15.10.2025
INVESTMENT

Scopri: St. Pöltner-KI-Startup erhält sechsstelliges Investment von Angels United

Das Business-Angel-Konsortium Angels United, das 2024 von Karl Büche, Markus Ertler, Hermann Futter, Niki Futter und Michael Edtmayer ins Leben gerufen wurde, investiert einen sechsstelligen Betrag in das Dokumenten-Analyse-Startup Scopri.
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Scopri
© Scopri

Das von den Gründern Georg Arnold, Tobias Reitmayr und Mateo Primorac in St. Pölten gegründete Unternehmen Scopri hat eine Plattform entwickelt, die mit ihrer selbst entwickelten adaptiven KI-Technologie komplexe technologische Dokumente analysiert und damit einen zentralen Engpass in Forschung und Entwicklung lösen möchte.

Scopri: Neuer Zugang zu Wissen

Das niederösterreichische Startup beschleunigt nach eigenen Angaben Prozesse, die bisher wochenlange Recherchen benötigt und enorme Ressourcen verschlungen haben. Und möchte damit Unternehmen einen völlig neuen Zugang zu Wissen ermöglichen.

In forschungsintensiven Branchen – von Automotive über High-Tech bis Pharma und Biotechnologie – gelte die Patentrecherche als unverzichtbar, gleichzeitig aber als mühsam und teuer. Anwälte und spezialisierte Tools seien kostspielig, klassische Datenbanken zu starr.

„In meinem ersten Entwicklungsprojekt musste ich 386 Patente im Bereich der elektrischen Antriebstechnik analysieren. Es hat über zwei Monate gedauert um die Patente zu verstehen, Wissen zu extrahieren und die richtigen Schlüsse daraus zu ziehen. Diese Zeit fehlte für Technologieentwicklung, für Prototypenbau, für Kundengespräche – für die wirklich relevanten Tätigkeiten“, so Mateo Primorac, Co-Founder und CEO von Scopri.

Über 170 Millionen Patente in Echtzeit untersuchen

Mit der Lösung des KI-Startups soll es nun möglich sein, mit adaptiver KI-Technologie, die vom AWS Preseed Deep Tech Programm gefördert wird, Millionen von Dokumenten in Sekundenbruchteilen zu durchsuchen, relevante Zusammenhänge zu erkennen und Ergebnisse so aufzubereiten, dass Forscher:innen und Ingenieur:innen unmittelbar damit arbeiten können. Statt Wochen oder gar Monaten dauere die Analyse nur wenige Minuten, so das Versprechen der Niederösterreicher. Aktuell ließen sich mehr als 170 Millionen Patente von offiziellen Quellen in Echtzeit durchsuchen.

Die Architektur der Plattform ist von Beginn an darauf ausgelegt, auch komplexe Dokumenttypen zu erschließen – von wissenschaftlichen Publikationen über technische Standards bis hin zu juristischen Texten. Damit adressiere Scopri ein Problem, das weit über Forschung und Entwicklung hinausreiche: Wissensfülle sei vorhanden, werde aber oft nicht genutzt. Individuelle KI-Assistenten wie jene von Scopri sollen dieses Potenzial heben.

„Wir beginnen mit Patenten, doch unser Anspruch ist viel weiter: Wir wollen eine holistische Software-Plattform schaffen, mit der Forscher:innen und Ingenieur:innen, sowie Innovationsabteilungen, Universitäten und Technologietransfer-Büros automatisch aus jedem hochkomplexen Dokument relevante Erkenntnisse extrahieren. Und das in Minuten, nicht in Monaten“, präzisiert Primorac.

Expansion geplant

Karl Büche von Angels United sieht in Scopri einen breiten Hebel für intelligente Dokumentenanalyse: „Nicht nur Patente, sondern alle Arten von technischen und juristischen Dokumenten lassen sich künftig mit individueller KI erschließen. Das ist ein enormer Zukunftsmarkt. Wir freuen uns darauf, gemeinsam mit dem Scopri-Team ein möglichst großes Stück vom Kuchen abzuknabbern.“

Mit dem Investment will Scopri konkret seine Produktentwicklung beschleunigen, weitere Märkte erschließen und den Ausbau der Plattform für zusätzliche Dokumenttypen vorantreiben. Parallel dazu soll das Team gestärkt werden, um die wachsende Nachfrage aus Forschung und Industrie zu bedienen. Erste Testkunden arbeiten mit dem Prototypen von Scopri seit August 2024.

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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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