10.10.2015

Schal oder Sommerkleid: Ubimet aus Wien liefert dem Handel Wetterdaten

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© UBIMET / Mirja Geh: Die beiden Gründer Michael Fassnauer und Manfred Spatzierer.

An sonnigen Tagen bekommt man andere Angebote der Onlineversandhändler vorgeschlagen, als an tristen Regentagen. Dabei setzt der Distanzhandel auf Wetterprognosen des Wiener Unternehmens Ubimet.

„Wir haben erkannt, dass es Branchen und Unternehmen gibt, die sehr präzise, maßgeschneiderte Wetterdaten benötigen“, meint Ubimet-Geschäftsführer Michael Fassnauer. Als der Salzburger Chemiker das Unternehmen 2004 mit dem gebürtigen Wiener Manfred Spatzierer gründete, gab es auf dem heimischen „konservativen Wettermarkt kein Durchkommen für ein Start-up. Wir mussten uns auf eine Nische spezialisieren“, sagt Fassnauer. Gelandet ist man bei der Hochpräzisionsmeteorologie.

Im zehnten Stock des Wiener Ares Towers ist Ubimet dem Himmel näher als manch anderer. Wolkenlesen kommt dennoch nicht in Frage. Die Prognosen des Wiener Wetterdienstleisters basieren auf ausgeklügelten Computerberechnungen. Sieben bis zehn Wettermodelle aus aller Welt, inklusive eines eigens entwickelten Modells, werden angewandt. „Die meisten Wetterdienste setzen nur auf ein Modell“, meint Fassnauer.

„Als wir gründeten, gab es auf dem konservativen Wettermarkt kein Durchkommen für ein Start-up“, Ubimet-Co-Gründer Michael Fassnauer.

So arbeitet Ubimet ab November an einem Weichenheizungsprojekt mit den ÖBB. Anhand detaillierter Wetterinformationen kann festgestellt werden, an welchen Streckenabschnitten es zu Vereisungen der Gleise kommen wird und wo geheizt werden muss. Das helfe Bahnunternehmen, Heizkosten zu sparen und im Winter pünktlich zu bleiben.

Ubimet ist mit 400 Mitarbeitern weltweit, 180 davon in Wien, Österreichs größter privater Wetterdienstanbieter. Im Jahr 2012 kaufte Red Bull 50 Prozent der Anteile. 80 Prozent des Geschäfts macht Ubimet, das keine Umsatzzahlen bekannt gibt, mit Firmenkunden. Dazu zählen Versicherer, Infrastruktur-und Industrieunternehmen sowie Printmedien. Hinzu kommen rund 50 Gemeinden, wichtigster Kunde im Eventbereich ist seit 2014 die Formel 1. Auf den Webplattformen und Apps wie uwz.at oder wetter.tv verzeichnet Ubimet im Monat rund 1,7 Millionen Unique Clients.

during day two of Formula One Winter Testing at the Bahrain International Circuit on February 20, 2014 in Bahrain, Bahrain.

Das Potenzial, Wetterdienste auf andere Branchen auszuweiten, sei groß: „Die Landwirtschaft könnte 30 Prozent mehr Ertrag lukrieren, wenn sie bei Aussaat und Ernte mit detaillierten Wetterdaten arbeiten würde.“ Potenzial gebe es auch bei der See-und Fluglogistik sowie im Handel. Bei letzterem hat Ubimet bereits Fuß gefasst. Ein gewichtiger Onlinehändler verwendet die Wetterdaten, um Kunden wettergerechte Produkte im Internet vorzuschlagen. Auch Textilhändler gestalten Schaufenster basierend auf Wettervorhersagen von Ubimet.

Asien und Südamerika am Plan

Bei Ubimet arbeiten Meteorologen, Informatiker, Physiker, Biologen und Geografen. Mit Unwetterwarndiensten und Wetterprognosen ist das Wiener Unternehmen weltweit tätig. In New York und Melbourne gibt es Tochtergesellschaften, Büros führt Ubimet in Deutschland, Frankreich und Osteuropa. In Österreich erwirtschaftet man nur ein Fünftel des Umsatzes. Vor zwei Jahren beteiligten sich Fassnauer und Spatzierer zur Hälfte am deutschen Unternehmen Nowcast, einem Entwickler von Blitzortungssystemen. Seit damals arbeite man daran, global eine-bisher noch nicht vorhandene-Infrastruktur zur Blitzmessung aufzubauen. „Blitzdaten sind besonders wichtig, um Gewitter vorherzusagen“, betont der 38-jährige Fassnauer. In den nächsten Jahren plane man Investitionen im dreistelligen Millionenbereich. Im Visier steht die Expansion nach Asien und Südamerika.

Foto: © Ubimet: Mit der Niederschlagsprognose im Radarbild kann der Weg eines Regentiefs verfolgt werden.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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