09.07.2024
SPACETECH

TTTech: Ein Wiener Nervensystem im Weltraum

Die europäische Trägerrakete Ariane 6 startet ins Weltall und österreichische Netzwerktechnologie ist mit an Bord. Das Wiener Unternehmen TTTech liefert Datenkommunikation.
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Eine weiße Rakete steht auf einem Launchpad, bereit für den Start ins Weltall.
Ariane 6 in ihrem LaunchPad (c) ESA

„Europa einen sicheren und autonomen Zugang zum Weltraum erhalten, sodass es nicht von den Fähigkeiten und Prioritäten anderer Nationen abhängig ist“ – das soll Ariane 6, die neue Trägerrakete der Europäischen Space Agency. Am Dienstagabend hob Ariane 6 vom europäischen Weltraumbahnhof im südamerikanischen Französisch-Guyana ab. Mit an Bord ist auch österreichische Aerospace-Technologie vom ehemaligen TU Spin-off TTTech.

„Natürlich wird das klappen, ganz einfach, weil Failure hier auch keine Option mehr ist“, gibt sich Matthias Mäke-Kail optimistisch. Der Sales-Manager gilt im Unternehmen als „Mister Ariane 6“ und sprach mit brutkasten im Vorfeld des Starts der Trägerrakete. Optimismus war hier auch angebracht, findet der Start der Trägerrakete doch bereits vier Jahre verspätet statt.

Matthias Mäke-Kail, Marketing CX Manager bzw. der „Mister Ariane 6 bei TTTech“ (c) TTTech

Als der ESA-Generaldirektor, der Österreicher Josef Aschbacher, den Raketenstart für Juli verkündete, bedankte er sich bei den „Teams vor Ort für ihre gemeinsame und unermüdliche harte Arbeit sowie ihr Engagement in dieser letzten Phase der Erstflug-Kampagne“. Darunter auch bei dem Wiener Unternehmen TTTech.

TTTech: Das Nervensystem aus Wien

Das Wiener Software-Unternehmen und ehemalige TU Spin-off TTTech hat an der Entwicklung der Trägerrakete mitgearbeitet. Die Entwicklungsphase dauerte acht Jahre und über die Zeit waren an die 50 Mitarbeiter:innen mit den Komponenten für die Bordelektronik beschäftigt.

Die Datenüberträger des ehemaligen Spin-offs verbinden Sensoren und Kontrollsysteme und sollen die ausfallsichere Kommunikation zwischen den verschiedenen Systemen garantieren. Nun sind mehr als 50 Avionikeinheiten in der Trägerraekte verbaut. Das Unternehmen erklärt die Technik in Analogie zum Körper: Die Sensorik und die Kontrollsysteme können als Körperteile verstanden werden, die mit dem Steuerungscomputer – in dieser Analogie dem Gehirn – verbunden werden müssen. Diese Verbindung funktioniere mit dem „Nervensystem“, also dem durch TTTech entwickelten Datennetzwerk.

Das österreichische Unternehmen setzte bei der Netzwerktechnologie ganz besonders darauf, dass sie möglichst ausfallssicher funktioniert. Dabei muss sie höchsten Belastungen wie Strahlung, Vibrationen, Hitze und Kälte standhalten und gleichzeitig mit hoher Geschwindigkeit Daten übertragen.

An der Entwicklung des Systems arbeitete TTTech seit 2012, so Mäke-Kail. Die Entwicklungsphase war bereits 2020 abgeschlossen, was folgte war vier Jahre langer Kundensupport. Darüber, wie viele finanzielle Ressourcen in das System geflossen sind, wird geschwiegen. Mehr als einen einstelligen Millionenbetrag habe es aber benötigt, verrät Mäke-Kail im Gespräch mit brutkasten.

Wiener Spin-Off geht ins Weltall

Das 1998 gegründete Unternehmen entstand als Spin-off an der Technischen Universität. Hermann Kopetz, sein Sohn Georg Kopetz und der damalige Student Stefan Poledna gingen hier ihrer Idee der Echtzeit-Datenübertragung nach. Heute hat das Unternehmen mehr als 2.300 Mitarbeiter:innen, die an 21 Standorten in 15 Ländern tätig sind. Es ist als TTTech Group in mehreren Sparten tätig, unter anderem im Automobilbereich, der Automatisierungstechnik und eben der Luft- und Raumfahrt.

Dabei ist der Ariane 6 Start nicht der erste Weltraumflug für das Unternehmen: So kam die „Nervensystem“-Technologie bereits in mehreren Raumfahrtmissionen der NASA zum Einsatz. Was jetzt für Ariane 6 entwickelt wurde, kann auch in der Luftfahrt, in Windturbinen und in einigen autonom fahrenden Automobilen eingesetzt werden. Allerdings wohl die kostengünstigere Variante, die Eigenschaften wie Strahlungsresistenz nicht aufweist und somit pro Stück günstiger produziert werden.

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