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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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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