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21.05.2024

INVESTMENT

Silana: Wiener Nähroboter-Startup erhält 1,5 Mio. Euro Investment

Das Wiener DeepTech Startup Silana sichert sich ein Investment in Höhe von 1,5 Millionen Euro. Zu den Investoren zählen der US-VC SOSV und der Oberösterreichische HighTechFonds, sowie weitere Prominenz der heimischen Startup-Szene. Co-Founder Michael Hofmannrichter erzählt im brutkasten-Talk, wie seine Vision der Demokratisierung des Design-Prozesses durch Nähroboter funktioniert und welche Rolle die österreichische Förderlandschaft beim Closing der aktuellen Funding-Runde spielte.

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✨ AI Kontextualisierung

Das Wiener Startup silana hat den ersten Nähroboter weltweit entwickelt und möchte damit den prekären Arbeitsbedingungen zur Herstellung von Kleidung entgegenwirken. Dieser Mission schließen sich nun der DeepTech Investor SOSV, der Oberösterreichische HightechFonds und prominente Business Angels an, wie etwa eine US-Milliardärs-Familie, die waterdrop-Gründer Martin und Henry Murray, Nachhaltigkeitsexpertin in der Textilindustrie Yoobin Jung und der Sequoia Scout und ex-CGO von N26, Alexander Weber. Insgesamt erhielt das Startup 1,5 Millionen Euro an Kapital.

Gegründet wurde das Unternehmen Mitte 2022 von Michael Hofmannrichter (CEO), Michael Mayr (COO) und Anton Peter Wohlgemuth (CTO). Die drei Founder wissen, dass aktuell 100 Prozent aller Kleidungsstücke per Hand produziert werden. Die damit verbundenen hohen Lohnkosten führten zur Abwanderung vieler Produzenten in den südost-asiatischen Raum – und das nicht ohne Folgen.

brutkasten-Talk: Michael Hofmannrichter über das silana-Investment

„An einem T-Shirt arbeiten oft zwölf bis fünfzehn Personen in sklavenartigen Arbeitsbedingungen meist zwölf Stunden am Stück“ sagt Mayr, dessen Familie den größten österreichischen Modehändler Fussl Modestraße betreibt und dabei speziell auf eine verantwortungsvolle Supply-Chain achtet.

„Die Bekleidungsindustrie ist für zehn Prozent der globalen CO2-Emissionen verantwortlich. Gleichzeitig bekommen mehr als 90 Prozent der Beschäftigten in den herstellenden Fabriken zu wenig Lohn, um für ihr Überleben zu sorgen. Knapp ein Drittel der hergestellten Kleidungsstücke können gar nicht erst verkauft werden und werden stattdessen zu bereits überfüllten Mülldeponien in Afrika verschickt“, führt Hofmannrichter zu den prekären Umständen in der Modeindustrie weiter aus.

CO2-Emissionen um mehr als ein Drittel reduzieren

Genau diesem Missstand möchte silana entgegenwirken. Das Wiener Startup kann, eigenen Angaben nach, CO2-Emissionen von Mode um mehr als ein Drittel reduzieren. Mithilfe ihrer Nähroboter sollen heimische Produzenten ihre Produktion wieder zurück nach Europa verlagern können. Eine Verlagerung der Produktion zum Point-of-Sale würde nicht nur Ewigtransportwege per Schiff oder Flugzeug minimieren, sondern vor allem auch den Ressourcenverbrauch in der Produktion verringern.

„Die Überproduktion kann damit faktisch auf null reduziert werden“, erklärt Mayr und Automatisierungsingenieur Wohlgemuth betont, dass „ein hoher Automatisierungsgrad das Nearshoring der Bekleidungsproduktion wieder ermöglichen wird“. Dabei verweist letzterer auf gleichbleibende und planbare Produktionskosten auf asiatischem Niveau. Denn zu hohe Produktionskosten und ein enormer Fachkräftemangel waren die Probleme, die dies bislang verhindert hätten.

Silana-Roboter als letzter Puzzle-Stein für Umschwung

Der Roboter von silana agiert hierbei als letzter Puzzle-Stein in einer optimierten Produktion, um jeden Produktionsschritt von der Stoffrolle bis zum bedruckten T-Shirt vollautomatisiert, auch in Österreich, vornehmen zu können. Jeder Manufakturschritt werde durch eigene Subsysteme in einer eigenen Roboterzelle innerhalb weniger Minuten durchgeführt.

„Wir arbeiten dabei mit den gängigsten Stoffen, und können natürlich auch Stoffe aus nachhaltiger Viskose der Lenzing AG verarbeiten“, erzählt Hofmannrichter. In den vergangenen drei Jahren konnte das Gründerteam den ersten funktionierenden Prototypen entwickeln und damit bereits mehrere renommierte Bekleidungsproduzenten zu Anzahlungen überzeugen. In Österreich wurde hier zum Beispiel der Sportbekleidungshersteller Löffler als Kunde gewonnen.

Silana möchte allgemein für einen radikalen Umschwung in der Textilindustrie sorgen. Eine Miliarde Kleidungsstücke sollen jährlich regional gefertigt werden. Knapp 200 Maschinen wurden hierbei von renommierten Produzenten weltweit bereits vorgemerkt, heißt es. Damit könnten bereits 30 Millionen T-Shirts pro Jahr durch den eigenen SiBot produziert werden. Eine Ausweitung der Produktlinien – unter anderem auf Poloshirts – soll dabei in den nächsten Jahren erfolgen.

Wie aws, die Wirtschaftsagentur und ffg silana beim ersten Funding halfen

Bislang wurde das silana-Team auf sieben Personen aufgestockt. Aktuell ist man auf der Suche nach ambitionierten Hardware- & Software Engineers, die sich der Aufgabe stellen möchten, „flexible Materialien automatisiert verarbeiten zu können, eine Herausforderung die unsere Gesellschaft nachhaltig verändern wird“, wie Wohlgemuth bekräftigt.

Das neue Kapital der Investoren, war nicht die erste finanzielle Förderung, die silana erhalten hat: „Ich muss ein großes Lob an die österreichische Förderkultur aussprechen. Aws, die Wirtschaftsagentur Wien und FFG haben uns davor bereits mit rund 700.000 Euro unterstützt“, erklärt Hofmannrichter im brutkasten-Talk. „Damit konnten wir unseren Prototyp bauen und waren damit als Deep-Tech-Startup in einer genialen Lage, um die erste Runde aufstellen zu können.“

Das frische Kapital läuft nun ganz in die Entwicklung des silana-Roboters, um bereits im kommenden Jahr die ersten Maschinen ausliefern zu können. „Die ersten Kunden sind bereits fixiert, erste Vorverkäufe im DACH-Raum und in den USA haben bereits stattgefunden“, sagt Hofmannrichter. „Wir möchten nun die Implementierung bei unseren Kunden vorbereiten.“

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In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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