20.04.2023

KI-Charme-Helfer: Stanford-Forscher entwickeln „Rendezvous-Brille“

RizzGPT, das auf GPT-4 zurückgreift, hilft User:innen dabei, die richtigen Worte bei Dates zu finden. Und liefert den Wissenschaftlern nach "Charisma as a Service".
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(c) Twitter/Chiang - Das AR-Monokel für Brillen stammt von Brilliant Labs.

Der Hype um AI geht weiter. Momentan scheint sich die Welt in einer Versuchsphase zu befinden, um auszuloten, welche Möglichkeiten Künstliche Intelligenz bietet. Es wurde schon davon berichtet, dass Personen innerhalb einer Woche mithilfe von ChatGPT ein Buch geschrieben haben, AI hat bereits Songs komponiert, Studierende wurden bei Prüfungen dabei erwischt, wie sie KI (verbotenerweise) nutzten. Und nun hat ein Team von Studenten an der Stanford University eine intelligente Brille entwickelt, die die Ergebnisse des Sprachmodells GPT-4 von OpenAI in Echtzeit anzeigen kann. Sie soll Träger:innen beim nächsten Vorstellungsgespräch oder sogar bei romantischen Verabredungen unterstützten.

RizzGPZ mit CaaS für Dates und Vorstellungsgesprächen

Das Gerät mit dem Namen rizzGPT biete seinen Träger:innen „Charisma as a Service“ (CaaS) in Echtzeit, höre dem Gespräch zu und sage genau, was man als Nächstes sagen sollten. Dies erklärte der Stanford-Student Bryan Hau-Ping Chiang kürzlich in einem Tweet. „Sag goodbye zu peinlichen Verabredungen und Vorstellungsgesprächen“, schrieb er.

Demonstration der rizzGPT-Brille bei einem Vorstellungsgespräch

Die Brille wurde von Brilliant Labs gebaut und mit einem „Monocle AR device“ hergestellt, das, nach Angaben der Studierenden, auf jede Brille aufgesetzt werden kann. Sie verfügt über eine Kamera, ein Mikrofon und ein Display, das von GPT-4 generierten Text einblendet. Dabei ermöglicht die Spracherkennungssoftware Whisper von OpenAI der Brille, Sprache direkt an den Chatbot zu übermitteln, der wiederum Träger:innen in Sekundenschnelle Antworten gibt.

Deus ex Machina?

RizzGPT nutzt dabei die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um Gespräche in Echtzeit zu überwachen und den Nutzern Feedback und Anweisungen zu geben. Das KI-System greift hierfür auf ein Deep-Learning-Modell zurück, das bei der Verarbeitung natürlicher Sprache zum Einsatz kommt. Das GPT-Modell wurde auf einem großen Datensatz von Interaktionen trainiert, um Trends im Sprachgebrauch zu erkennen. Und genaues Feedback und Anweisungen während Gesprächen zu geben.

Oder wie es Chiang überschwänglich beschreibt: „Es ist, als würde Gott dein Leben beobachten und dir genau sagen, was du als Nächstes tun sollst.“

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Das Zyglox-Team in Graz, in der Mitte die Gründer Jakob Moder (links) und Erik Gerstl (rechts). © Zyglox

Rund die Hälfte der Lifecycle-Kosten eines Zuges entfällt auf die Wartung, und davon wiederum mehr als die Hälfte auf Räder, Achsen und Fahrwerk, sagt Jakob Moder. Wie stark diese Bauteile im Betrieb tatsächlich belastet werden, wird bisher aber kaum gemessen. Der Grund ist simpel: Es fehlt an präziser Messtechnik, die im Dauerbetrieb einsetzbar ist. Das Grazer Startup Zyglox will das ändern.

„Die Eisenbahn ist nicht ins 21. Jahrhundert gekommen“

Der Name ist ein Wortspiel: Zyglox, gesprochen „Zügloks“, steht für Messtechnik für Züge und Loks. Dahinter stehen Jakob Moder und Erik Gerstl, die zuvor gemeinsam in der Messtechnik gearbeitet haben. Moder wechselte später in den Eisenbahnbereich und erlebte die Lücke dort aus der Praxis. Was es brauche, sei eine Lösung, „die das einerseits zuverlässig erkennt und gleichzeitig gut applizierbar ist“. Sein Urteil: „Bei der Usability ist die Eisenbahn nicht ins 21. Jahrhundert gekommen.“ Ende 2023 gründeten die beiden Techniker Zyglox in Graz.

