04.04.2025
MEDIZIN

ReactWise: Wiener Co-Founder erhielt Investment vom Y Combinator und britischer Regierung

Das Londoner Startup ReactWise mit dem österreichischen Co-Founder Alexander Pomberger konnte sich eine Pre-Seed-Runde von prominenten Investoren sichern. Mittels KI optimiert es chemische Prozesse.
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ReactWise
© ReactWise - CEO Alexander Pomberger (l.) und Co-Founder und CTO Daniel Wigh.

Alexander Pomberger hat in Wien an der Uni Wien und der TU studiert. Danach zog es ihn ins Ausland, zuerst zum MIT in Massachusetts und nachher nach Cambridge, wo er seinen Master bzw. sein Doktorat machte. Als organischer Chemiker hat er während einiger Industriepraktika gesehen, wie „Trial-end-error“-gestützt und teilweise ineffizient die Forschung in der pharmazeutischen Wirkstoffherstellung ist.

Während seines PhDs in Cambridge – welcher in Kollaboration mit dem Chemieriesen BASF war – hat sich der Founder Skills in der KI angeeignet und diese auf chemische Fragestellungen angewandt. Gemeinsam mit seinem Co-Founder Daniel Wigh, der in derselben Forschungsgruppe war, hat er gezeigt, wie effektiv „Bayesian Optimization“ (Anm.: sequenzielle Methode für die Optimierung von Black-Box-Funktionen) für die Beschleunigung von chemischer Prozessoptimierung sein kann: „Da die meisten Chemiker allerdings nicht programmieren können und es hier noch diese ‚Usability-Gap‘ gab, haben wir uns entschlossen unsere Expertise zu kommerzialisieren und haben ReactWise gegründet“, erklärt er.

Kapital vom Y Combinator und britischer Regierung

Nach der Teilnahme an Y Combinator konnte ReactWise eine Pre-Seed-Runde abschließen und sich insgesamt über 3,4 Millionen US-Dollar an Finanzierung sichern. Alle Investments wurden per SAFE (Simple Agreement for Future Equity) getätigt. Vom Y Combinator kamen 500.000 US-Dollar; von der britischen Regierung über einen „Innovate UK„-Grant 1,5 Millionen US-Dollar. Zudem beteiligten sich weitere CVCs, Family Offices und Angel Investoren.

Die Zeit im Y Combinator bezeichnet Pomberger als produktive und intensive Tage. Er lernte, wie man als „early-stage“ sein Unternehmen formen muss, um ein Startup zu beginnen. Zu weiteren „Learnings“ zählten, mit den Kunden zu sprechen und deren Problem zu verstehen und dass man aus Fehlern mehr lerne, als aus Erfolgen. Zudem solle man sich ehrgeizige, aber erreichbare, Ziele setzen und jede Woche den Fortschritt verfolgen. „Die meisten ‚Learnings‘ jedoch kommen von anderen Foundern“, sagt Pomberger und rät: „Baue dein Netzwerk früh auf.“

ReactWise: „Kosten für Pharma senken“

Das Londoner Startup, das mittlerweile über zwölf Kunden (zwei davon große Pharmafirmen) verfügt, entwickelte einen KI-Co-Pilot für die Optimierung eben jener chemischen Prozesse. „Wir revolutionieren die Art und Weise, wie Chemie betrieben wird, mit leistungsstarker datengetriebener Optimierung und robotergesteuerten, autonomen Laboren. Dadurch reduzieren wir Kosten in der Forschung und bringen lebensrettende Medikamente schneller auf den Markt“, sagt Pomberger. „Unsere Technologie beschleunigt die Optimierung chemischer Prozesse um das 30-fache im Vergleich zu traditionellen Methoden. Damit helfen wir Pharmaunternehmen, Kosten zu senken, die Produktion zu skalieren und die Nachhaltigkeit zu verbessern.“

Durch die Kombination von „Bayesian Optimization“, „High-Throughput-Experimentation“ (Anm.: naturwissenschaftliche Vorgehensweise, in der massiv parallelisiert Experimente durchgeführt werden) und Robotik würden die Entwicklungszeiten für die Herstellung neuer Medikamente von Monaten auf Tage reduziert werden, so der Founder.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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