10.02.2016

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".
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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.

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Ersatzteile & Deko selber machen

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.“

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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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