21.05.2024
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Das sind die Sieger des S&B Awards 2024

QUBO Technology holte sich beim S&B Award 2024 den mit 20.000 Euro dotierten Hauptpreis. Auch brutkasten verlieh auf Basis eines Online-Votings einen Sonderpreis.
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Neben dem mit 20.000 Euro dotierten Hauptpreis wurden beim S&B Award auch Sonderpreise von I.E.C.T. und brutkasten vergeben | (c) Rudolf Sallinger Fonds
Neben dem mit 20.000 Euro dotierten Hauptpreis wurden beim S&B Award auch Sonderpreise von I.E.C.T. und brutkasten vergeben | (c) Rudolf Sallinger Fonds

„Ich werde ganz oft gefragt, ob ich eigentlich generell optimistisch bin, was die Zukunft betrifft. Der Grund, warum ich die Frage trotz all der Krisen stets mit Ja beantworte, ist, dass Menschen immer schon einfallsreich waren“, sagt Amelie Groß, Vizepräsidentin Wirtschaftskammer Österreich und Präsidentin des Rudolf Sallinger Fonds in ihrer Eröffnungsrede bei der Verleihung des S&B Awards 2024.

Dieser Eindruck habe sich bei den zehn Finalisten-Projekten des Awards, der dieses Jahr zum achten Mal vergeben wurde, umso mehr verfestigt. „Ich glaube, ich übertreibe nicht, wenn ich sage: Jedes dieser Teams hätte den Preis verdient“, so Groß, „denn jede dieser Ideen hat das Potenzial, die Welt so wie wir sie kennen zu verändern.“

„Unheimlich bitter, dass wir aus den zehn Top Ten-Projekten nur einen Sieger küren dürfen“

Das bestätigt auch Rudolf Dömötör, Jury-Mitglied und u.a. Managing Director des WU Gründungszentrums, in seiner Rede: „Die Qualität der Einreichungen war wirklich sehr, sehr stark.“ Es sei für die Jury bereits eine große Herausforderung gewesen, aus den ursprünglich 23 Einreichungen von Forscher:innen von insgesamt 14 Universitäten, Fachhochschulen und Forschungseinrichtungen, die Finalisten herauszufiltern. „Der wichtigste Diskussionspunkt in der Jury war tatsächlich der, dass es unheimlich bitter ist, dass wir aus den zehn Top Ten-Projekten nur einen Sieger küren dürfen“, so Dömötör.

Letztlich ermittelte die Jury aber ein Sieger-Projekt, das bei der von Elisabeth Mayerhofer, CEO und Gründerin von What’s Next Institute, moderierten Award-Zeremonie am 16. Mai präsentiert wurde. Den Rahmen der Verleihung bildeten Talks mit dem Gründer:innen-Team des Vorjahressiegers Holloid, Tina Frank und Peter van Oostrum, sowie mit Hokify-Gründer Karl Edlbauer, 2015 Gewinner der ersten Future Founders Challenge des Rudolf Sallinger Fonds.

QUBO holt Hauptpreis beim S&B Award 2024

Das Siegerteam des S&B Award 2024 kann sich über einen Zuschuss von 20.000 Euro freuen. Bei der Jury durchsetzen konnte sich letztlich „QUBO – Quantensichere Digitale Zahlung“ rund um Philip Walther, Borivoje Dakic, Stefan Fürnsinn und Ursula Ranft von der Uni Wien. QUBO hat einen neuen Sicherheitsstandard für elektronische Zahlungen entwickelt, der auf Quantenkryptographie auf Basis von Lichtteilchen beruht. Elektronische Zahlungen können damit deutlich sicherer gemacht werden als bisher.

QUBO wurde beim S&B Award 2024 zum Sieger gekürt | (c) Rudolf Sallinger Fonds
QUBO wurde beim S&B Award 2024 zum Sieger gekürt | (c) Rudolf Sallinger Fonds

Im kommenden Jahr plant die QUBO Technology GmbH, gemeinsam mit einem Industriekonsortium die weltweit erste Quantenzahlung in Wien durchzuführen. „Dieser Preis gibt uns die Möglichkeit, noch schneller den nächsten Schritt in der Entwicklung zu machen“, kommentiert Co-Founder Philipp Walter gegenüber brutkasten.

I.E.C.T.-Sonderpreis für Sisyphus

Neben dem Hauptpreis wurden auch Sonderpreise von I.E.C.T – Hermann Hauser und von brutkasten vergeben. Das Siegerteam des I.E.C.T.-Sonderpreises erhält einen Platz in der „Summer School“ der Initiative. Durchsetzen konnte sich Sisyphus. Das Team rund um Lorenz Lindenthal, Thomas Cotter und Christoph Rameshan hat eine Technologie entwickelt, mit der CO2 in den Rohstoff Syngas umgewandelt werden kann – brutkasten berichtete bereits. „Die Summer School ist für mich als Wissenschaftler eine großartige Gelegenheit, das Wissen auf der geschäftlichen Seite zu erweitern, was sehr relevant ist, je weiter man in Richtung Unternehmensgründung geht“, kommentiert Co-Founder Thomas Cotter.

Sisyphus holte sich den I.E.C.T.-Sonderpreis | (c) Rudolf Sallinger Fonds

Valaex holt sich brutkasten-Sonderpreis beim S&B Award 2024

Der brutkasten-Sonderpreis wurde mit einem Online-Voting ermittelt, für das mehr als 3.000 Stimmen abgegeben wurden. Das Sieger-Team erhält einen Gutschein über 5.000 Euro Medienvolumen. Hier konnte sich Velaex Technologies rund um Martin Wilkovitsch, Sebastian Hecko, Linda Waldherr, Johannes Bintinger und Hannes Mikula durchsetzen. Das Spin-off entwickelt eine neue Form der Krebstherapie, die auf einem implantierbarem System basiert. Dieses System erlaubt eine präzise Verabreichung und Dosierung von Wirkstoffen direkt an der Tumorstelle. „Für uns als sehr, sehr junges Startup sind die Publicity und die Reichweite durch diesen Preis Gold wert“, kommentiert Valaex-Co-Founder Sebastian Hecko.

Valaex holte sich den brutkasten-Sonderpreis | (c) Rudolf Sallinger Fonds
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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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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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