06.05.2020

Seven Bel: 500.000 Euro Investment für Linzer Lärmfotografie-Startup

Ähnlich wie Hitzequellen mit einer Wärmebildkamera können mit der "Lärmfotografie"-Technologie des Linzer Startups Seven Bel Schallquellen visuell dargestellt werden. Das Grazer Investoren-Syndikat eQventure investierte nun 500.000 Euro.
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Das Seven Bel-Kernteam bestehend aus Michael Andessner, Barbara Rittenschober und Thomas Rittenschober - Investment durch eQventure
(c) Junge Digitale: Das Seven Bel-Kernteam bestehend aus Michael Andessner, Barbara Rittenschober und Thomas Rittenschober

Woher kommt bloß dieser Lärm? Diese Frage nach der exakten Geräuschquelle ist nicht immer so leicht zu beantworten. Dabei besteht etwa in der Industrie ein großer Bedarf, Geräuschquellen punktgenau zu identifizieren – sowohl für die Geräusch-Optimierung von Produkten, als auch für jene von Anlagen, um die eigenen Mitarbeiter besser zu schützen. Unternehmen wie Motorrad-Hersteller KTM, Haushaltsgeräte-Fabrikant Liebherr, Glasverarbeiter Lisec oder Bahnbetreiber Stern & Hafferl haben eine Lösung gefunden. Sie sind Pilot-Kunden des Linzer Startups Seven Bel, das diesen Sommer den Markteintritt plant.

+++ Aktuelle Startup-Investments +++

Seven Bel: Anwendung der
(c) Seven Bel: Anwendung der „Lärmfotografie“ bei Motorrad-Hersteller KTM

Seven Bel: Gerät soll neuer industrieller Standard werden

Sieben Bel bzw. siebzig Dezibel sind der Grenzwert, ab dem Lärm für Menschen auf Dauer potenziell gesundheitsgefährdend sein kann. Mit der „Lärmfotografie“-Technologie des Unternehmens werden Geräuschquellen identifiziert und visuell abgebildet. Das serienreife Gerät soll, geht es nach dem Startup, zum neuen industriellen Standard werden. Das Prinzip ist dabei nicht gänzlich neu. Bereits seit rund 20 Jahren gibt es akustische Kameras zur Schallvisualisierung. „Diese sind jedoch in der Anschaffung teuer (ab 40.000 Euro aufwärts), begrenzt mobil und meist benötigt man Expertenwissen für die Bedienung“, heißt es von Seven Bel. Mit der neuen Technologie des Startups werde vieles einfacher, wobei es keine Abstriche in der Bildqualität gebe.

(c) Seven Bell: So sieht das Gerät (mit weiteren Komponenten zusammengestellt) im Einsatz aus

Lärmfotos direkt am Smartphone

Ein Sensor scannt das Schallfeld und eine mobile App zeigt Schallquellen sowie akustisch problematische Stellen ähnlich wie eine Wärmebildkamera auf einem Foto oder Video an. Die akustischen Bilder können direkt am Handy des Anwenders analysiert und mit Kollegen, Partnern oder Kunden in Form von automatisch generierten Berichten geteilt werden. Die Schallscanner stehen in zwei Größen zur Verfügung: die längere Variante liefert Messergebnisse besonders für tieffrequenten Schall, etwa in der Industrie, während die kürzere Variante sich auch in räumlich beengten Verhältnissen, wie zum Beispiel in Fahrzeugkabinen, einsetzen lässt.

Schneller, besser, billiger…

„In der Entwicklung unseres Messsystems wurde speziell darauf Wert gelegt, dass man schnell zu Ergebnissen gelangt“, erklärt Gründer und CEO Thomas Rittenschober. „Bis akustische Messergebnisse vorliegen, dauert es mit unseren Instrumenten inklusive Aufbauzeit für das Messsystem weniger als fünf Minuten. Weitere Alleinstellungsmerkmale sind die hohe Bildqualität sowie die Einfachheit, mit der das System zu bedienen ist. Zusätzlich sprechen Mobilität und die hohe Kostenattraktivität im Vergleich zu Konkurrenzprodukten für Seven Bel“, so der Geschäftsführer.

eQventure investiert halbe Million Euro in Seven Bel

Nun investierte das in Graz ansässige Investorensyndikat eQventure rund um DeepTech- bzw. Sensorik-Profi Herbert Gartner 500.000 Euro. Laut öffentlich einsehbaren Firmendaten wechselten dafür 25 Prozent des Startups den Besitzer – der Rest gehört nach wie vor Gründer Rittenschober. Bislang hatte sich das Startup unter anderem durch Förderungen von aws, FFG und tech2b finanziert. Seven Bel werde nun „von einer Reihe internationaler Industrie- und Branchenexperten, darunter die erfolgreichen Sensorunternehmer Clemens Gasser und Albert Niel, tatkräftig beraten“, heißt es von eQventure. „Auch in wirtschaftlich schwierigeren Zeiten investieren wir in Unternehmen mit hohem Potential. Denn viele Technologieunternehmen wachsen momentan besonders schnell“, kommentiert Herbert Gartner.

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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Seven Bel: 500.000 Euro Investment für Linzer Lärmfotografie-Startup

  • In der Industrie besteht ein großer Bedarf, Geräuschquellen punktgenau zu identifizieren – sowohl für die Geräusch-Optimierung von Produkten, als auch für jene von Anlagen, um die eigenen Mitarbeiter besser zu schützen.
  • Unternehmen wie Motorrad-Hersteller KTM, Haushaltsgeräte-Fabrikant Liebherr, Glasverarbeiter Lisec oder Bahnbetreiber Stern & Hafferl haben eine Lösung gefunden.
  • Mit der „Lärmfotografie“-Technologie des Linzer Startups Seven Bel werden Geräuschquellen identifiziert und visuell abgebildet.
  • Das serienreife Gerät soll, geht es nach dem Startup, zum neuen industriellen Standard werden.
  • Nun investierte das in Graz ansässige Investorensyndikat eQventure rund um DeepTech- bzw. Sensorik-Profi Herbert Gartner 500.000 Euro.

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  • Mit der „Lärmfotografie“-Technologie des Linzer Startups Seven Bel werden Geräuschquellen identifiziert und visuell abgebildet.
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