13.06.2025
FINANZIERUNG

Respory: Linzer KI-Startup erhält Finanzierung in Millionenhöhe

Respory, 2022 gegründet in Linz, entwickelte einen Radarsensor, um Besucherströme im Einzelhandel zu analysieren. Für diese Lösung, die es bisher so nicht am Markt gegeben hat, erhält das Startup eine AWS-Förderung in Höhe von 800.000 Euro und ein Investment im „niedrigeren sechsstelligen" Bereich.
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Co-Founder Valentin Grabner und Sebastian Ludwig (c) Respory
Co-Founder Valentin Grabner und Sebastian Ludwig (c) Respory

Vor rund drei Jahren wurde die Idee geboren, erzählt Respory Co-Founder Valentin Grabner. Die Lösungen, die bisher zur Kundenstromanalyse existieren, seien meistens kamerabasiert und zudem sehr teuer und komplex in der Anschaffung. Eine andere Möglichkeit sind Tags, die auf Einkaufskörben angebracht sind, mit denen man die Wege mitverfolgen kann.

„Das ist aber meistens organisatorisch sehr aufwändig und außerdem ungenau. Mit unserem Radarsensor haben wir einen Sweet Spot getroffen, was die Skalierbarkeit, aber auch die Genauigkeit betrifft“, so Grabner. Mit dem Radarsensor sei es möglich, die Kunden anonym – und somit DSGVO-konform – über den gesamten Einkauf hinweg zu verfolgen. So würde man auch sehen, bei welchen Produkten sie stehen bleiben und mehr Zeit verbringen.

Grundidee kommt aus Coronazeit

Die Grundidee komme eigentlich aus einem ganz anderen Bereich, erzählt Grabner weiter. Co-Founder Sebastian Ludwig ist auf die Radarsensorik gestoßen und wollte berührungslose Schalter für Türen in Spitälern, Liften, etc. entwickeln – das alles während der Coronazeit. Durch diese Idee seien die Co-Founder dann auf die Idee gekommen, dass sich diese Sensoren extrem gut fürs Personentracking eigneten.

In den ersten zwei Jahren habe sich das Unternehmen vor allem durch Forschungsförderungen durch die FFG sowie vom Land Oberösterreich finanziert. Mitte 2024 gab es dann den ersten Softlaunch am Markt, wonach auch das erste Marktfeedback zurückkam – und damit der erste Jahresumsatz von rund 40.000 Euro gemacht wurde.

Bisher seien die Kunden auch sehr zufrieden – zu denen gehört beispielsweise Billa, Umdasch und Klipp. „Fünf neue Filialen werden bald ausgestattet“, so Grabner. Außerdem sei auch eine Expansion in den DACH-Raum bereits im Gange – so sind auch in der Schweiz und in Deutschland bereits die ersten Baumärkte und Sportfachgeschäfte mit Respory-Sensoren ausgestattet.

Finanzspritze in siebenstelligem Bereich

Das Unternehmen konnte jetzt 800.000 Euro Fördergeld über das Seed-Financing-Programm der aws holen, außerdem noch einen „niedrigen sechsstelligen Betrag“ von Investoren, die sich nicht nur finanziell, sondern auch strategisch am Unternehmen beteiligen würden. Die Runde wird angeführt von eQventure und umfasst unter anderem erfahrene Branchenkenner wie Thomas Bittinger und Business Angel Gernot Singer. Mit insgesamt über einer Million Euro Finanzierung wolle man jetzt neue Positionen ausschreiben und die Ressourcen stark ausbauen. Bis Ende des Jahres wolle man rund zehn Mitarbeitende haben, so Grabner.

Je nachdem wie sich das Geschäft entwickle, wolle man für Ende 2026/Anfang 2027 eine weitere Investitionsrunde starten – konkrete Pläne hierfür gebe es allerdings noch nicht. Was aber schon ein konkretes Ziel ist: Der Umsatz dieses Jahr soll bereits im niedrigen sechsstelligen Bereich liegen.

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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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