smaXtec: 3 Mio. Euro Kapitalspritze für Grazer Rinder-HealthTech-Startup
Das 2009 gegründete und 2014 gestartete Grazer Unternehmen smaXtec hat sich auf das Gesundheitsmonitoring von Milchkühen spezialisiert. Für die weitere Expansion holte man sich nun 1,4 Millionen Euro Wachstumskapital sowie die Zusage zu weiteren 1,6 Millionen Euro.
Über einen Sensor im Pansen schickt das System des Grazer Startups smaXtec Gesundheitsdaten von Milchkühen direkt auf das Smartphone des Rinderhalters. Das mag zunächst nach einem Nischenmarkt klingen, doch allein in der EU gibt es mehr als 20 Millionen Milchkühe, die nach relativ strengen Kriterien gehalten und überwacht werden müssen. Und noch viel größere Märkte liegen außerhalb des alten Kontinents.
60.000 smaXtec-Sensoren weltweit im Einsatz – Expansion steht an
smaXtec hat seit dem kommerziellen Start 2014 (Gründung 2009) bereits die Zulassung in 70 Ländern erreicht und Kunden aus zahlreichen Ländern, darunter neben europäischen Staaten etwa auch Australien, USA, Neuseeland, Israel und Südkorea, gewonnen. Rund 60.000 Sensoren sind nach Angaben des Startups insgesamt im Einsatz. Nun soll die Expansion weiter vorangetrieben werden. Dazu holte man sich eine Kapitalspritze von 1,4 Millionen Euro sowie weitere 1,6 Millionen Euro „auf Abruf“. Federführend in der anstehenden Expansionsphase soll der neue Chief Sales Officer (CSO) Chris Howarth sein. Der Brite soll das Sales-Team ausbauen und dabei seine langjährige Branchenerfahrung und internationale Marktzugänge einbringen.
Ziel: 1,5 Prozent aller Milchkühe
Unter den Investoren dieser aktuellen Serie A-Runde sind die ZEN 11 Holding, Michael Wachsler-Markowitsch, Finanzvorstand der ams AG, CTG Graz und den IT-Unternehmer Heinrich Schlünken. smaXtec-Gründer und CEO Stefan Rosenkranz kommentiert: „Wir sind schon heute Technologieführer im Bereich des Gesundheitsmonitorings von Milchkühen. Wir freuen uns gemeinsam mit unseren neuen Investoren auf die wichtige Expansionsphase. Unser Ziel ist, dass in vier Jahren 1,5 Prozent aller Milchkühe weltweit in kommerziell geführten landwirtschaftlichen Betrieben ihren Bedarf und ihr Wohlbefinden an den Landwirt digital kommunizieren. Gleichzeitig entwickeln wir das smaXtec-System fortlaufend weiter, um unseren Technologievorsprung zusätzlich auszubauen“.
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.“
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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