27.06.2023

Shadowmap: Wiener Startup startet B2B-Lösung und holt Millioneninvestment

Shadowmap zeigt in seiner 3D-Map Sonnenlicht und Schatten für jeden Ort zu jedem beliebigen Zeitpunkt. Damit will das Wiener Startup nun im Immobilien-Bereich durchstarten - und holte sich unter anderem dafür ein Millioneninvestment.
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(c) Shadowmap

Wer jetzt, Ende Juni, eine Immobilie besichtigt, hat gute Chancen, mit dem Lichteinfall zufrieden zu sein (sofern diese Person nicht nach einer extra-dunklen Immobilie sucht). Doch wie sieht es in sechs Monaten, Ende Dezember, aus? Mit der zweiten Besichtigung ein halbes Jahr warten, ist jedenfalls klarerweise nicht drin. Hier kommt die neue B2B-Lösung des Wiener Startups Shadowmap ins Spiel.

Licht und Schatten im eigenen Immobilien-3D-Modell

Gründer Georg Molzer – früher Kiweno-CTO – arbeitet bereits seit Jahren an seiner Lösung. Anfang 2022 ging er damit an den Start: Eine 3D-Karte, mit der an jedem Ort für jeden Zeitpunkt Licht und Schatten angezeigt werden können. „Unsere B2C-Lösung ist sehr breit angelegt und wird zum Beispiel in unserem aktuell größten Markt Spanien oft dazu genutzt, schattige Plätze zu finden. Mit der B2B-Lösung Shadowmap Studio, die wir jetzt releasen, sprechen wir gezielt den Immobilien-Bereich an“, erklärt der Gründer gegenüber dem brutkasten. Makler:innen oder Immobilien-Entwickler:innen können mit einem Abo ihre mit gängigen Planungsprogrammen erstellten 3D-Modelle in die Karte laden. Dann kann diese auf der eigenen Seite eingebettet werden.

Promo-Video für Shadowmap Studio

Shadowmap-Datenqualität aktuell noch sehr unterschiedlich

Endkund:innen können sich dann Sonneneinfall und Schatten bei der konkreten Immobilie zu jedem Zeitpunkt ansehen. Dazu gibt es auch einen First-Person-View, mit dem User:innen sich den Lichteinfall in einzelnen Zimmern ansehen können. „Der ist aber eher noch in der Prototypen-Phase“, räumt Molzer ein. Generell sei die Datenqualität und damit die absolute Zuverlässigkeit der Angaben für verschiedene Orte aktuell noch sehr unterschiedlich. Das Startup setzt auf verschiedene Open Data-Quellen, u.a. von OpenStreetMap.

Zukünftig auch abgefallenes Laub und helle Fassaden eingerechnet

Für Madrid, Wien und Paris hat Shadowmap etwa zusätzlich auch detaillierte Daten zu Bäumen in den Städten eingefügt, die beispielsweise in Alleen ein akkurateres Bild zum tatsächlichen Lichteinfall liefern. „Wir wissen bei diesen Bäumen auch jeweils die Art, könnten also einbeziehen, wenn sie im Winter keine Blätter tragen“, erzählt Molzer. Aber soweit ins Detail wolle man erst gehen, wenn man größere Themen, die noch anstehen, gelöst hat. Zukünftig werde etwa auch die die Reflexion von Licht durch gegenüberliegende helle Fassaden ein Thema.

Solar-Anlagen-Potenzial-Analyse soll dritte Säule von Shadowmap werden

Davor, schon diesen Herbst, will Shadowmap aber ein anderes Großprojekt angehen: Die Darstellung geeigneter Plätze für Solar-Anlagen. „Solar-Analytics wird unsere dritte Säule neben B2C-Subscriptions und Shadowmap Studio“, sagt Molzer. Es werde dann denkbar einfach sein festzustellen, ob sich der eigene Balkon für ein Balkon-Kraftwerk eigne. „Das Potenzial für weitere Photovoltaik-Anlagen auf dem Planeten ist gigantisch. Aktuell sind 1,6 Prozent des weltweiten Stroms Solar-Energie. Wir wollen helfen, das deutlich zu erhöhen“, so der Gründer.