Die bisherige Methode mit Dehnmessstreifen sei „einfach zu teuer“, erklärt Moder. Der Zug müsse dafür ein bis zwei Wochen zerlegt und instrumentiert werden, deshalb passiere das nur bei der Zulassung. „Das dauert ein Jahr, diese Technik reinzubringen, die Zulassung durchzuführen, und dann wird es wieder rausgenommen.“ Im laufenden Betrieb bleiben nur Beschleunigungssensoren, wie sie auch in jedem Smartphone stecken. „Das ist von der Datenqualität her ganz was anderes. Unser Sensor ist wie 4K, der Beschleunigungssensor liefert ein verpixeltes Foto von den Zuständen.“

Ein Sensor für Zulassung und Dauerbetrieb

Die Lösung von Zyglox lässt sich ohne größere Änderungen am Bauteil anbringen. „Wir haben eine Plug-and-Play-Lösung, die kann man einfach aufstecken“, sagt Moder. Ein Techniker braucht dafür laut Zyglox 30 Minuten. Der Sensor messe Dehnungen an Achsen, Wellen oder Schienen und liefere „gleiche oder bessere Daten als die Lösungen bisher“. Das Ziel ist ein Universalwerkzeug: genau genug für die Zulassung, aber so ausgelegt, dass es danach auf dem Fahrzeug bleibt und die Kräfte im Rad-Schiene-Kontakt dauerhaft erfasst. „Da gibt es ein großes Anwendungsfeld, denn damit wird auch die Infrastruktur überwacht“, so Moder.

Jeden Tag werden auf der Schiene hunderttausende Kilometer zurückgelegt. Zyglox will jeden davon nutzbar machen, um zu lernen, zu verbessern und vorherzusagen. Mit herkömmlichen Methoden war das Erfassen dieser Daten bisher zu teuer, zu langsam und zu aufwendig. © Zyglox

Physik aus dem Trafo, Sensoren aus dem Weltraum

Technisch nutzt Zyglox hochsensitive Magnetfeldsensoren aus der Raumfahrt, das Startup ist Teil eines Downstream-Programms der ESA. Das Prinzip erklärt Moder am Transformator: Der brummt, weil das Magnetfeld des Wechselstroms den Stahl minimal dehnt. „Und wir machen das Umgekehrte: Wenn sich der Stahl dehnt, ändert sich sein Magnetfeld in der Umgebung.“ Ein aktives Messverfahren berücksichtigt dabei den linearen Zusammenhang zwischen Belastung und Sensorsignal. Die Technologie ist patentiert, entwickelt und montiert wird in Graz.

Betreiber als Kunden, Wartung als Hebel

Als primäre Kunden sieht Zyglox die Bahnbetreiber, bei denen die Wartungskosten anfallen. Dazu kommt die Sicherheit: „Es gibt viele Vorfälle, die vielleicht nicht zu einem Unfall führen, wo man aber trotzdem sicherer und zuverlässiger unterwegs wäre, wenn man gutes Condition Monitoring hat.“

Ein kleines Pilotprojekt ist bereits abgeschlossen. Für 2027 ist der Einbau des Systems in Fahrzeuge im regulären Streckenbetrieb geplant, zunächst als Prototyp für einige Wochen Messung. Danach folgt die Zulassung. Ende 2027 soll daraus ein fertiges Produkt werden, erst dann könne die Skalierung beginnen, sagt Moder. An Interesse mangelt es nicht: „Wir können gar nicht alle Pilotprojekte machen“, weil Sensorentwicklung samt Software personalintensiv sei. Ende September zeigt das Team den Prototyp auf der InnoTrans in Berlin, der größten Messe für Schienenfahrzeuge.

Mit aws Preseed und aws Seed vom Effekt zum Produkt

Finanziert hat sich Zyglox bisher aus eigenen Mitteln und über die Austria Wirtschaftsservice (aws). Mit aws Preseed, konkret im Programm „aws Preseed | Seedfinacing – Deep Tech“, hat das Startup die ersten eineinhalb Jahre an der Sensortechnologie getüftelt. „Es hat uns die Möglichkeit gegeben, eine Idee, die bereits validiert war, einfach zu erproben. Einfach Zeit zu haben, weil Hardware dauert ein bisschen, etwa Prototypen zu iterieren“, sagt Moder. Es sei vor allem darum gegangen, „sicherzustellen, dass das dann ein Produkt werden kann“. Seit Mitte 2025 ist Zyglox im Seed-Programm der aws, das voraussichtlich bis Anfang 2028 läuft. Das Team ist inzwischen auf rund sieben Personen gewachsen. Für die Skalierungsphase im kommenden Jahr will sich das Startup nach Investoren umsehen: „Wenn eine Bestellung eintritt oder größer wird, werden wir das mit den aktuellen Mitteln wahrscheinlich nicht mehr stemmen können.“

Standortvorteil Graz

Den Standort Graz sieht Moder als klaren Vorteil: Siemens fertigt hier Fahrwerke, dazu kommen Messdienstleister, Prüfstandbauer und Nextsense. Zyglox sitzt direkt am Campus der TU Graz, mit Zugang zu Prüfständen der Universität und Maschinen der voestalpine. „Die gesamte Infrastruktur ist einzigartig“, sagt Moder. „Im Silicon Valley könnten wir das Produkt wahrscheinlich nicht entwickeln, in Österreich geht es besser. Das ist eigentlich ein bisschen verrückt, aber wir haben hier die optimalen Bedingungen.“


Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienkooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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