20.06.2024
BIO-TRACKING

Steirer Startup stellt smarte Militärkleidung in Paris vor

Diejenigen schützen, die uns beschützen. Mit diesem Credo zeigt sich das steirische Startup sanSirro erstmalig in Kombination mit dem größten deutschen Rüstungskonzern. In Paris wird bis morgen noch gezeigt, woran die letzten Monate gearbeitet wurde.
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sanSirro- und QUS-Gründer Hannes Steiner und die Kleidung des Startups auf der Pariser Eurosatory (c) QUS Body Connected

Mit seiner Marke QUS hat sich das Steirer Startup sanSirro seit seiner Gründung 2013 bereits einen Namen in der Sport-Szene gemacht. Rund um Gründer Hannes Steiner stellt man smarte Sportkleidung her, die die Körperfunktionen der tragenden Personen misst.

Erst im vergangenen März hat sanSirro gegenüber brutkasten ein Investment angekündigt – gefolgt von einer Zusammenarbeit mit dem größten deutschen Rüstungskonzern Rheinmetall.

Vom Sport zum Militär

Der Grund: Seine Kleidung für Sportler:innen sollte alsbald auf Rüstungs- und Militärzwecke umgemünzt werden – brutkasten berichtete. Nun ist es offiziell: Die Partnerschaft mit Rheinmetall schafft mittels „Bio-Monitoring“, wie es beide Kooperationspartner nennen, „Informationsüberlegenheit auf taktischer Ebene“.

Heißt: Der physische Zustand von Soldaten wird mittels Textilsensoren aufgenommen und analysiert. Das Tracking von Vital- und Körperdaten ist unter dem Begriff Bio-Monitoring geläufig und findet im Leistungssport breite Anwendung.

Erstmalig vorgestellt wird die Technologie-Kombi auf der Eurosatory-Messe in Paris vom 17. bis 21. Juni. Dazu äußerte sich QUS bereits in Form eines LinkedIn-Postings und rief zum Besuch im Außenbereich des Paris Exhibition Centers auf.

Die Ausstellung der QUS Militärkleidung in Paris (c) QUS Body Connected LinkedIn

Messe für Verteidigung und Sicherheit

Eurosatory positioniert sich als globales Event für „Defence and Security“ – zu Deutsch Verteidigung und Sicherheit. Vorzufinden sind im Pariser Exhibition Center – unweit des internationalen Flughafens Paris Charles De Gaulle – über 2.000 Ausstellende aus aller Welt. Die aktuell laufende Veranstaltung erwartet etwa 62.000 Besucher:innen.

Eurosatory fand erstmalig vor 55 Jahren statt und will sich in Anbetracht geopolitischer und klimatischer Veränderungen neu positionieren. Präsentiert werden neue technologische Entwicklungen rund um Virtual und Augmented Reality, Künstliche Intelligenz und Datentracking.

Wie der Veranstalter selbst schreibt, zielt die mehrtägige Messe darauf ab, die Universalität verantwortungsvoller Verteidigung und Sicherheit „für die Welt von morgen“ hervorzuheben.

Warum Militär-Bio-Daten getrackt werden

Bereits vor gut drei Monaten hat sanSirro mit Sitz im südsteirischen Lebring angekündigt, mit Deutschlands größtem Rüstungskonzern kooperieren zu wollen. Man arbeite daran, die QUS-Technologie in Kampfanzüge einzubauen. Ab spätestens 2026 soll die mit Sensoren versehene „Gladius“-Kleidung die Vitalfunktionen von Streitkräften überwachen – brutkasten berichtete.

Die Sportkleidungsmarke QUS soll das Soldatensystem „Gladius 2.0“ von Rheinmetall mit Vitaldaten-Tracking aufwerten, heißt es in einer kürzlich erschienenen Aussendung. Weltweit sei Rheinmetall damit als nutzerzentrische Soldaten-Systemlösung „unerreicht“.

Bei „Gladius 2.0“ handle es sich um ein „einsatztaugliches Sensor-to-Shooter Netzwerk“, das zeit- und ortsunabhängige Lagebilder bereitstellt. Möglich sei dies dank einer „durchgängigen, stabilen Kommunikationsinfrastruktur“ – auch „unter herausfordernden Bedingungen“, wie Rheinmetall schreibt.

Ausbildung und Strategie optimieren

Die Gladius-Kleidung soll mithilfe der QUS-Technologie aus der Südsteiermark die Ausbildung von Militärkräften verbessern. Im Training werden Ausbildungseinheiten so angepasst, „dass ein optimaler Fitnessaufbau gewährleistet werden kann“, heißt es von Rheinmetall.

Chief Digital Officer der Rheinmetall AG Timo Haas zufolge soll das Monitoring „für den Soldaten zukünftig eine wichtige Rolle spielen.“ Zum QUS-Bio-Monitoring werden „bereits bewährte Sensoren“ wie die Herz- oder Atemfrequenz mit „weiteren Fremdsensoren“ kombiniert – darunter Temperatur oder andere messbare Außeneinheiten.

Bio-Tracking sei „überlebenswichtig“

Konkret schreibt Rheinmetall dazu: „Im Einsatz ist die aktuelle Information zum physischen Zustand des individuellen Soldaten oder der ganzen Einheit verfügbar“. In Kombination mit KI-gestützten Datenanalysen sollen taktische Entscheidungen optimiert werden, meint Rheinmetall, was vor allem in komplexen Einsatzszenarien im Sinne einer „Informationsüberlegenheit“ überlebenswichtig sei.

Das Vitaldaten-Tracking wird mittels Textilsensorik in die Ausrüstung der Streitkräfte eingebaut, erklärt QUS-Gründer Steiner. Die Technologie ließe sich damit als „passender Baustein“ in das bestehende „modulare Soldatensystem“ von Rheinmetall integrieren, führt Rheinmetall-CDO Haas weiter aus.

„Diejenigen schützen, die uns beschützen“

„Die gemeinsame Lösung mit Rheinmetall vereint das Beste aus zwei Welten und schützt vor allem die, die uns beschützen. Wir freuen uns sehr über die neue Partnerschaft mit Rheinmetall. Gemeinsam werden wir ein System entwickeln, das sich perfekt in das System von Rheinmetall integrieren lässt und so auf diesem Bereich einen zusätzlichen Mehrwert schafft. Die Vitaldaten der Soldaten jederzeit zu kennen und einschätzen zu können, ist für die Leistungsfähigkeit sehr wichtig“, so Hannes Steiner, Gründer und CEO von QUS.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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