29.04.2019

Steirische Wirtschaftsförderung SFG matcht Startups mit Investoren

Die Steirische Wirtschaftsförderung SFG betreibt seit mittlerweile 2010 für Startups die Vernetzungsinitiative iCONTACT, über die steirische Startups mit Investoren gematcht werden. Bei der Initiative hat unter anderem auch das Grazer BioTech-Startup Innophore teilgenommen, das eine Suchmaschine für Enzyme entwickelt hat und damit internationale Bekanntheit erlangte. Wir haben mit dem Innophore Gründer, Christian Gruber, gesprochen, welchen Beitrag iCONTACT zum Erfolg seines Startups beigetragen hat.
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SFG
(c) Innophore/Sciencepark: (v.r.n.l.) Christian Gruber, Georg Steinkellner und Karl Gruber
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Für Startups, die sich in der Frühphase ihrer unternehmerischen Tätigkeit befinden, ist die Suche nach den passenden Investoren bekanntlich kein einfacher Prozess insbesondere wenn neben der Entwicklung der eigenen Technologie, auch noch die passenden Vertriebsstrukturen aufgebaut werden müssen.

In der Steiermark hat sich die Steirische Wirtschaftsförderung SFG zum Ziel gesetzt, Gründern bei diesem oftmals sehr herausfordernden Prozess unter die Arme zu greifen. Konkret erfolgt dies über die sogenannte Vernetzungsinitiative iCONTACT, über die Gründer mit Investoren und strategischen Partnern ins Gespräch gebracht werden.

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Pitching Sessions bieten exklusiven Rahmen

Um die entsprechenden Rahmenbedingungen zu schaffen, damit die Gespräche zwischen Gründern und Investoren auch auf gleicher Augenhöhe verlaufen, hat die SFG eigene „Pitching Sessions“ ins Leben gerufen, bei denen Gründer die exklusive Möglichkeit bekommen, vor Investoren unter Ausschluss der Öffentlichkeit ihre Geschäftsideen zu pitchen.

Dass dieses Eventformat seinen Zweck erfüllt, beweist das Beispiel des steirischen BioTech-Startups Innophore. Das Startup erlangte mit der Entwicklung einer Suchmaschine für Enzyme vor zirka zwei Jahren internationale Bekanntheit und hat unter anderem auch bei der Vernetzungsinitiative iCONTACT teilgenommen.

Hauptinvestor bei Pitching Session kennengelernt

Wie Christian Gruber, Gründer und CEO von Innophore, gegenüber dem brutkasten erläutert, hätte iCONTACT und die Teilnahme an einer von der SFG organisierten Pitching Sessions Ende 2016, die Grundlage für ein wichtiges Investment gelegt. „Wir wurden damals von der SFG eingeladen vor Investoren unsere Geschäftsidee zu präsentieren. Obgleich ich keine Erfahrung mit Pitchen hatte, dachte ich mir, dass wir die einmalige Chance nutzen müssen. Im Zuge des Events haben wir unseren Hauptinvestor kennengelernt“, so Gruber.

Als Investor sprang damals die steirische Investmentgesellschaft EOSS Industries ein, die für eine Initial-Investition die Mehrheitsanteile an Innophore erwarb. Gruber betont, dass für sein Startup das Investment maßgeblich zum Unternehmenserfolg beigetragen hätte, da durch das Know-how von EOSS Industrie die nötigen Vertriebskanäle aufgebaut werden konnten.

Zwischen der Teilnahme an den Pitching Sessions und dem rechtlichen Abschluss des Investments seien laut Gruber nur zwei bis drei Monate vergangen, wobei im Zuge der Übernahme auch die Unternehmensgründung erfolgte.

Ausgründung eines wissenschaftlichen Spin-Offs

Mittlerweile ist das Startup bereits seit zwei Jahren operativ tätig. Die Idee zur Gründung der „Enzym-Suchplattform“ und die Forschung an der dafür zugrunde liegenden Technologie geht jedoch bereits ins Jahr 2012 zurück. Gemeinsam mit Forschern des Grazer Austrian Centre of Industrial Biotechnology (ACIB) und der Universität Graz entwickelte Gruber damals eine Lösung, um aus den Unmengen an Proteindaten neue Enzymfunktionen herauszufiltern und diese für die Industrie zugänglich zu machen. Dabei stand er mit seinem Team vor der großen Herausforderung, Innophore als wissenschaftliches Spin-Off zu einem gewinnorientierten Unternehmen zu überzuführen

„Als Wissenschaftler hat man oftmals nicht das nötige Know-how die richtigen Vertriebskanäle aufzubauen. Schlussendlich waren wir auch auf die Expertise von Außen angewiesen, um unseren Kunden aus der Industrie aufzuzeigen, welches Problem wir für sie lösen können. Die Kommunikation mit dem Kunden muss nämlich erst erlernt werden“, so Gruber. Dabei hätten neben der strategischen Partnerschaft mit EOSS Industries, auch die zahlreichen Veranstaltungen der SFG geholfen.

Förderungen der SFG

Zudem hätte sein Startup auch von den Förderungen der SFG und FFG profitiert. Unter anderem hat das Startup einen Zuschlag für das Förderprogramm LEBENS!Wichtig erhalten. Mit dem Programm werden Unternehmen im Life Science- und HealthTech-Bereich unterstützt und deren Geschäftstätigkeit in Einklang mit der steirischen Wirtschaftsstrategie 2025 gebracht. Konkret unterstützt die SFG gemeinsam mit der FFG ein Projekt, bei dem Innophore die Suchanfragen in der Enzym-Datenbank mit einem AI-Algorithmus optimiert.


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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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