27.07.2022

TU Wien kooperiert mit Startups um Streaming energiesparender zu gestalten

Neuer Codec soll bei Videostreaming die Qualität steigern und Datenvolumen senken. Die EU fördert das Projekt mit drei Millionen Euro.
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TU Wien, contentflow, Deep Render, Streamin, Codec, Codecs, energie sparen
Universitäten als wertvoller Innovationstreiber (c) Matthias Heisler/TU Wien

Der Verbrauch von Internetdaten hat sich weltweit exponentiell mehr als verzehnfacht. Bild- und Videodaten machen dabei mehr als 85 Prozent des gesamten Internet-Traffics aus, durch immer mehr Streaming verstärkt sich dieser Trend. Auch die Entwicklung neuer Angebote wie 4K, 5K, VR-, Augmented Reality-Streaming und Cloud-Gaming tun das ihrige dazu. Ein Grund, warum die TU Wien, das deutsche Livestreaming-Unternehmen Contentflow und das Londoner KI-Startup Deep Render ein neuen Livestreaming-Codec entwickelt haben.

Computer Vision Lab an der TU Wien ein Partner

Die Software soll die neuronalen Prozesse des menschlichen Auges imitieren und so die Dateigröße von Bildern bei gleichbleibender Qualität um das Zehnfache reduzieren. Durch den „Fast Track to Innovation“ (FTI) der EU-Kommission wird das Projekt mit rund drei Millionen Euro gefördert. Das „Computer Vision Lab“ an der TU Wien ist wissenschaftlicher Partner des Projektes.

Deep Render indes hat einen höchst innovativen Ansatz für die Videokompression entwickelt, der nicht auf bisherigen Kompressionstechnologien oder Codecs basiert.

„Wir haben den gesamten Bereich der Kompression auf Basis moderner Frameworks von Grund auf neu entwickelt und eine radikal neue Klasse von Kompressionsmethoden geschaffen. Wir kombinieren Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Statistik und Informationstheorie in einem nicht-linearen Ansatz zur Videokompression, der die neurologische Verarbeitung des besten bekannten Videokompressors, des menschlichen Auges, widerspiegelt – auch bekannt als Biologische Kompression“, erklärt Christian Besenbruch, CEO von Deep Render.

Die Codec-Weiterentwicklung

Ziel des Projektes ist es, einen vollständigen Demonstrations-Videocodec zu entwickeln, der marktreif für die Kommerzialisierung für Video-on-Demand (VoD) ist, mit einer Kompressionseffizienz, die 80 Prozent besser sein soll, als die besten bestehenden Codecs (AV1/H265).

„Unsere Ziele für dieses Projekt sind die Entwicklung eines marktreifen Codecs mit einer Komprimierungseffizienz von 80 Prozent, Dekodierzeiten von 16,6 ms/Bild (60fps) auf einem iPhone 13 und einem Speicherbedarf von drei MB“, präzisiert Besenbruch. „Die erhöhte Komprimierungseffizienz bedeutet, dass unsere äquivalente Dateigröße bei gleicher Videoqualität 20 Prozent der bestehenden komprimierten Dateigröße anderer Codecs betragen wird, wodurch 80 Prozent der bisher genutzten Internet-Bandbreite frei werden.“ Die Verringerung der Dateigröße werde sich folglich direkt auf den Energieverbrauch und die CO₂-Produktion in ähnlicher Höhe auswirken.

Contentflow testet

Dieser neue Codec wird mit der Streaming-Software von Contentflow getestet, um so alle Integrationsprobleme zu identifizieren und zu lösen. Mit den Livestreaming-Plattformen lassen sich heute Livestreams von Veranstaltungen (Konferenzen, Diskussionen, Hauptversammlungen) genau so umsetzen wie komplette Tagungen und Messen oder die Medienberichterstattung bei Breaking News.

Namhafte Kunden wie ARD Aktuell (Tagesschau), die Online Marketing Rockstars oder die Messe Berlin nutzen die Software.

TU Wien mit Skills in Computer Vision und M

„Unser Ziel war es von Anfang an, beim Livestreaming die höchste Qualität zu bieten. Wir hoffen, mit dem Codec nicht nur die Qualität weiter steigern zu können, sondern auch gleichzeitig das benötigte Datenvolumen für unsere Kunden zu senken“, so Sebastian Serafin, CEO von Contentflow.

Die TU Wien wird konkret ihre technischen Spezialkenntnisse in den Bereichen Computer Vision und maschinelles Lernen einsetzen, um den neuen Codec für vier Anwendungsfälle mit jeweils spezifischen Herausforderungen zu erweitern. Diese werden medizinische Bildgebung, Satellitenbildgebung, virtuelle Stereorealität und autonome Autos sein.

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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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