11.11.2024
PSYTECH

Salzburger App Twine kombiniert Psychologie und KI für das perfekte Match

Mithilfe von Psychologie und Künstlicher Intelligenz will das Startup Ascalon die Zukunft von PsyTech transformieren. Nun launched es sein erstes Produkt: die Matching-App Twine.
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CTO Sebastian Baron, CEO Simon Valverde, Co-Founderin Helene Herrmann (c) Twine

Künstliche Intelligenz vereinfacht uns das Leben in vielen Bereichen und könnte uns in mancher Hinsicht sogar ersetzen. Bald wird KI möglicherweise in der Lage sein, menschliche Emotionen zu erkennen und nachzuahmen. Doch kann KI auch zwischenmenschliche Beziehungen einschätzen und für uns sogar das „Perfect Match“ finden?

Dieser Herausforderung nimmt sich Gründer und CEO Simon Valverde mit seinem PsyTech-Startup Ascalon an. Zusammen mit Kommiliton:innen entwickelte er während des Studiums die App Twine, die auf einer Matching-AI basiert. Durch die Verbindung von Psychologie und KI soll Twine Menschen zusammenbringen, die wirklich gut zueinander passen. Im Interview mit brutkasten gibt Simon Valverde einen Einblick in die Möglichkeiten, die sich hinter PsyTech verbergen.

Twine fokussiert sich auf Hobbys und Interessen

Die Entstehungsgeschichte von Twine begann in einem Studentenwohnheim in Salzburg, entstanden aus der Frustration, keine:n passende:n Partner:in für bestimmte Aktivitäten gefunden zu haben. Jede:r kennt das Problem: Man will ein Hobby oder Interesse teilen, aber im eigenen Umfeld findet sich niemand. Außerdem fiel dem Freundeskreis auf, dass Menschen generell immer weniger soziale Beziehungen eingehen würden.

Seit Oktober dieses Jahres kann das zehnköpfige Team aus Psychologie- und Data-Science-Studierenden oder -Absolvent:innen nun endlich sein Produkt präsentieren: Twine ist eine App, über die man durch gemeinsame Interessen und Freizeitaktivitäten neue Leute kennenlernen kann – „ohne Aufwand und mit der Gewissheit, dass man sich versteht“.

Hinter Twine steckt ein eineinhalb Jahre lang optimiertes Matching-AI-Modell. Sein Ziel war es, einen „Algorithmus zu entwickeln, der Leute zueinander bringt, die zueinander passen“, erklärt CEO Simon Valverde.

KI soll zwischenmenschliche Beziehungen verstehen

Das Besondere an Twine: Die Matches basieren auf psychologischen Erkenntnissen und werden mithilfe von KI ausgewählt. Das zugrunde liegende KI-Modell funktioniert wie folgt: Bei der Anmeldung beantwortet man einen Fragebogen, auf dessen Basis ein persönliches Charakterprofil erstellt wird. Dazu werden Informationen über die Persönlichkeit und Interessen der jeweiligen Person erhoben. Vor allem die Erwartungen und Bedürfnisse sind nach den Erkenntnissen der Sympathieforschung entscheidend für die zwischenmenschlichen Beziehungen. „Persönlichkeitsmerkmale müssen in Beziehungen gar nicht perfekt übereinstimmen,“ erklärt Valverde, der selbst Psychologie, Data Science und Wirtschaft in Salzburg studiert hat.

Die KI lernt kontinuierlich dazu: sie verarbeitet die Fragebögen sowie das Verhalten, die Interaktionen und das Feedback der Nutzer:innen, um immer besser zu erkennen, welche Eigenschaften und Erwartungen zusammenpassen. Bei einem Match erhält man einen individualisierten Text, der erklärt, warum die andere Person gut zu einem passt.

Das Twine-Team arbeitet aktuell an neuen Funktionen für die App. Zukünftig wird es möglich sein, eine ganze Gruppe für gemeinsame Aktivitäten zu finden oder die bestehende Freundesgruppe zu erweitern. Durch den Vergleich mit bestehenden Freundschaften soll die KI künftig noch besser verstehen, wie zwischenmenschliche Beziehungen funktionieren.

Startup möchte mit psychologischem KI-Modell in B2B-Bereich

Twine verzeichnet bereits erste Erfolge: Seit dem Start am 1. Oktober zählt die Matching-App 300 aktive Nutzer:innen, vorwiegend aus der Boulder-Community in Salzburg.

