10.04.2018

Startupland Vorarlberg: Initiative von Startups für (mehr) Startups launcht

Die Initiative kam von der Wirtschaftskammer Voralberg. Umgesetzt wird "Startupland Vorarlberg", das die Attraktivität des Standorts für Startups verbessern will, von Startups.
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Startupland Vorarlberg: Initiatoren und Unterstützer der Initiative
(c) Startupland Vorarlberg: Initiatoren und Unterstützer der Initiative

„Unsere Mission ist es Motor und Sprachrohr der regionalen Startup-Szene zu sein“, sagt Thomas Gabriel. Der Vorarlberger ist Gründer des Startups Küchenfinder und hat nun, gemeinsam mit anderen Foundern, die Initiative „Startupland Vorarlberg“ gelauncht. „Im internationalen Kontext haben andere Regionen einen erheblichen Vorsprung in Sachen Startup-Kultur“, sagt er. Das soll sich jetzt ändern. „Wir sind Themenführer und Drehscheibe für Entrepreneure und Startups. Wír unterstützen durch unser Netzwerk Entrepreneure dabei, erfolgreiche Unternehmen zu entwickeln, die Arbeitsplätze schaffen, Innovationen vorantreiben und andere durch ihre Vorbildwirkung inspirieren. Wir bieten lokalen Startups eine Bühne und sorgen als aktive Kraft für regen Austausch untereinander“. So umschreibt Gabriel bereits zum Launch selbstbewusst die Aufgabenbereiche der neuen Initiative.

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„Noch ist Vorarlberg kein Startupland“

Gerade etwas über 40 Startups gibt es derzeit im Ländle. Beispiele sind, neben Gabriels Küchenfinder, Crate.io, Webgears, Texible, Senitec, Limomacher, Angelbird, Senseforce, myRobotcenter, Die Koje, stappone und Kesselfuchs – also durchaus einige klingende Namen. Dennoch: „Noch ist Vorarlberg kein Startupland – aber wir Startups wollen es gemeinsam zu dem machen“, sagt Gabriel. Deshalb habe man sich intensiv mit der Frage beschäftigt, wie man in Vorarlberg ein lebendiges Startup Ökosystem, aus dem zukunftsweisende, überwiegend digitale, Innovationen hervorgehen, entwickeln und etablieren könne. Insgesamt soll auch die Zahl der Startups dadurch ordentlich erhöht werden. Die Initiative für „Startupland Vorarlberg“ kam von der regionalen Wirtschaftskammer, umgesetzt wird das Projekt nun aber von Startups selbst. Als Kooperationspartner wurden unter anderem Speedinvest Studio (Sitz in Dornbirn) und N26 gewonnen.

Offizielles Promotion-Video:

4,15 auf einer Skala von 0 bis 7

Anlass zur Initiative gab auch eine Erhebung: Der „Vorarlberger Startup-Barometer“. Befragt wurden Gründerinnen und Gründer, Interessierte, Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von Startups und Investorinnen und Investoren. Das Ergebnis: Auf einer Skala von null (= sehr schlecht) bis sieben (= sehr gut) in der Gesamtbeurteilung, wurde Vorarlberg als Gründungsstandort mit durchschnittlich 4,15 bewertet. Als Vorteile, in Vorarlberg zu gründen, wurden der starke Wirtschaftsstandort, die zentrale Lage, die hohe Lebensqualität und gut vernetzte Player genannt. Als großes Problem für Founder hat sich die Finanzierungssituation in Vorarlberg herausgestellt. Schwachstellen sind der Fachkräftemangel (insbesondere in der IT), zu wenig unternehmerisches Mindset und ein kleines Ökosystem mit wenig Risikokapital.

Vom Industrie- und Tourismusland zum Startupland Vorarlberg

„Vorarlberg hat riesiges Startup-Standort-Potential – davon sind wir überzeugt. Wir wollen die zahlreichen Vorteile, auf die wir in Vorarlberg aufbauen können, nutzen und weiterentwickeln“, sagt Gabriel. „Vorarlberg ist Industrie- und Tourismusland – gemeinsam wollen wir es auch zum Startupland machen“, sagt auch Peter Flatscher, Projektleiter von Startupland Vorarlberg. Die Initiative wolle sowohl Unternehmen, die gerade in der Gründungsphase stecken, als auch solchen die sich im Wachstum befinden, ein Netzwerk und eine Lobby bieten.

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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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