02.03.2021

Österreichischer Founder bringt Satellitenfirma an New Yorker Börse

Das Unternehmen Spire Global von CEO und Mitgründer Peter Platzer fusioniert mit dem SPAC NavSight und wird dabei mit 1,6 Mrd. US-Dollar bewertet.
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Die Satellitenfirma Spire Global geht in New York mithilfe eines SPAC an die Börse
Spire Global geht mithilfe eines SPACs an die Börse - © Spire Global

Das Unternehmen Spire Global des österreichischen Co-Founders Peter Platzer geht in New York an die Börse. Die 2012 gegründete Firma analysiert Daten, die über eigene kleine Satelliten erhoben werden. Zu Wochenbeginn kündigte Spire in einer Pressemitteilung nun eine Fusion mit dem Special Purpose Akquisition Company (SPAC) NavSight Holdings an. Dabei handelt es sich um eine sogenannte leere Börsenhülle, also ein bereits notiertes Unternehmen ohne eigenes operatives Geschäft.

Bewertung nach Fusion mit SPAC bei 1,6 Mrd. Dollar

Laut der offiziellen Pressemitteilung der beiden Unternehmen wird das kombinierte Unternehmen nach der Fusion mit 1,6 Mrd. US-Dollar bewertet. Der Deal soll bis zum Sommer abgeschlossen sein. Die Spire-Aktien werden dann an der New York Stock Exchange (NYSE) unter dem Ticker-Symbol „SPIR“ gehandelt.

Das eingenommene Geld soll vor allen in die weltweite Verkaufs- und Marketingorganisation des Unternehmens fließen, sagt Platzer gegenüber dem Börsianer. Spire habe den Börsengang rund eineinhalb Jahre vorbereitet, er verschaffe dem Unternehmen nun zusätzliche Glaubwürdigkeit bei seinen Kunden.

Bisher 223 Mio. US-Dollar Funding

Spire ist 2012 gegründet worden und hat nach Angaben von Crunchbase bisher knapp 223 Mio. US-Dollar von Investoren eingesammelt. Das Unternehmen mit Sitz in San Francisco nützt sogenannte Nanosatelliten, die in etwa „so groß und so schwer wie ein Flasche Champagner“ sind. Derzeit befinden sich mehr als 100 Satelliten des Unternehmens im All. Mittels dieser werden Daten erhoben und analysiert. Mit einem Software-as-a-Service-Ansatz werden Kunden aus Branchen wie der See- oder Luftfahrt bedient.

Platzer stammt aus Mödling und hat nach seinem Studium an der Technischen Universität Wien unter anderem bei der Boston Consulting Group sowie bei einem Hedgefonds in New York gearbeitet.

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Andritz und Software Competence Center Hagenberg wollen Turbinen mit KI verbessern

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Rendering einer Turbine | (c) Andritz Hydro
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Auch wenn der Ausbau von Photovoltaik und Windkraft in den vergangenen Jahren schneller vonstatten geht und mehr Aufmerksamkeit erregt – 60 Prozent der Elektrizität in Österreich (Stand 2024) stammen immer noch aus der Wasserkraft, die damit den mit Abstand größten Anteil im heimischen „Strommix“ hat. Entsprechend relevant sind für das Land Verbesserungen der Technologie in diesem Bereich. Und mit Andritz Hydro, einer Tochter des in Graz ansässigen ATX-Konzerns Andritz, hat einer der weltweit führenden Player in dem Bereich seinen Sitz in Wien.

Andritz Hydro: „Wichtig, dass die Kooperation alle Phasen des Forschungs- und Entwicklungsprozesses abdeckt“

Bei der Weiterentwicklung der Wasserkraft-Turbinen soll nun auch Künstliche Intelligenz (KI) eine entscheidende Rolle spielen. Dazu startete Andritz Hydro nun ein gemeinsames Forschungsprojekt mit dem Software Competence Center Hagenberg (SCCH) in Oberösterreich. Im Rahmen von AIPRA (kurz für AI-unterstützte präskriptive Analytik) wird untersucht, wie KI die hydraulische Entwicklung von Turbinen in jeder Phase des F&E-Prozesses unterstützen kann.

„Für Andritz ist es wichtig, dass die Kooperation alle Phasen des Forschungs- und Entwicklungsprozesses abdeckt, von der hydraulischen Auslegung und von dem Design von den Turbinenkomponenten bis hin zu Modellversuchen von den Wasserturbinen in der Testanlage“, heißt es dazu in einer Aussendung.

Beschleunigung durch KI in vielen Bereichen

Konkret soll etwa der Designprozess durch die Vorhersage des hydraulischen Verhaltens von Turbinenkomponenten beschleunigt werden. Methoden des „Reinforcement Learning“ werden eingesetzt, um die Optimierung des hydraulischen Designs zu unterstützen. Und auch Fehler oder Abweichungen in den großen Mengen gemessener Daten in Labormodelltests sollen durch KI deutlich schneller identifiziert werden.

Die Messdaten aus den Labormodelltests sollen wiederum die Grundlage für Predictive Modelling und Deep-Learning-Analysen bilden. Ein Hauptziel des Projekts bestehe zudem darin, 2D-Zeichnungen hydraulischer Komponenten automatisch in 3D-Modelle zu konvertieren, heißt es weiter. Die Ergebnisse des Projekts sollen letztlich auf andere Geschäftsfelder von Andritz übertragen werden.

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