03.06.2026
HEALTH

TremoCup: Wiener HTL-Schülerin (19) entwickelt diskreten Parkinson-Sensor

Die Wiener HTL-Schülerin Alice Hristov hat mit TremoCup ein Sensoriksystem entwickelt, das das Parkinson-Symptom Tremor diskret im Alltag erfasst. Nach dem ersten Platz beim Bundeswettbewerb Jugend Innovativ plant die Entwicklerin die schrittweise Kommerzialisierung des Medizinprodukts.
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Alice Hristov (Mitte) bei der Preisverleihung des Bundeswettbewerbs Jugend Innovativ 2026
Alice Hristov (Mitte) bei der Preisverleihung des Bundeswettbewerbs Jugend Innovativ 2026

Über zehn Millionen Menschen weltweit leiden an Parkinson. Das Kernsymptom Tremor, ein unkontrolliertes Zittern, wird bisher fast ausschließlich punktuell bei Arztterminen erfasst. „Der Arzt ist komplett auf die subjektive Einschätzung vom Patienten angewiesen“, erklärt Entwicklerin Alice Hristov im brutkasten-Gespräch. Weil verfälschte Momentaufnahmen oft zu ungenauen Medikationen führen, möchte die Wiener HTL-Schülerin diese Datenlücke mit TremoCup schließen.

TremoCup Prototyp @ Alice Hristov

Diskrete Messung beim Trinken

TremoCup ist ein kompaktes Sensormodul, das auf die Unterseite einer handelsüblichen Tasse montiert wird. Während der Nutzung misst das System die Bewegungen im Alltag. Ein integrierter Bandpassfilter lässt dabei nur Frequenzen zwischen 4 und 12 Hertz durch, um gezielt den Tremor zu erfassen und andere Alltagsbewegungen verlässlich auszublenden. „So ähnlich wie bei Noise-cancelling“, zieht Alice den technischen Vergleich.

Die Daten werden per Bluetooth an eine selbst entwickelte Smartphone-App übermittelt, die Verlaufsgrafiken anzeigt und PDF-Berichte für das Arztgespräch generiert. Aus Datenschutzgründen verbleiben alle Daten lokal und symmetrisch verschlüsselt auf dem Endgerät. In einer bereits durchgeführten Befragung von 20 Pflegeheimbewohnerinnen gaben 75 Prozent an, dass ihnen dieser lokale Datenschutz besonders wichtig sei.

Vom Freizeitprojekt auf die internationale Bühne

Die Entwicklung des Systems begann als Freizeitprojekt neben dem Unterricht an der HTBLVA Spengergasse, die in der Vergangenheit schon mehrmals beeindruckende Schüler:innen-Projekte hervorgebracht hat. „Wenn ich lange gesessen bin und es am Ende nach dem Testen funktioniert, das war der größte Erfolg für mich“, so Hristov über die intensive Entwicklungsphase.

Der Aufwand hat sich ausgezahlt: Beim diesjährigen Bundeswettbewerb Jugend Innovativ holte TremoCup den 1. Preis in der Kategorie „ICT & Digital“, der mit 2.500 Euro dotiert ist. Das Preisgeld soll direkt in das Projekt zurückfließen: „Das wird wieder reinvestiert in TremoCup. Patente sind nicht billig, falls ich ein Patent bekomme.“

Regulatorische Prüfung und Markteintritt

Als nächste Schritte sind eine klinische Validierung in neurologischen Praxen sowie Förderanträge bei AWS und FFG geplant. Zudem steht die finale regulatorische Einordnung an. Aktuell wird das System vorläufig als Klasse-I-Medizinprodukt eingestuft.

Der angedachte Verkaufspreis soll zwischen 80 und 150 Euro pro Einheit liegen. Im September 2026 wird Hristov ihr Projekt zudem beim 37. European Union Contest for Young Scientists (EUCYS) in Kiel präsentieren.

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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