13.11.2025
BLOCKCHAIN

Startup mit NÖ-Co-Founder stattet Kliniken in Afrika mit Starlink aus

Das Liechtensteiner Impact-Tech-Startup Send.Social hat mit der Regierung der Zentralafrikanischen Republik ein Abkommen unterzeichnet, um zehn Gesundheitszentren in Bangui mit Starlink-Internet und Solarstrom auszustatten.
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Send.Social, Starlink, PV, Afrika, zentralafrika, Bangui
© Thalhammer - Bernhard Thalhammer von Send.Social.

Es begann alles als blockchainbasierte Spendenplattform unter dem Namen vorne.ai, nachdem der Niederösterreicher Bernhard Thalhammer vor rund zwei Jahren seinen heutigen Co-Founder Biju Jacob auf einer Berliner Konferenz kennenlernte. Beide steckten die Köpfe zusammen und überlegten, was man im Bereich Healthcare in Verbindung mit der Blockchain-Technologie machen könnte.

Send.Social entsteht nach Pivot

Anfänglich ging es vor allem darum, die Transparenz von Spenden und Fundraising im Gesundheits- und Sozialsektor mit Blockchain-Technologie zu verbessern. Einen Pivot später war jedoch eine neue Idee einer ebenfalls blockchainbasierten Plattform geboren, die im Vergleich zur früheren Unternehmung heute ein (weiterhin auf Spenden aufgebautes) Infrastrukturprojekt darstellt. Und nun Send.Social heißt.

„Wir haben bei der WHO ein Proposal eingereicht und uns verschiedene Sachen und Länder angesehen“, erklärt Thalhammer. „Es war schwierig, das riesige Feld in dem Bereich einzugrenzen.“ Heraus kam das Vorhaben, Gesundheitsstationen in unterversorgten Regionen mit Strom und Internet zu versorgen – und damit den Zugang zu digitaler Gesundheitsversorgung zu ermöglichen.

„Wir sprechen hier nicht von Symbolik, sondern von echter Konnektivität“, sagt Thalhammer. „Ein funktionierendes Netzwerk ist die Grundlage dafür, dass Telemedizin, Datentransfer und sogar staatliche Gesundheitsprogramme überhaupt erst möglich werden.“

„Internet fehlt komplett“

Nach kurzen Überlegungen, wohin man gehen sollte, kam der entscheidende Impuls zu Send.Social im Mai 2025, als Thalhammer das Konzept während der „World Health Assembly“ (WHA) in Genf den Gesundheits- und Telekommunikationsministern der Zentralafrikanischen Republik präsentierte. Sie zeigten von Anfang an gleich Interesse. Wenige Monate später reiste er in die Hauptstadt Bangui, um die Situation vor Ort zu prüfen.

„In manchen Einrichtungen steht die Sonne hoch am Himmel – aber das Internet fehlt komplett“, sagt Thalhammer. „Starlink und Solarenergie sind dort nicht Luxus, sondern Lebensader.“

Send-Social mit Memorandum für 10 Zentren

Ende Oktober wurde schließlich das „Memorandum of Understanding“ (MoU) mit der Regierung in Bangui unterzeichnet.

BANGUI CALLING: Wie Konnektivität das Gesundheitssystem der Zentralafrikanischen Republik verändert

Nun sollen zehn Gesundheitszentren im Rahmen eines Pilotprojekts mit Starlink-Terminals und Photovoltaikanlagen ausgestattet werden. Die Installation und Wartung übernimmt Dure Technologies aus der Schweiz, die Finanzierung erfolgt über Send.Social – mit vollständiger Transparenz über jede einzelne Spende, wie Thalhammer betont. Die dazugehörige App soll spätestens 2026 veröffentlicht werden.

© Thalhammer – Starlink im Einsatz in Bangui.

„Uns geht es darum, Spendern live zu zeigen, was ihr Impact ist. Über einen Zeitraum von fünf Jahren sollen in Echtzeit Daten aus dem Feld sichtbar werden – etwa, wie viele Stunden Strom erzeugt wurden oder wie intensiv ein Starlink-Terminal genutzt wird. Diese Informationen werden in einem eigenen Dashboard aufbereitet, das GPS-Tracking, Download- und Upload-Raten sowie die Zahl der eingeloggten Nutzer:innen anzeigt“, sagt Thalhammer.

Besonders wichtig sei hierbei der sekundäre Impact: „Wie viele Stunden Telemedizin konnten dadurch ermöglicht werden, wie viele Notfälle wurden betreut – selbstverständlich anonymisiert. Mit diesem Ansatz und dem Pivot in Zusammenarbeit mit unserem Impact-Partner haben wir das Projekt weiter zugespitzt, um den tatsächlichen Nutzen unserer Technologie transparent und nachvollziehbar zu machen. Wir wollen das Vertrauen in soziales Engagement zurückbringen.“

Pre-Seed im Gange

Send.Social befindet sich derzeit in einer Finanzierungsrunde für ein Pre-Seed-Investment, wobei der Lead-Investor bereits die Zusage erteilt hat – letzte Plätze für Co-Investoren seien noch offen, erklärt Thalhammer: „Wir sprechen mit Impact Angels und Fonds, die nicht nur Kapital, sondern strategische Partnerschaften einbringen wollen. Viele sehen Send.Social als Infrastrukturprojekt mit globaler Relevanz. Und sie sehen die 1,2 Milliarden Menschen in Afrika und Südasien, die noch offline sind. Das ist natürlich ein riesiges Potenzial.“

Verläuft das Pilotprojekt in Bangui erfolgreich, soll die Initiative auf das gesamte Land ausgeweitet werden. Im nächsten Schritt auch auf andere afrikanische Staaten. „Unser Ziel ist einfach“, sagt Thalhammer: „Wir wollen die Menschen verbinden, die am dringendsten Verbindung brauchen.“


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