11.10.2017

Start:IP – Technologien ohne Gründer finden Gründer ohne Technologie

START:IP ist eine neue Initiative des universitären High Tech Inkubators INiTS und den Wiener Universitäten. Dabei sollen Spitzenforscher auf hochkarätige Gründerpersönlichkeiten treffen, um aus High Tech Erfindungen innovative Produkte und spannende Geschäftsideen zu kreieren. Wie das genau ablaufen soll, erzählen die Organisatoren des Projekts, Erwin Hemetsberger und Markus Pietzka. Bis 29.01. 2020 können sich interessierte Gründer derzeit registrieren.
/artikel/startip

Markus und Erwin, stellt euch bitte kurz vor.

Erwin: Der Markus ist Chemiker und hat viel technisches Know-How. Ich bin Betriebswirt und mache bei INiTS Marketing und Kommunikation. Eine meiner Hauptaufgaben war das Übersetzen der Produktbeschreibungen in alltagstaugliche Sprache. Der Schwerpunkt von Markus ist Intellectual Property, das ist für dieses Projekt besonders wichtig. Er ist also quasi für die Hardware zuständig und klärt, welche Technologien teilnehmen können und wie das juristisch, vor allem patentrechtlich, alles aussieht. Ich kommuniziere das nach außen – wir sind sozusagen ein kongeniales Team.

Was passiert im Rahmen von Start:IP?

Technologien ohne Gründer finden Gründer ohne Technologie. Es geht also darum, Technologien, die eine starke Marktnähe haben und spannend sind, Gründern zugänglich zu machen, die damit ein Unternehmen basteln.

Wie läuft das ab?

Zunächst muss man sich anschauen, wie Technologietransfer an österreichischen Universitäten funktioniert. Wenn an der Universität etwas erfunden wurde, müssen die Forscher zu ihrem Technologietransfer gehen, das ist eine Abteilung, die jede Universität hat. Der hat die Aufgabe, die Erfindungsmeldung zu beurteilen und die Entscheidung zu treffen, ob die Universität die Erfindungsmeldung aufgreift, um sie dann in weiterer Folge einer Verwertung zuzuführen, oder nicht. Wenn die Universität das will, hat sie die Aufgabe, die Technologie auch entsprechend zu kommerzialisieren. Das macht sie entweder, indem sie für diese Technologie ein Unternehmen findet, das sie einlizensiert, oder indem der Forscher zu INiTS kommt und sagt, er möchte gerne selbst ein Unternehmen gründen. Start:IP vereinfacht diesen Prozess. Über die Plattform können nun für Erfindungen passende Gründer gefunden werden.

Gibt es viele Technolgien ohne Gründer?

Es gibt viele Forscher, die nicht gründen wollen – weil sie eben forschen wollen. Es bringt nichts, jemanden, der Forscher bleiben möchte, auf Unternehmer umzumodeln. Darum suchen wir Gründer von außen.

Wer ist die Zielgruppe von Start:IP?

Es gibt vier Zielgruppen. Zunächst die Universitäten. Sie haben als Technologiegeber jetzt eine zusätzliche Möglichkeit zur Verwertung. Außerdem können sie herausfinden, an welchen Technologien Interesse besteht und an welchen nicht. Für die Patente, die die Universitäten halten, müssen sie nämlich Gebühren zahlen. Wenn man sieht, dass ein gewisse Technologie ein Ladenhüter ist und sich niemand dafür interessiert, kann sich die Universität diese Gebühren sparen.
Die nächste Zielgruppe sind die Gründer, die bekommen Zugang zu ausgewählter Technologie, die der Technologietransfer schon angeschaut hat und auch von uns vorsortiert wurde.

Nach welchen Kriterien wurde vorsortiert?

Die Technologien sollen innerhalb von drei Jahren marktreif sein können und haben einen Deckel von Investitionsvolumen, sind also einzelgründertauglich. Nicht dabei sind alle Dinge, die regulatorische Anforderungen haben, z.B. der Pharma Bereich oder die Luftfahrt.

Und die restlichen Zielgruppen?

Dann haben wir noch Investoren, also sowohl Business-Angels als auch Risikokapitalgeber und die Unternehmen, die hier entweder neue Technologien finden oder selbst als Technologiegeber mitmachen können.

Wie ist das Projekt angelaufen?

Wir haben bis jetzt knapp 20 Gründer, die sich registriert, also auf die 15 ausgewählten Technologien reflektiert haben. In zwei Fällen haben die Leute sogar schon angefangen, im Hintergrund miteinander zu sprechen. Alle, die noch keinen Kontakt aufgenommen haben, treffen am 16. Oktober zum ersten Mal aufeinander und werden dann einander vorgestellt.

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Wie wird das Kick-Off Event ablaufen?

Nach der Registrierung und Begrüßung gibt es ganz kurze Technologie-Pitches. Dann haben die Teilnehmer die Aufgabe, ihre Favoriten zu finden, mit denen dann ein Speeddating stattfindet. Nach dem Mittagessen geben wir den Gästen die Möglichkeit, mit dem Technologie-Transfer-Manager zu sprechen und mögliche Fragen hinsichtlich Lizenzierung zu klären. Dann teilt sich das Programm in zwei Stränge auf. Die, die Gründungsinteressierte gefunden haben, haben dann ein paar Stunden, um sich kennen zu lernen und zu schauen, wie sie zusammen passen und konkrete nächste Schritte zu definieren. Die andere Gruppe besteht aus jenen, die niemanden gefunden haben. Für sie gibt es ein Business-Model-Workshop.

Und dann?

Ab dann begleiten wir die Teams, die sich gebildet haben. Sie bekommen dann einen Berater zur Seite gestellt. Ziel ist ein näheres Kennenlernen und ein Einarbeiten in die Thematik und schließlich eine gemeinsame Entwicklung des Geschäftsmodells. Beim Abschlusstermin präsentieren die Teams ihre Geschäftsmodelle vor den Investoren und auch wenn nichts heraugekommen ist, dann sollen sie dort präsentieren, denn auch das ist eine wichtige Information für die Technologiegeber.

Was passiert also im besten Fall?

Im Idealfall findet sich ein Startup, das die Lizenz für die Technologie erwirbt und sich dann auch gleich für unseren Inkubator anmeldet. INiTS ist also quasi die fünfte Zielgruppe.

Heißt das, ihr wollt die neuen Startups alle nach Wien holen?

Nein. Es ist nicht der Versuch, Technologie aus den anderen Universitätsstädten abzuziehen. Die Nachbetreuung soll dort stattfinden, wo es inhaltlich und geografisch Sinn macht. Wir betreuen die Teams bis Jänner.

Mehr Infos zu START:Ip findet ihr hier.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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