Millioneninvestment mit zahlreichen Investoren

Für diese nächsten Pläne holte sich das Startup auch ein weiteres Investment – zum Start 2022 waren Hansi Hansmann und Calm/Storm Ventures mit insgesamt 100.000 Euro eingestiegen. Nun fließen weitere 1,01 Millionen Euro in das Unternehmen. Nun kommen Busuu-Gründer Bernhard Niesner, Runtastic-Co-Founder Alfred Luger, Durchblicker-Co-Founder Michael Doberer, Niki Stadler von Mantaray und Reinhard Manzl von der Hudej Zinshäuser Gruppe, Gerald und Stefan Jeitler von E+H Rechtsanwälte, David Gloser von Ecovis und das Anyline-Founderteam (Daniel Albertini, Christoph Braunsberger, David Dengg, Jakob Hofer und Lukas Kinigadner) hinzu.

„Vielleicht sogar noch dieses Jahr eine Null“

„Wir haben damit genug Geld, genug Runway, um ein Team für die nächsten Schritte aufzubauen“, kommentiert Molzer. Denn mit dem Umsatz gingen sich die aktuell sechs Vollzeit-Äquivalente noch nicht aus. „Aber er wächst derzeit gut und mit der B2B-Lösung gelingt uns vielleicht sogar noch dieses Jahr eine Null“, sagt der Gründer.

Was, wenn Google ein Shadowmap-Konkurrenzprodukt baut?

Und was, wenn ein großer Player wie Google eine gleichartige Lösung bringt? „Wir evaluieren laufend, wie wir unsere IP möglichst gut sichern können, was im Software-Bereich sehr schwierig ist. Aber ich beschäftige mich seit zehn Jahren mit dem Thema und seitdem ist nichts von anderen gekommen“, sagt Molzer. „Google hat zwar angekündigt, eine Zeitkomponente bei Maps einbauen zu wollen, wird aber bei der Funktion wahrscheinlich komplett userzentriert sein und mit großer Sicherheit nichts zu Shadowmap Studio vergleichbares anbieten“. Im Gegenteil profitiere man in nächster Zeit davon, dass Google seine 3D-Daten freigeben wird, wie kürzlich angekündigt.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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Shadowmap: Wiener Startup startet B2B-Lösung und holt Millioneninvestment

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Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Die gesellschaftspolitischen Auswirkungen dieses Artikels könnten wie folgt sein: 1. Verbesserte Immobilienplanung: Die B2B-Lösung von Shadowmap ermöglicht es Immobilienmaklern und -entwicklern, den Lichteinfall und Schatten in ihren 3D-Modellen zu visualisieren. Dadurch können sie potenziellen Käufern oder Mietern genauere Informationen über die Beleuchtung in verschiedenen Räumen zu verschiedenen Tageszeiten bieten. Dies könnte zu einer verbesserten Immobilienplanung und -entscheidung führen. 2. Nachhaltige Energiegewinnung: Die geplante Integration von Solar-Anlagen-Potenzial-Analyse in die Shadowmap-Plattform könnte dazu beitragen, das Potenzial für Photovoltaik-Anlagen zu erkennen und zu nutzen. Dies könnte die Nutzung erneuerbarer Energien fördern und die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen reduzieren. 3. Wettbewerb und Innovation: Die mögliche Bedrohung durch einen großen Player wie Google, der eine ähnliche Lösung entwickeln könnte, könnte dazu führen, dass Shadowmap kontinuierlich daran arbeitet, seine geistigen Eigentumsrechte zu sichern und innovativ zu bleiben. Dieser Wettbewerb könnte letztendlich zu besseren Produkten und Dienstleistungen führen, von denen die Kunden profitieren. 4. Investitionen in Start-ups: Das Millioneninvestment, das Shadowmap erhalten hat, zeigt das Interesse von Investoren an innovativen Start-ups im Bereich der Immobilientechnologie. Solche Investitionen könnten dazu beitragen, die Entwicklung neuer Technologien voranzutreiben und das wirtschaftliche Wachstum zu fördern. Diese sind nur einige mögliche gesellschaftspolitische Auswirkungen, die aus dem Inhalt dieses Artikels abgeleitet werden könnten. Es ist wichtig zu beachten, dass die tatsächlichen Auswirkungen in der Realität von vielen verschiedenen Faktoren abhängen und möglicherweise anders ausfallen können.

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