01.06.2018

Tiroler Startup txture bringt IT-Systeme in die Cloud

Das Innsbrucker Startup txture startete vor zwei Jahren mit seinem ersten Kunden Infineon und analysiert seitdem riesige IT-Infrastrukturen. Jetzt hilft es Unternehmen diese in die Cloud zu übersiedeln.
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Das Innsbrucker Start-up txture startete vor zwei Jahren mit ihrem ersten Kunden Infineon und analysiert seitdem riesige IT-Infrastrukturen. Jetzt hilft es Unternehmen diese in die Cloud zu übersiedeln.
© txture

An der Universität Innsbruck lernten sich Thomas Trojer und Matthias Farwick kennen, kurz bevor sie beide bei einem Hongkonger Start-up anheuerten, und konnten sich dort auch im Arbeitseinsatz einspielen. Das Start-up gibt es nicht mehr, die beiden fanden sich an der Innsbrucker Uni wieder und gründeten txture gemeinsam mit Prof. Breu als ein Spin-off des Instituts für Informatik. 

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Der erste Auftrag wurde ein großer Erfolg und so konnten sich die beiden in den IT-Abteilungen der ganz großen Konzerne einen Namen machen. Und das fast abseits der Öffentlichkeit und ohne Investments. Jetzt soll der nächste Schritt starten – mit einer Series A und Aufbau eines internationalen Sales-Teams. Wir haben mit Matthias Farwick über Produkt, Geschäftsmodell und Zukunftsperspektiven gesprochen.

Was macht Txture?

Große Unternehmen, die 50.000 größten Unternehmen der Welt, haben alle das Problem, dass deren IT-Landschaften über die Jahrzehnte so kompliziert angewachsen sind, dass eigentlich niemand mehr einen Überblick darüber hat, welche IT-Systeme wie miteinander kommunizieren und was passiert, wenn man jetzt ein System ändert und so weiter. Das heißt: Man findet eigentlich in diesen IT-Systemlandschaften einen unglaublichen Wust vor. Dazu kommt, dass sich die IT-Welt immer schneller dreht, dass immer mehr Trends auftauchen, von Blockchain, A.I., Industrie 4.0 und diese ganzen Themen führen zu Aktionismus bei den großen Unternehmen, dass sie ihre System noch schneller ändern – und die werden dadurch immer noch komplexer. 

Gleichzeitig werden auch noch die Regulatorien vom Gesetzgeber immer stärker werden. Am Freitag haben wir ja den DSGVO-Startschuss gehabt – solche Dinge bringen natürlich große Anforderungen an die Compliance mit sich. 

Unser Produkt txture schafft automatisch einen Überblick über alle Zusammenhänge der IT-Systemlandschaften, aber nicht nur auf technischer Ebene, sondern es zeigt auch, welche Geschäftsprozesse und Verantwortlichkeiten an diesen IT-Systemen hängen. Und txture kann dann zusätzlich noch sagen – wenn System X ausfällt, dann hat das eine Auswirkung auf meinen Geschäftsprozess Y.

Das andere ist, dass große Unternehmen jetzt gerade ganz massiv ihre IT-Systeme in die Cloud übersiedeln. Um das machen zu können brauchen sie eben genau diese Übersicht, die txture bietet. Das heißt: Wir helfen auch noch Unternehmen dabei, diese Transformation vom klassischen IT-System in die Cloud zu bewerkstelligen. Das sind natürlich ziemlich große Projekte. Man kann sich vorstellen, wenn eine ganze Bank ihre IT-Systeme in die Cloud verlagert, dass das gleichmal fünf Jahre dauert und eine halbe Milliarde kostet. 

Wie ist euer Businessmodell aufgebaut?

Wir sind ein Produkt-Vendor. Wir stellen das Produkt zur Verfügung, das diesen Prozess End-to-End begleitet, von der Erstaufnahme der Systeme bis hin zur Transformation. Unser Fokus beim Geschäftsmodell liegt also nicht auf den Berater-Stunden, sondern im Lizenzverkauf. Wir tun uns mit großen Beratungshäusern zusammen – diese machen dann die Beratung und wir stellen das Produkt in der Cloud zur Verfügung, das das Ganze richtig schön einfach macht. 

Eure Kunden sind also vorrangig die großen Beraterfirmen?

Wir arbeiten schon auch direkt – da haben wir uns in letzter Zeit viel im Bankensektor herumgetrieben, weil dort diese Compliance-Anforderungen besonders stark sind. In Deutschland gibt zum Beispiel die BaFin Regularien raus, die sich zwar sperrig anhören – bankenaufsichtliche Anforderungen an die IT – aber ziemlich genau vorgeben, was Banken regulatorisch erfüllen müssen. Es gibt in diesem Bereich relativ wenig konkrete Tools, deswegen haben wir uns zunächst mal auf diese Lücke fokussiert. Die nächsten Branchen werden Versicherungen und Energieprovider sein. 

Welche Größe haben diese Unternehmen?

Unser größter Kunde ist der Chip-Hersteller Infineon. Hier werden circa hunderttausend Systeme von uns analysiert. 

Gibt es Pläne für weiteres Fund-Raising?

Wir haben zum einen sehr früh Umsätze gemacht, wie Early Adopters wie Infineon und zum anderen haben wir eine Förderungen von der FFG – das nennt sich Research Studio Austria. Das ist ein Funding, das darauf abzielt, Forschungsergebnisse, die am Übergang zur Produktionsreife sind, fertig zu entwickeln. Das ging im Mai letzten Jahres los und läuft über vier Jahre.

Wir sind für ein Start-up im Moment gut aufgestellt und finanziell ziemlich unabhängig. Wir fangen aber im Juli an, intensiver ins Fund-Raising reinzugehen, um dann eine Vergrößerung der Sales-Mannschaft finanzieren zu können. Wir haben uns bis jetzt darauf fokussiert unseren Business Case klar heraus zu arbeiten. 

→ Zur Website des Tiroler IT-Startups

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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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