15.09.2021

ubicube: Wie ein Grazer Startup mit Weltraumtechnologie Datenlücken schließt

Das Grazer Startup "ubicube" hat eine Technologie für die Analyse, Visualisierung und Webintegration von Big Geodata als Entscheidungshilfe für Standortfragen entwickelt. Zum Einsatz kommt ein satellitengestütztes Monitoring System.
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Unicube
Christian Oswald, Andreas Salentinig und Benedict Wright (v.l.n.r) | (c) unicube
kooperation

Ursprünglich wollten Andreas Salentinig, der Gründer von ubicube, ein im Mai 2021 in Graz gegründetes österreichisches High-Tech Startup, eine Art “Lagesuchmaschine” entwickeln. Die Idee war einfach: Eine Software bauen, die basierend auf Geodaten nach Orten sucht, die den Vorstellungen bzw. Vorgaben des Users am besten entsprechen. Doch zahlreiche Kundeninterviews verdeutlichten schnell, dass die Probleme bei Standortfragen nicht primär in der Analytik liegen, sondern in der generellen Verfügbarkeit und Qualität von demographischen und ökonomischen Daten und Karten.

Oftmals sind bei dem branchenüblichen Kartenmaterial nur grobe Administrative Einheiten erfasst, kaum über Ländergrenzen hinweg vergleichbar, oder erst gar nicht verfügbar. Das Resultat: Ein globaler „Datenfleckerlteppich“. Schnell wurde klar, dass es wichtig ist, diesen Fleckerlteppich zu beseitigen – das perfekte Produkt-Konzept für ubicube.  

Eine Lösung – viele Anwendungsgebiete

Das Kernteam von ubicube besteht aus Geo IT und Earth Observation Experten, Software Architekten und Machine Learning Engineers sowie Wirtschaftsingenieuren. Die richtige Wissens-Mischung, um die Entwicklung ihres Produkts voran zu treiben.

Das Produkt richtet sich an alle, die auch bisher schon mit demographischen und ökonomischen Daten- und Kartenmaterial gearbeitet haben, hierbei aber immer mit unterschiedlicher Datenqualität und schlechter Verfügbarkeit zu kämpfen hatten.  Das kann sowohl der Entscheidungsträger darüber sein, wo der optimale Standort für sein nächstes Geschäftslokal ist, ein Stadtplaner, der ein neues Verkehrskonzept erarbeiten muss, oder aber auch ein Journalist sein, der mögliche Wahlmotive untersucht. Was diese Kunden eint ist der Bedarf an qualitativ hochwertigem Datenmaterial, um faktenbasierte, solide Entscheidungen treffen zu können.

Die demographischen und ökonomischen Karten bieten ubicube in einem Data Warehouse an. Für eine Grundgebühr bekommt der User Zugriff auf das Data Warehouse sowie eine bestimme Anzahl an Credits. Wie viele Credits für einen Datensatz gebraucht werden, hängt dabei von der Größe des Bereichs und der Anzahl der gewünschten Indikatoren ab. In Zukunft wollen die Gründer zusätzlich zu den “indicator maps” auch die Nutzung ihrer Geospatial Intelligence über ein Lizenzmodell ermöglichen.

Dieses Bild zeigt ein Preview des Showrooms für das Datawarehouse für demographische und ökonomische Indikatoren, aufrufbar unter https://sedea.ubicube.eu/

Herausforderungen für ubicube

ubicube wird momentan über Förderungen (mit Mitteln des BMK über die FFG und ESA BIC) finanziert. Zudem konnten sie schon einen Cashflow durch ihre Earth Monitoring Services erzeugen. Auch erste Interessensbekundungen von Investoren liegen vor. Prinzipiell sind die Gründer nicht abgeneigt, strategische Business Angels für schnelleres Wachstum ins Boot zu holen.

Wie für viele Startups stellt die Finanzierung aber nicht die einzige Herausforderung dar. Aus technischer Sicht ist die größter Herausforderung der Speicherbedarf bzw. die benötigte Rechenleistung, welche durch die Unmengen an verwendeten Daten bzw. die Komplexität der ubicube Machine Learning Algorithmen entstehen. Eine Auslagerung in die Cloud, um zu einem späteren Zeitpunkt problemlos auf größere geographische Bereiche skalieren zu können, ist daher aktuell in Arbeit. Zusätzlich soll ein Explainer Video helfen, die ubicube Technologie besser zu erklären. Das ihr Produkt Zukunft hat, zeigt auch ein kleines Luxusproblem der Gründer:  Es gibt schon fast zu viele mögliche Use Cases für ihre Geospatial Intelligence Lösung. Diese Aufzuzeigen ist eine Priorität des Unternehmens.

Eines dieser Use Cases ist ein satellitengestütztes Monitoring System für Wasserflächen, dass am 1. Oktober 2021 erstmal bei einem Kunden, mit dem das Startup einen Vertrag über vier Jahre abgeschlossen hat, online. Der nächste große Milestone folgt 2022: Eine Beta Version ihres Data Warehouse für demographische und ökonomische Indikatoren wird gelauncht.


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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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