03.04.2024
KOOPERATION

Sisyphus: Ö-Spin-off recycelt CO2 zum Rohstoff für Kerosin, Diesel und Co

Sisyphus hat einen neuartigen Katalysator entwickelt, der CO2 effizienter recyceln soll, als die bisherigen Verfahren.
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Das Sisyphus-Gründer-Team vlnr.: Lorenz Lindenthal, Thomas Cotter und Christoph Rameshan
Das Sisyphus-Gründer-Team vlnr.: Lorenz Lindenthal, Thomas Cotter und Christoph Rameshan

Die Figur aus der griechischen Mythologie ist allgemein bekannt: Sisyphos muss in der Unterwelt einen Stein immer wieder den Hügel hinaufrollen, nur damit dieser knapp vor dem Gipfel angelangt, wieder ins Tal zurückrollt. Die daraus abgeleitete sprichwörtliche „Sisyphusarbeit“ ist klar negativ konnotiert.

Dabei lässt sich die Geschichte auch positiv deuten. Etwa als Metapher für Recycling. Denn wird der Stein nicht wieder auf den Berg gerollt, kracht es unten im Tal. „Wir entnehmen den Ausgangsstoff für Treibstoffe der Erde und blasen das Produkt dann in die Luft“, sagt Thomas Cotter, Co-Founder des Spin-offs Sisyphus. Der metaphorische Stein, der damit unaufhörlich weiterrollt, verursacht die Klimakrise. Die Lösung: Das CO2 recyceln und den Stein somit immer wieder zurück nach oben bringen.

„Wir brauchen Kohlenstoff-Verbindungen. Sie sind Teil unserer Kultur“

Doch geht es nicht auch ganz ohne CO2-Emissionen? „Wir brauchen Kohlenstoff-Verbindungen. Sie sind Teil unserer Kultur und finden in allen Lebensbereichen Einsatz“, ist Cotter überzeugt. Und es gebe aktuell mehrere Felder, in denen sie sich nicht ersetzen ließen, etwa bei Kraftstoffen für Luftfahrt, Schifffahrt und die Schwerindustrie. „Was wir schaffen müssen, ist weg von fossilem Kohlenstoff und hin zu einer Kreislaufwirtschaft zu kommen“, sagt der Gründer.

Dazu hat Sisyphus einen neuartigen Katalysator entwickelt – zunächst an der TU Wien mit Unterstützung des i2c-Inkubators, mittlerweile an der Montanuni Leoben. „Es gibt bereits einige Mitbewerber am Markt. Die Systeme der großen Unternehmen im Feld sind zwar skalierbar, brauchen aber sehr hohe Temperaturen und damit viel Energie für den Prozess. Einige Startups haben Systeme entwickelt, die weniger Energie brauchen, aber nicht leicht skalierbar sind. Unser Katalysator ermöglicht einen Prozess, der sowohl energieeffizient als auch tauglich für die Massenproduktion ist“, erklärt Co-Founder Lorenz Lindenthal.

Syngas: Etablierter Rohstoff als Grundlage für viele Produkte

Was bei diesem Prozess herauskommt, sind nicht fertige Treibstoffe, also E-Fuels, oder andere Endprodukte, sondern ein in der Industrie seit mehr als einem Jahrhundert genutzter Rohstoff, aus dem sich alle Kohlenstoff-Verbindungen herstellen lassen, die man aus der Ölindustrie kennt: Synthesegas – kurz Syngas. „Es ist ein Gemisch aus Kohlenmonoxid und Wasserstoff, das auch aus fossilen Rohstoffen wie etwa Erdgas gewonnen wird. Die Prozesse zur Weiterverarbeitung sind etabliert. Es muss in diesem Bereich also nichts neu entwickelt werden“, erklärt Lindenthal.

Während einige andere Unternehmen den gesamten Prozess vom CO2-Recycling bis zum fertigen Produkt – von Treibstoffen bis hin zu Wodka – umsetzen, will Sisyphus sich ganz auf den Schritt der Syngas-Herstellung fokussieren. Und das nicht mit eigenen Fabriken, wie Thomas Cotter erläutert: „Wir möchten mit Partnern in der chemischen Industrie und Verfahrenstechnik im Anlagenbau zusammenarbeiten, während wir uns auf Forschung und Entwicklung konzentrieren.“

Selber Fabriken zu bauen sei schon deswegen nicht zielführend, weil eine zentralisierte Produktion und der damit verbundene Transport über weite Strecken bei Syngas nicht sinnvoll sei, erklärt Lorenz Lindenthal: „Die Substanz ist giftig und explosiv. Es ist nichts, was man üblicherweise in ein Fass füllt und auf den LKW lädt, sondern es wird direkt dort hergestellt, wo es gebraucht wird.“ In diesem Setting gebe es dann aber seit Jahrzehnten erprobte sichere Prozesse, betont der Gründer.

Sisyphus will mit perfektem Timing den Markt erobern

Noch liegen diese Pläne bei Sisyphus aber in der Zukunft. Aktuell hat das Spin-off eine funktionierende Proof of Concept-Anlage. Im nächsten Schritt soll – auch mithilfe einer FFG-Förderung – bis 2026 eine größere „MVP-Anlage“ mit einem Testkunden entstehen, die auch erste Umsätze bringen soll. „Ab 2029 wollen wir dann mit dem Lizenzmodell skalieren und auf mehrere tausend Tonnen Produktion pro Jahr kommen“, so Thomas Cotter.

Und damit werde man ein gutes Timing haben, ist der Gründer überzeugt: „Jetzt sind E-Fuels noch ein kleiner Markt, aber für 2030 wird das globale Volumen bereits auf fünf bis zehn Milliarden US-Dollar geschätzt. Dazu kommt ein Markt für andere Produkte aus Syngas, der nochmal so groß ist.“ Den Mitbewerb in diesem „Hot Topic“ wolle man dann mit überlegener Technologie übertrumpfen.

„Der Fokus liegt zunächst klar im Bereich Luftfahrt“

Die Möglichkeiten für Sisyphus sind also umfassend. Fürs erste will das Spin-off sich jedoch primär auf das Feld E-Fuels konzentrieren. Und das in einer Branche, wo sie schon bald eine besonders große Rolle spielen dürften. Für Thomas Cotter ist klar: „Der Fokus liegt zunächst klar im Bereich Luftfahrt“. Zuletzt holte sich das Spin-off dafür auch finanzielle Unterstützung über das Förderprogramm „Spin-Off Fellowship“ der FFG. Damit habe man einen Lead Engineer und einen Lead Chemist an Bord holen können und sei im Plan, 2025 die GmbH zu gründen, erklärt der Gründer.

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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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