TU Wien: Ersatzteile mit 3D-Drucker selber drucken
An der TU Wien wurde ein Verfahren entwickelt, mit dessen Hilfe Objekte aus dem 3D-Drucker beeindruckende geometrische Eigenschaften verliehen werden können. So könne man sich in Zukunft technische Ersatzteile möglicherweise "selbst drucken".
Sieht aus wie Kinderspielzeug – weist aber beeindruckende geometrische Eigenschaften auf. (c) TU Wien
Sieht aus wie Kinderspielzeug – weist aber beeindruckende geometrische Eigenschaften auf. (c) TU Wien
Sieht aus wie Kinderspielzeug – weist aber beeindruckende geometrische Eigenschaften auf. (c) TU Wien
Sieht aus wie Kinderspielzeug – weist aber beeindruckende geometrische Eigenschaften auf. (c) TU Wien
Sieht aus wie Kinderspielzeug – weist aber beeindruckende geometrische Eigenschaften auf. (c) TU Wien
Sieht aus wie Kinderspielzeug – weist aber beeindruckende geometrische Eigenschaften auf. (c) TU Wien
Sieht aus wie Kinderspielzeug – weist aber beeindruckende geometrische Eigenschaften auf. (c) TU Wien
Sieht aus wie Kinderspielzeug – weist aber beeindruckende geometrische Eigenschaften auf. (c) TU Wien
Sieht aus wie Kinderspielzeug – weist aber beeindruckende geometrische Eigenschaften auf. (c) TU Wien
Sei es ein schwebender Fisch oder ein balancierendes Monster – auf der TU Wien wurde ein Verfahren entwickelt, damit Objekte aus dem 3D-Drucker unerwartet faszinierende geometrische Eigenschaften aufweisen.
Ein Beispiel: Ein Kunststoff-Fisch wird ins Wasser geworfen und schwebt knapp unter der Wasseroberfläche, weil er im Inneren einen Hohlraum mit exakt richtig gewählter Form und Größe hat.
Ein so genau ausbalanciertes Objekt herzustellen, hätte bislang eine Vielzahl von Versuchen benötigt. Mit der neu entwickelten Methode sollen geometrische Sonderwünsche in Zukunft kein Problem mehr darstellen. Der innere Hohlraum von Objekten aus dem 3D-Drucker kann so anpasst werden, dass ihre Balance oder andere physikalische Eigenschaften genau zum Einsatzzweck passen.
Wissenschaftlich aufwendiges „Kinderspielzeug“
Was das Team rund um Professor Przemyslaw Musialski am Institut für Computergraphik und Algorithmen der TU Wien produziert hat, sieht auf den ersten Blick aus wie Kinderspielzeug, hat aber einen wissenschaftlichen Hintergrund. Die Drehachse einer Plastikschildkröte wurde so angepasst, damit man sie als Kreisel verwenden kann. Fischen wurde ein Hohlraum eingebaut, welcher so optimiert wurde, damit die Dichte genau zu verschiedenen Flüssigkeiten passt.
In Zukunft werde es möglich sein, Objekte vom Ziergegenstand bis hin zum technischen Ersatzteil schlichtweg selbst zu produzieren, meint Musialski. Das Objekt wird am Computer individuell gestaltet und dann ausdruckt. Optimierungsverfahren sollen dann dafür sorgen, dass die User-generierten Objekte auch zuverlässig die nötigen physikalischen Eigenschaften haben. „Die Berechnung der physikalischen Eigenschaften dauert nur wenige Sekunden, ist wenig fehleranfällig und lässt sich in verschiedensten Gebieten als Optimierungsverfahren einsetzen“, sagt der TU-Professor.
„Die Berechnung der physikalischen Eigenschaften dauert nur wenige Sekunden.“
Wunderflasche steht mit Alkohol
Die Wunderflasche sieht aus wie eine merkwürdig verbogene Getränkeflasche. Füllt man sie mit Wasser, kippt sie um und läuft aus. Füllt man sie allerdings mit Alkohol, bleibt sie stehen. Warum? Die Dichte von Alkohol ist geringfügig kleiner als die Dichte von Wasser. Die Flasche wurde so optimiert, dass dieser kleine Dichteunterschied genau zwischen Stehenbleiben und Umfallen entscheidet. Um das zu erreichen, muss die Wand der Flasche angepasst werden. Sie ist auf einer Seite viel dicker als auf der anderen, um den Schwerpunkt der Flasche genau richtig zu justieren.
„Eingegeben wird die äußere Form der Figur und zusätzlich bestimmte Vorgaben.“
Ausgeklügeltes Verfahren
Am Computer wird mittels einem mathematischen Optimierungsverfahren automatisch angepasst, was für die Produktion notwendig ist. „Eingegeben wird die äußere Form der Figur und zusätzlich bestimmte Vorgaben – etwa die Rotationsachse oder die Schwebeausrichtung“, erklärt Musialski. „Die Software liefert dann zusätzlich zur äußeren Form auch die Form des Hohlraums im Inneren des Objektes, so dass es die Wunschvorgaben erfüllt.“
Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern
Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern
Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
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.
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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