14.10.2019

Seven Bel: Wie aus Lärm Bilder werden

Das oberösterreichische Startup Seven Bel rund um den Gründer Thomas Rittenschober hat eine akustische Kamera entwickelt. Mit dieser können Lärmquellen visuell dargestellt werden.
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Seven Bel
Thomas Rittenschober mit seiner Frau Barbara Rittenschober, die bei Seven Bel für Finance und Marketing zuständig ist
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In unserer Umwelt sind wir ständig mit Lärm konfrontiert, seien es Autos, Baumaschinen oder Orte an denen größere Gruppen von Menschen aufeinandertreffen. Dass zu viel Lärm krank macht, ist unumstritten. Damit Menschen vor Lärmquellen geschützt werden, gibt es eine Vielzahl an gesetzlichen Regelungen. Diese umfassen nicht nur die altbekannte Nachtruhe, sondern auch Grenzwerte für Maschinen und Produkte. 

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Akustische Kameras

Um diese Grenzwerte schon bei der Entwicklung der Produkte zu überprüfen, kommen neben Schallmessgeräten mittlerweile auch sogenannte akustische Kameras zum Einsatz. Ähnlich wie Wärmebildkameras visualisieren sie die Quelle des Lärms und erzeugen ein akustisches Bild. 

Derartige Kameras sind allerdings teuer und kosten je nach Größe und Bildqualität zwischen 40.000 und 100.000 Euro. Der Umstand, dass derartige Lösungen für Firmen kaum erschwinglich sind, hat den Linzer Mechatroniker Thomas Rittenschober auf den Plan gerufen. Er hat sich mit seinem Startup Seven Bel zum Ziel gesetzt, eine Lösung zu entwickeln, die weitaus kostengünstiger und zugleich mobil ist. 

Digitalisierung bringt neue Möglichkeiten

Rittenschober, der sich schon seit 15 Jahren mit dem Thema Akustik und Lärmunterdrückung beschäftigt hat, erläutert, dass sich mit der voranschreitenden Digitalisierung und zunehmender Rechenleistung durch Cloud Computing neue Möglichkeiten in der Entwicklung akustischer Kameras ergeben haben. Diese wurden bis dato allerdings noch nicht gänzlich ausgeschöpft.

Der Gründer hat die neuen Möglichkeiten zum Anlass genommen und ein mobiles System entwickelt, das keine Abstriche bei der Bildqualität macht und zugleich wirtschaftlich bleibt. Die Rede ist von Seven Bels „Dual Microphone Acoustic Camera“ kurz dMAC.

Im Gegensatz zu bisherigen Lösungen, die für die Visualisierung der Lärmquellen eine Vielzahl an Mikrofonen brauchen, kommt die dMAC von Seven Bel nur mit einer Handvoll Mikrofone aus. Dadurch sei laut dem Gründer die nötige Mobilität gewährleistet und zudem würden für die Analyse weniger Daten anfallen. 

So funktioniert die Kamera von Seven Bel

Die Mikrofone sind an einem drehbaren Stab befestigt. Dieser rotiert und tastet dabei den Schall entlang einer Kreisfläche ab. Anschließend werden die Daten an einen Hochleistungsrechner in der Cloud gesendet, der das akustische Bild berechnet. In einem weiteren Schritt wird das akustische Bild mit einem optischen Bild überlagert, das mit einem Smartphone oder Tablet aufgenommen wird. 

Firmengründung und Marktreife

Der Gründer hat die Technologie in der ersten Jahreshälfte zum Patent anmelden lassen. Nun geht es darum, die Produktidee umzusetzen und die akustische Kamera zur Marktreife zu bringen.

Für die Umsetzung griff Rittenschober auf Förderungen der FFG und des Austria Wirtschaftsservice zurück. Im Rahmen des laufenden FFG-Projektes arbeitet Rittenschober an einer Echtzeit-Anwendung. Über die Unterstützung des Austria Wirtschaftsservice sollte zudem die Marktreife des Produktes vorangetrieben werden. Dazu zählen unter anderem Marktanalysen sowie der Aufbau erster Kundenkontakte. 

Rittenschobers Startup ist auch Teil von aws Industry-Startup.Net. Dabei handelt es sich um ein Matching-Service für Startups und Corporates, die Interesse an Kooperationen haben. Mit über 300 Mitgliedern ist aws Industry-Startup.Net das größte österreichische Netzwerk für die Suche nach Kooperationspartnerschaften.

Kontakte zur Industrie entscheidend

Gute Kontakte zur Industrie seien laut Rittenschober für sein Startup der Schlüssel zum Erfolg, da das Produkt auch in Zusammenarbeit mit potentiellen Kunden und deren Anforderungen entwickelt wird. Dafür führt der Gründer derzeit Pilotprojekte mit größeren Industriebetrieben aus der Automotive- und Maschinenbau-Branche durch. 

Die Kontaktaufnahme mit größeren Corporates stellte sein Unternehmen zu Beginn vor große Herausforderungen. “Als junges Startups ist es oftmals schwierig zu den richtigen Personen zu kommen, um Pilotprojekte umzusetzen”, so Rittenschober. Programme wie aws Industry-Startup.Net bieten hierfür laut dem Gründer die passende Unterstützung. Der Verkaufsstart der dMAC ist übrigens für die zweite Jahreshälfte 2020 geplant.


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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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