den es in der Hand hat, ist, dass es aus Europa kommt. Punkten kann das Unternehmen vor allem bei den Themen Digitale Souveränität und Datensicherheit. Und das wiederum sind Fragen, die im B2B- und vor allem im öffentlichen Bereich deutlich schwerer wiegen als im B2C-Bereich, den aktuell Anthropic, OpenAI und Google dominieren.

„Während der ersten Welle der generativen KI lautete die zentrale Frage: Wer kann das leistungsstärkste Modell entwickeln? Unternehmen und Regierungen stellen sich nun eine andere Frage: „Wie können sie die Leistungsfähigkeit der KI für ihre geschäftskritischen Anforderungen nutzen, ohne die Kontrolle über die Infrastruktur und den Informationskreislauf abzugeben?“, heißt es von Mistral in der Presseaussendung zur aktuellen Kapitalrunde.

Die Frage will man freilich mit dem eigenen Produkt beantworten. „Die Nachfrage nach dieser Kombination aus Leistung, Kontrolle, Auswahlmöglichkeiten und Unabhängigkeit nimmt weltweit zu“, ist man sich sicher. Und Mistral sei das weltweit einzige KI-Unternehmen, das den gesamten Stack entwickle, der dafür erforderlich ist: „Open-Weight-Modelle, die Infrastruktur und die Rechenkapazität, auf der sie laufen, und die Produkte, mit denen sie in den Unternehmen wirksam werden“.

Ausstehender Beweis

Dass diese Argumente angesichts des europäischen Diskurses durchaus valide sind, liegt auf der Hand. Ob die Rechnung am Ende auch betriebswirtschaftlich aufgeht, steht auf einem anderen Blatt geschrieben. Mistral bekommt durch die Mega-Runde genug Luft, um sich innerhalb Europas weiterhin im öffentlichen und im Unternehmenssegment zu etablieren. Doch dass das ausreicht, um das eingesetzte Kapital (mehrfach) zurückzuspielen, muss erst bewiesen werden.

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