Aktuell wird das Projekt noch aus eigenen Mitteln finanziert, doch das Team hofft auf Investoren, um die Matching-KI weiter zu verbessern. „Diese App ist jedoch nur ein erster Schritt, um Social-AI-Modelle in einem realen Umfeld zu testen und weiterzuentwickeln,“ erklärt Valverde. Twine konzentriert sich derzeit vor allem auf den Customer-Proof und die Datensammlung, um das KI-Modell für den B2B-Bereich zu optimieren. Das langfristige Ziel sei es, einer KI das „soziale Judgement eines Psychologen“ anzutrainieren. Diese Fähigkeit könne in vielen Bereichen Anwendung finden, etwa bei der Suche nach passenden Mitarbeiter:innen. Langfristig plant das Startup Ascalon, diese psychologischen KI-Modelle im B2B-Sektor zu monetarisieren.

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Die beiden CEOs von ParityQC: Wolfgang Lechner und Magdalena Hauser. | © Günther Egger

ParityQC, der Quantenarchitekt aus Innsbruck, vermeldet eine Partnerschaft mit dem Quantensoftware-Unternehmen Classiq, um die Parity-Twine-Technologie der Tiroler in die Quantensoftware-Engineering-Plattform des Partners aus Israel zu integrieren. Dies soll Entwicklern und Unternehmen einen effizienteren Weg vom Entwurf von Quantenalgorithmen bis zur Ausführung auf Quantenhardware bieten.

ParityQC: Komplexität reduzieren

Die Zusammenarbeit konzentriert sich auf eine zentrale Chance im Quantencomputing: die Übersetzung von High-Level-Quantencomputing-Anwendungen in Schaltkreise, die effizient auf Quantenhardware mit begrenzter Qubit-Konnektivität ausgeführt werden sollen. Das universelle Optimierungsprotokoll von Classiq und die algorithmusbewussten Techniken von ParityQC ergänzen sich dabei zu einer integrierten Methodik. Ziel ist es, die Komplexität der Schaltkreise und kostspielige SWAP-Operationen zu reduzieren – ein häufiger Engpass auf heutigen Quantencomputern. In anderen Worten: Es geht darum, ein zentrales Problem zu lösen und Quanteninformationen auf unterschiedlichen Hardware-Systemen effizient zu verbinden.

Die von ParityQC entwickelte Parity-Twine-Technologie soll, in anderen Worten, ein zentrales Problem beim Quantencomputing lösen: Wie Quanteninformationen auf unterschiedlichen Hardware-Systemen effizient verbunden und verarbeitet werden können.

„Hürde senken“

„Die Integration der Parity Tools in die Plattform von Classiq bringt hardwarebewusste Kompilierung direkt in die High-Level-Entwicklungsworkflows und senkt so die Hürde für die Erstellung nützlicher Quantenanwendungen“, sagt Wolfgang Lechner, Co-CEO von ParityQC.

Magdalena Hauser, Co-CEO von ParityQC, ergänzt: „Bedeutende Fortschritte im Quantencomputing basieren auf Zusammenarbeit, und die Zusammenführung unserer sich ergänzenden Stärken ist das, was das gesamte Feld voranbringt.“

Interoperabilität möglich machen

Darüber hinaus konzentriert sich die Initiative auf eine skalierbare Quantensoftware-Infrastruktur für aktuelle verrauschte Quantengeräte sowie für zukünftige fehlertolerante Quantensysteme. Die Zusammenarbeit soll hardwareunabhängige Ansätze stärken und die Interoperabilität über mehrere Quantenplattformen hinweg ermöglichen.

Ökosystem unterstützen

„Quantencomputing wird in großem Maßstab nur dann praxistauglich, wenn die Softwareschicht die Lücke zwischen der algorithmischen Absicht und den Einschränkungen realer Maschinen automatisch schließen kann“, sagt Nir Minerbi, Mitgründer und CEO von Classiq.

Da Unternehmen und Regierungen ihre Investitionen in das Quantencomputing erhöhen, wird erwartet, dass eine skalierbare Architektur und entsprechende Softwaretools als fehlendes Bindeglied zwischen den theoretischen Versprechungen der Technologie und ihrer einsatzfähigen Realität dienen. Das deutsche Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) unterstützt dieses Projekt aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages.

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