22.11.2017

Texible: Ein universitäres Spin-off nimmt sich Tabu-Thema an

Ein Startup aus Vorarlberg löst mit smarten Textilien ein bisher tabuisiertes Problem und entlastet damit viele Betroffene, sowie ihre Angehörigen und Pfleger.
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(c) Texible Gründer Thomas Fröis

Mit dem Begriff der smarten Textilien verbindet man gewöhnlich Kleidungsstücke, die mit Hilfe integrierter Elektronik zusätzliche Aufgaben übernehmen – etwa T-Shirts, die Vitaldaten wie Puls oder Atemfrequenz erheben. Im Bereich technischer Textilien bieten sich aber noch viele weitere Anwendungsgebiete, die nicht unbedingt am menschlichen Körper liegen müssen. Beispielsweise können textile Strukturen in Form von 3D-Elektroden Batterien, Akkus und Brennstoffzellen effizienter machen.

Innovationstreiber

Texible entwickelt maßgeschneiderte technische Textilprodukte für seine Kunden und vermarktet eigene Produkte. Gegründet wurde das in Hohenems beheimatete Startup im Frühjahr 2016, von der Universität Innsbruck und zusammen mit Textilunternehmen aus Vorarlberg, um Innovationen in diesem Bereich voranzutreiben. „Als Texible profitieren wir bei der Entwicklung und Herstellung technischer Textilien in Vorarlberg im Besonderen von einem Umfeld, das in der Vergangenheit stark von der Textilindustrie geprägt wurde und somit die gesamte textile Wertschöpfungskette bereitstellt“, sagt Texible-Geschäftsführer Thomas Fröis. Neben intelligenten Textilien im Medizin- und Pflegebereich arbeitet er mit seinem Team konstant an textilen Lösungen für innovative Stromspeichertechnologien und kundenspezifischen Entwicklungen von maßgeschneiderten, technischen Textilprodukten.

Sensoren aus der Stickmaschine

Die in Vorarlberg stark verankerte Stickerei ist eine der flexibelsten Fertigungstechniken für technische Textilien. Dabei kommen allerdings Materialien zum Einsatz, mit denen gewöhnliche Stickmaschinen oft überfordert sind. Speziell entwickelte Maschinenerweiterungen ermöglicht es, selbst Drähte mit einem Durchmesser von 0,08mm oder Materialien wie Glasfaser, Kupfer und Stahl mit konventionellen Stickmaschinen zu verarbeiten. Mit dieser Technologie lassen sich neue Stromkollektoren für elektrochemische Zellen herstellen, die ohne Verluste in der Energieeffizienz mit einem bis zu fünffach höheren Strom belastet werden können.

Redaktionstipps

Tech-Innovation für die Pflege

Der Grundstein für Texible wurde bereits 2011 durch ein gemeinsames Forschungsprojekt des Instituts für Textilchemie und Textilphysik und des Unternehmensnetzwerks „Smart Embroideries Austria“ gelegt. Gemeinsam mit Vorarlberger Textilunternehmen, der Universität Innsbruck und dem Pflegeheim Dornbirn wurde an der Idee gearbeitet und bis zur Serienreife gebracht. Mit einem interdisziplinären Projektteam wurde ein waschbarer Sensor entwickelt, welcher die Pflege von inkontinenten Patienten erleichtern soll. Eingewebt in die Bettwäsche schlägt dieser Sensor Alarm, sobald Feuchtigkeit eindringt. Die für Patienten und Pflegepersonal umständlichen, regelmäßigen Kontrollen entfallen. Was einfach klingt, ist in der Praxis allerdings gar nicht so leicht umzusetzen: „Wesentliche Herausforderungen bei der Gestaltung und Entwicklung solcher Pflegeprodukte sind beispielsweise die industrielle Waschbeständigkeit, das einfache Handling in der Pflege, eine flexible und belastbare Gestaltung ohne Fehlalarme und die Auswahl geeigneter Prozesse zum Aufbringen der Nässebarriere“, schildert Thomas Fröis. Das junge Startup konnte sich im bisherigen Gründungsprozess bereits über Förderungen von AWS PreSeed und dem Programm Marktstart der FFG, freuen.

Tabu-Thema

„Für Betroffene wie auch Angehörige und das Pflegepersonal stellt Harninkontinenz eine enorme körperliche und psychische Belastung dar. Österreichweit sind rund eine Million Menschen von diesem Krankheitsbild betroffen. Unsere Anstrengung zielt darauf ab, hier eine optimierte Hilfestellung bieten zu können, um das Leben für die betroffenen Menschen zu verbessern”, so das Texible-Team. Ihre Antwort ist Texible Wisbi, die weltweit erste industriell waschbare Inkontinenz-Betteinlage, die automatisch bei Kontakt mit Nässe das Pflegepersonal alarmiert. Sämtliche Anforderungen an Funktionalität, Hygiene und Waschbeständigkeit des Textils wurden im Vorfeld in enger Zusammenarbeit mit den Pflegeheimen der Stadt Dornbirn sowie führenden Mietwäschen eruiert und berücksichtigt. Für Entwicklung der Inkontinenz-Betteinlage wurde das Unternehmen mit dem Vorarlberger Innovationspreis 2016 ausgezeichnet.

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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.

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