01.08.2024
NEUGRÜNDUNG

Startup-House-Gründer Manuel Gahn launcht Social-Fitness-App cheerin‘

Eine neue App soll den Markt für Fitness-Apps revolutionieren: cheerin', gegründet von Manuel Gahn, soll es einfacher machen, die Fitness-Fortschritte von Freund:innen zu bejubeln.
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Cheerin Social Fitness App Manuel Gahn
Das Team von cheerin' rund um CEO Manuel Gahn (2.v.l.o.) (c) cheerin'

Fitness-Apps wie Runtastic waren vor einigen Jahren die großen Sterne am Startup-Himmel. Im Jahr 2023 hatte der Markt für Fitness-Apps weltweit einen Wert von 1,69 Milliarden US-Dollar, bis 2030 sollen es 7,55 Milliarden US-Dollar werden. Expert:innen rechnen mit einer Wachstumsrate zwischen 17 und 24 Prozent bis dahin.

Der Markt ist allerdings recht kleinteilig, für beinahe jede Sportart gibt es mittlerweile eigene Apps, die einzelne Communitys ansprechen wollen. Auch abseits von körperlichem Training gibt es immer mehr Angebote, die sich zum Beispiel Ernährung oder psychischer Gesundheit widmen.

cheerin‘ macht Bewegung zu „sozialem Event“

Gegen diese Kleinteiligkeit soll die neue App cheerin‘ wirken, die am 1. August offiziell gelauncht wird. Der Clou: Hier können mehr als dreißig andere Apps und Wearables synchronisiert werden. Für Nutzer:innen ist es dadurch möglich, den Fortschritt ihrer Freund:innen zu verfolgen, ohne selbst jede einzelne App installiert zu haben. Auf brutkasten-Anfrage erklärt cheerin‘, dass man dabei kaum mit diesen anderen Apps konkurriere. Die detaillierten Trainingsresultate würden weiterhin nur dort ersichtlich sein. cheerin‘ biete „einen Mehrwert, indem diese Trainingsresultate mit persönlichem Content wie Bildern und in Zukunft auch Videos untermalt werden“. Bei anderen Apps fehle auch „die Möglichkeit des Engagements und Motivation“, wie sie cheerin‘ habe.

CEO von cheerin‘ ist Startup-House-Gründer Manuel Gahn. Mit der App will er „Bewegung zu einem sozialen Event“ machen. Ein aktiver Lebensstil solle zu einem gemeinschaftlichen Erlebnis werden. Ähnliche Pläne dafür hatte Gahn bereits 2021. Damals sprach er im brutkasten-Talk über sein Social-Network-Projekt Sparcs. Er spekulierte damals bereits in der Pre-Launch-Phase von einem „möglichen Unicorn“. Sparcs vereinte mehrere Projekte aus dem Bereich Fitness. Hinter cheerin‘ steckt aber nun ein neues Team.

Mit anderen Fitness-Apps kompatibel

Mit 1. August launcht cheerin‘ nun offiziell. Entwickelt wurde die App von Thrive Life. Dort hält neben Manuel Gahn auch Robin Görlich Unternehmensanteile. Gahn sagt über das Ziel von cheerin‘: „Unsere Vision bei cheerin‘ ist es, die Art und Weise, wie Menschen ihre Gesundheit und Fitness wahrnehmen, zu verändern. Ziel ist es, dass Nutzer nicht nur körperlich aktiver werden, sondern auch stärkere soziale Verbindungen aufbauen und so ihre mentale Gesundheit fördern.“

Aber was macht die App nun konkret? Der wichtigste Punkt: Sie ist mit anderen Apps wie Strava, Apple Health, Garmin oder Oura kompatibel. Dadurch lassen sich Fortschritte automatisch Plattform-übergreifend teilen. Die Fitness- und Gesundheitsaktivitäten der Freund:innen werden in Echtzeit geteilt, was auch spontane gemeinsame Trainingssessions möglich macht. Der wöchentliche oder monatliche Fortschritt kann danach visualisiert und wiederum geteilt werden. Das Ziel sei, „bestehende Freundschaften durch gemeinsame Aktivitäten zu vertiefen, an den Fitnessreisen von Freunden teilzuhaben und neue Kontakte mit ähnlichen Interessen zu knüpfen“.

Wie andere Social Apps ist cheerin‘ zunächst kostenlos. Monetarisiert soll sie in Zukunft durch Partnerschaften mit Gyms und Studios bzw. mit einer eigenen Activewear-Brand werden.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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