27.04.2018

Uber-Alternative: Vorarlberger Startup Holmi startet Service

Mit einer an den US-Fahrdienstvermittler angelehnten Geschäftsidee vernetzt Unternehmer Jürgen Gunz die Vorarlberger Taxi-Unternehmen und will bis Jahresende österreichweit präsent sein.
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Holmi
(c) Holmi: Gründer Jürgen Gunz führt die scheinbar gegensätzlichen Welten der Taxi- und Uber-FahrerInnen zusammen.

Dass es just zwei Tage vor dem Start seines Angebots eine große mediale Diskussion über den Status quo des Taxigewerbes und dessen unliebsamen Konkurrenten Uber geben würde, konnte Jürgen Gunz nicht ahnen. In diesem Sinn nennt der 25-Jährige Gründer von Holmi ganz trocken „Zufall“, was andere euphorisch als wahren Glücksfall bezeichnen würden.

Zur Erinnerung: In Wien, wo das US-amerikanische Unternehmen Uber schon gut Fuß gefasst hatte, kam es nach der Klage eines Taxi-Vermittlers zu einer einstweiligen gerichtlichen Verfügung, wonach der Fahrbetrieb mit sofortiger Wirkung (vorübergehend) eingestellt werden musste. Grundlage dafür war die Einstufung des Unternehmens als Mietwagen-Vermittler – und die Tatsache, dass Mietwagen im Unterschied zu Taxis keine Kunden von unterwegs „auflesen“, sondern neue Aufträge nur jeweils nach Rückkehr in ihre Betriebsstätte annehmen dürfen. Eine Auflage, an die sich Uber ganz einfach nicht gehalten hat.

+++ Uber: Innovation kann man bremsen, aber nicht aufhalten! +++

Niederschwelliger Zugang

In Vorarlberg, wo Gunz’ Startup Holmi per 27. April 2018 den Service-Betrieb aufnahm, hätten freilich viele Menschen keine Ahnung, was „ein Uber“ ist. Der findige Gründer, selbst Wirtschaftsinformatiker und App-Entwickler, war allerdings vom niederschwelligen Zugang durch die Uber-App, das gute Fahrten-Service und die bequemen Zahlungsmodalitäten beeindruckt. Und überzeugte die Vorarlberger Taxi-Unternehmer davon, etwas Neues auszuprobieren, während er zu diesem Zweck seine eigene App programmierte. Diese zeigt sich im ersten Test als dem Vorbild ähnlich. Eine erste Abfrage gibt die Möglichkeit preis, sich innerhalb von sechs Minuten vom Gemeindeamt des kleinen Orts Göfis abholen zu lassen. Die Qualität der Umsetzung freilich ist vom Redaktionsstandort Wien aus nicht unmittelbar zu prüfen.

Holmi will auch weitere Services entwickeln

Zum Start seien sechs von gut 50 Taxi-Firmen mit an Bord, erzählt Gunz. Damit decke Holmi aber bereits alle fünf Vorarlberger Städte (Bludenz, Feldkirch, Hohenems, Dornbirn, Bregenz) mit jeweils drei bis vier FahrerInnen ab. Weitere Unternehmer würden in Kürze mit eingebunden und er hoffe, bereits in einigen Wochen das ganze Bundesland abdecken zu können. Auch in Tirol und Wien gebe es schon Kooperationsverhandlungen – und bis Ende 2018 soll Holmi Taxi-UnternehmerInnen und Fahrgästen im ganzen Bundesgebiet zur Verfügung stehen. Wonach durchaus eine Ausweitung darüber hinaus möglich wäre; genau so wie auch Zusatzdienste nach Vorbild von „Uber Eats“, über die Gunz zum jetzigen Zeitpunkt aber noch nichts verraten will.

Über 1.000 registrierte User

Die Registrierung in der Holmi-App erfolgt über den Login mittels Facebook-Account bzw. nur mit der dort hinterlegten Handy-Nummer. Holmi nutze die Verifzierung der Telefonnummer über Facebook. Jedoch, so versichert Gunz, erhalte Facebook selbst damit keinen Zugang zu den Holmi-Userdaten. Wie nebenbei verweist er an dieser Stelle darauf, dass sich bis zum Starttag bereits mehr als tausend Nutzer über die App registriert haben.

Wer eine Fahrt mit Holmi – der Name stehe übrigens ganz einfach für die Dialekt-Aussprache von „Hol mich“ – bucht, gehe einen Vertrag direkt mit dem ihn befördernden Taxiunternehmen ein. Dieses wiederum ist vertraglich verpflichtet, eine Vermittlungsgebühr an Holmi abzutreten. Die Bezahlung erfolgt je nach Vorliebe bar oder mit einer hinterlegten Kreditkarte. Sofern sich alles nach Plan entwickle, werde Gunz auch bald schon kein Alleinunternehmer mehr sein, sondern bereits erste MitarbeiterInnen aufnehmen.

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Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

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