02.05.2025
SNACK

Steirisches Food-Startup Chellas bei deutschem Supermarkt-Riesen gelistet

Das Founder-Ehepaar Maia Kobakhizde-Löffler und Stefan Löffler hat es mit Chellas geschafft, in deutschen Rewe-Märkten gelistet zu werden - bislang ohne Fremdfinanzierung.
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Gründerin Maia Kobakhidze-Löffler mit ihrem Produkt im Einzelhandel
Gründerin Maia Kobakhidze-Löffler mit ihrem Produkt im Einzelhandel (c) Maia Kobakhidze-Löffler

Inspiriert von einer traditionellen Süßigkeit aus ihrer georgischen Heimat hatte Gründerin Maia Kobakhizde-Löffler die Idee: Ein Produkt, das in der Rezeptur ähnlich ist wie das Original, auf den österreichischen Markt zu bringen: Chellas. Gemeinsam mit ihrem Ehemann Stefan Löffler hat die Gründerin ein veganes sowie laktose- und glutenfreies Produkt aus Früchten und Nüssen auf den Markt gebracht, wie brutkasten damals berichtete. Der gesunde Snack wird in Handarbeit hergestellt – daran hat sich bis heute nichts geändert – aber mittlerweile sind die Chellas nicht mehr nur in österreichischen Märkten zu finden, sondern auch in Deutschland.

Expansion nach Deutschland

Das Unternehmen Chellas ist nach wie vor zu 100 Prozent eigenfinanziert – Stefan Löffler erzählt gegenüber brutkasten, wie sie es ohne Investoren geschafft haben, nach Deutschland zu expandieren: „Wir mussten Mitte 2023 unsere Verpackung ändern, weil sie nicht den Vorstellungen der Supermärkte entsprochen hat. Mit der Umstellung auf die neue Verpackung haben wir deutsche Supermärkte angeschrieben und sind dann dort gelistet worden“, erzählt Löffler. Es sei nicht mehr viel Aufwand nötig gewesen, denn; „Nur die Verpackung ist neu, nicht das Produkt“, so Löffler. Jetzt läuft ein Testverkauf in 150 Testsupermärkten. Die Produkte sind in den REWE Supermärkten in den Regionen West, Südwest, Mitte und Dortmund gelistet. Ab Januar sind die Chellas sogar in Berlin bei der REWE „Voll Pflanzlich“-Linie vertreten. Um diese Märkte zu beliefern, mussten die Gründer:innen nicht neu produzieren, sondern konnten die Produkte ausliefern, die sie bereits lagernd hatten.

Produktion soll weiterhin selbst gemacht werden

Der Jahresumsatz bisher liegt bei ungefähr 100.000 Euro – und das Untenehmen will weiterhin unabhängig bleiben: „Wir wollen so lange es geht, alleine bleiben und organisch wachsen“, so Löffler. Im Moment sei jedenfalls keinesfalls geplant, Investoren an Bord zu holen, „aber wenn der Probeverkauf in Deutschland entsprechend läuft, müssen wir weiterschauen – aber darum kümmern wir uns, wenn es so weit ist“, so der Gründer.

Auch was die Produktion angeht, wollen die Gründer vorerst alleine bleiben: „Bis jetzt schaffen wir die Produktion der Chellas gut zu zweit. Sollten die Verkaufszahlen enorm steigen, müssen wir schauen, wie wir da weitermachen“, sagt Löffler. Das Gründerteam produziert die gesamte Ware selbst – auch verpackt werden die Fruchtschnitten von den beiden selbst.

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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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