15.02.2023

Sendance: Linzer DeepTech-Startup erhält sechsstelliges Investment

Das Linzer DeepTech-Startup und Spin-off der Johannes-Kepler-Universität Sendance sichert sich ein sechsstelliges Investment. Das Geld soll vor allem in innovative Automatisierungsprojekte fließen.
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das Team von Sendance
das Team des Linzer DeepTech-Startups Sendance | Foto: Sendance

Das oberösterreichische Startup Sendance hat in einer Finanzierungsrunde ein sechsstelliges Investment an Land gezogen. Beteiligt an der Runde haben sich das Berliner Business-Angel-Syndikat Croton Capital, die beiden niederösterreichischen Investoren 4u-ventures und SweeNO Invest sowie der Business Angel Christian Loidl, Managing Director von CL Consulting.

Das Investment soll vorrangig die automatisierende Produktion der Sendance-Produkte vorantreiben, den Bereich Marketing und Vertrieb sowie den Personalausbau stärken. Sendance wurde 2021 als Spin-Off des LIT Soft Materials Lab der Johannes Kepler Universität Linz gegründet.

Spezielle Sensortechnologie für Medizinprodukte

Das HealthTech-Startup entwickelt eine spezielle Sensortechnologie, die vorwiegend im Gesundheitsbereich zur Anwendung kommt. Die Sensoren werden beispielsweise in orthopädische Medizinprodukte eingebaut. Dazu gehören etwa Prothesen, Schienen oder Einlegesohlen. Die Sensoren sorgen dafür, dass sich die Wearables an die individuellen Anforderungen der Patient:innen anpassen.

Ein Schwerpunkt liegt dabei auf Diabetiker:innen. Die speziellen Sensoren in den Einlegesohlen können etwa Durchblutungsstörungen rechtzeitig erkennen. Damit sollen sie sogar Diabetes-bedingte Amputationen verhindern können. Ein weiteres Anwendungsfeld der Sendance-Produkte ist der Sport. In speziellen Einlagen nimmt die Sensortechnologie präzise Druckmessungen vor und kann somit die Leistung bemessen.

Vollautomatisierte Produktion

Sendance möchte die Investmentsumme unter anderem dafür verwenden, die Sensortechnologie mit 3D-Druck zu verbinden. Orthopädische Medizinprodukte werden bereits weitgehend mit 3D-Druckern hergestellt. Sendance möchte seine Sensoren nun in diesen Prozess einbauen. “Derzeit werden viele Hardwareteile noch manuell produziert. Jetzt wollen wir in die Skalierung gehen und die Produktionsschritte Schritt für Schritt automatisieren”, sagt CFO Thomas Stockinger im Gespräch mit brutkasten.

Großes Projekt: 3D-Druck von elektronischen Teilen

„Ziel ist es, eine Maschine mit 3D-Druckfunktion zu bauen, die nicht nur die Sohle herstellt, sondern gleich die Elektronik mit einbaut, digital und vollautomatisiert“, führt Stockinger weiter aus. Der 3D-Drucker soll also die Hardware inklusive der elektronischen Komponenten produzieren. Das sei neu und auch eine große technische Herausforderung, da derzeit die Sensorik noch weitgehend manuell in die Produkte eingebaut würde.

Das Unternehmen möchte mit der Investmentsumme außerdem den internationalen Markt weiter erschließen. Erste internationale Kund:innen sind bereits an Bord.

Darum entschieden sich die Investor:innen für Sendance

“Wir merkten schnell, dass hinter Sendance ein hoch erfahrenes und motiviertes Team steht und glauben fest an die Vision des Unternehmens”, so Peiman Zamani, Geschäftsführer vom Investor 4u-ventures, in einer Presseaussendung. Anna Fedulow, CEO des Lead-Investor Croton Capitals, ergänzt: „Als internationales Syndikat von Investorinnen legen wir unseren Fokus auf die
Unterstützung von gemischten Gründer-Teams, deren Geschäftsidee einen klaren positiven Impact auf die Welt hat”.

Laut Presseaussendung erhielt Sendance im Zuge der Finanzierungsrunde eine Zusage für eine weitere AWS-Seed-Förderung in der Höhe von 700.000 Euro.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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