10.01.2016

NeverLose: Diebstahlschutz und Ski-Finder für den Tiefschnee

NeverLose ist ein Gerät, mit dem Sie Ihren im Tiefschnee verlorenen Ski wieder finden. Außerdem hat NeverLose einen akustischen Diebstahlschutz, damit man sich in der Hütte keine Sorgen ums Equipment machen muss.
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Schneemasse
Symbolfoto

Dieser Artikel ist Teil des Themenschwerpunkts Wintersport

Wer im Tiefschnee schon einmal seinen Ski verloren hat, weiß wie mühsam es ist ihn wieder zu finden. Und wie ärgerlich es ist, wenn die Ski oder das Snowboard gestohlen werden, bedarf wohl keiner weiteren Ausführung. Das Tiroler Startup PowUnity rund um Gründer Stefan Sinnegger hat mit „NeverLose“ ein Produkt entwickelt, das beiden Problemen Abhilfe schafft.

Ski im Tiefschnee finden und vor Diebstahl schützen

Das Neverlose-Device ist 18 Millimeter groß, wird auf die Ski geklebt und kann auch rückstandslos wieder entfernt werden. Bevor sich der Fahrer in den Tiefschnee stürzt, verbindet er sein Smartphone via Bluetooth mit dem Gerät. Die Ski werden fortan durch die entsprechende App getrackt. Löst sich ein Ski während der Abfahrt und geht im Schnee verloren, erzeugt der darauf befestigte Tracker ein bis zu 96 Dezibel lautes akustisches Signal. Die App zeigt an, ob man sich vom Ski entfernt oder nähert. Das Signal besteht in einem Radius von ca. 20 Metern. „In 80 Prozent der Fälle findet man den Ski mit NeverLose einfacher und schneller“, erklärt Stefan Sinnegger.

Neverlose auf einem Ski. PowUnity
Neverlose auf einem Ski. PowUnity

„In 80 Prozent der Fälle findet man den Ski mit NeverLose einfacher und schneller.“

Im „Anti-Theft-Modus“ funktioniert NeverLose als Diebstahlsschutz. Das Gerät hat einen Beschleunigungssensor eingebaut. Das heißt bei kontinuierlicher Bewegung schrillt ein Alarm auf. „Wenn die Ski umfallen, oder sie jemand wo anders hinstellt passiert nichts – erst ab zwei bis drei Meter kontinuierlicher Bewegung wird’s laut“, sagt Sinnegger. Für das erste Halbjahr 2016 ist geplant, NeverLose so weiterzuentwickeln, dass es im Sommer auch auf Fahrrädern montiert werden kann.

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Im Sommer gibt es NeverLose auch für Mountainbikes. PowUnity
Im Sommer gibt es NeverLose auch für Mountainbikes. PowUnity

Finanziert mittels Crowdfunding

Finanziert wurde das Projekt mittels einer Crowdfunding-Kampagne auf Indiegogo. Das erhoffte Ziel von 30.000 US-Dollar war nach einer Woche erreicht. Insgesamt kamen sogar 40.000 US-Dollar zusammen. Fürs Frühjahr 2016 ist eine weitere Investorenrunde geplant, um neue Features zu entwickeln und auch das Team aufzustocken. „Wir wollen uns nicht auf dem ausrasten was wir bisher erreicht haben, sondern gleich weitermachen“, gibt sich Sinnegger motiviert.

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PowUnity
PowUnity

2000 Stück verkauft in 2 Wochen

Anfänglich wurde NeverLose über die Crowdfunding-Kampagne verkauft. Mittlerweile gibt es das Gerät im hauseigenen Onlineshop und in 20 verschiedenen Sportgeschäften, beispielsweise is Sölden, Ischgl oder St. Anton am Arlberg zu erstehen. Die erste Charge von 2.000 Stück war in knapp zweieinhalb Wochen ausverkauft. „Am 24. Dezember startete der Verkauf. Am 23. haben wir die Geräte noch händisch eingepackt, damit sie zu Weihnachten unterm Baum liegen können“, sagt Sinnegger über den Verkaufsstart. „Bis jetzt verkauft sich NeverLose so gut, dass wir mit der Produktion kaum nachkommen“, gibt sich Sinnegger euphorisch. Produziert wird NeverLose in Tirol.

„Am 23. Dezember haben wir NeverLose händisch eingepackt, damit es zu Weihnachten losgehen kann.“

Entwickelt in Österreich, Schweden und Neuseeland

Die Idee zu NeverLose kam dem begeisterten Free-Skier Stefan Sinnegger – wie sollte es anders sein – beim Suchen seines Skis im Tiefschnee. Mit seinem Gründer-Kollegen Christian Strassl wurde die Idee verfeinert. Sinnegger hat ein im südschwedischen Lund, dem Herkunftsort von Bluetooth, ein Entrepreneur-Masterstudium absolviert. Im Zuge dieses Studiums hat er mit dem Slowenen Grega Gostinčar den ersten Prototyp entwickelt. PowUnity ließ NeverLose in Neuseeland von 20 Heliski-Guides, Skilehrern und Freeski-Profis während zahlloser Abfahrten testen.

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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

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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