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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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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