23.07.2024
FRISCH GEDRUCKT

UpNano: Zellen-Druck-Startup druckt nun Formteile aus Quarzglas

Das Wiener Startup UpNano launcht ein neues 3D-Druckverfahren in Zusammenarbeit mit einem deutschen Branchenspezialisten. Zuletzt machte es mit dem Druck lebender Zellen auf sich aufmerksam.
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UpNano (c) UpNano

2021 schrieb es schon Schlagzeilen – damals mit der Neuerung, lebende Zellen aus einem 3D-Drucker zu drucken – brutkasten berichtete. Gegründet wurde es im September 2018 als Spinoff der TU Wien. Nun launcht das Wiener Startup UpNano ein neues Herstellungsverfahren für 3D-gedruckte Objekte aus Quarzglas. Damit soll es möglich sein, hochpräzise Formteile im Millimeter- und Zentimeter-Bereich herzustellen.

Partnerschaft mit deutschem Spezialisten

UpNano und das deutsche Unternehmen Glassomer haben ein schnelles 3D-Druckverfahren entwickelt, mit dem Quarzglasbauteile auch glatt hergestellt werden können – und zwar im Millimeter- und Zentimeter, teilweise sogar im Nanometer-Bereich.

Das Verfahren basiert auf einem von der Glassomer GmbH aus dem deutschen Freiburg entwickelten Material. Mittels Zwei-Photonen-Polymerisation (2PP) wurde es unter Verwendung der hochauflösenden NanoOne-Drucker von UpNano modifiziert. Nach Angaben des Wiener Startups zählen die 2PP 3D-Drucker zu den „schnellsten kommerziell erhältlichen“ auf dem Markt. Gedruckt werden können über 15 Größenordnungen, heißt es.

Der Prozess sei anspruchsvoll – gerade deshalb, weil Quarzglas (SiO2) einen „außergewöhnlich hohen Schmelzpunkt hat“, so das Startup. Die bisher einzigen möglichen Methoden basierten auf nicht kommerziell erhältlichen Geräten. Bisher musste man Glasfasern mit Laserstrahlen schmelzen, was häufig zu rauen Oberflächen der Endprodukte führte.

Drei Schritte im Prozess

„Es handelt sich um einen Prozess in drei Schritten“, erklärt Markus Lunzer, Teamleiter von Materials & Application bei UpNano. „Der erste Schritt besteht darin, die gewünschte Struktur zu entwerfen und zu drucken und dabei alle Vorteile des 2PP 3D-Drucks zu nutzen. Der zweite Schritt ist das Entfernen des organischen Bindematerials, gefolgt von einem Hochtemperatur-Sinterprozess, dem dritten Schritt.“

Das Herzstück des 3D-Druckverfahrens ist das neu entwickelte Nanokomposit namens „UpQuartz“. Es enthält neben SiO2-Nanopartikeln eine speziell entwickelte Polymermatrix, die den 2PP 3D-Druck des Komposits überhaupt erst ermöglicht.

Anwendbar in Maschinenbau, Chemie und Medizin

„Dieses von uns entwickelte innovative Produktionsverfahren“, so Lunzer, „eignet sich ideal für größere 3D-gedruckte Glasteile, die eine hohe Auflösung und Präzision erfordern, in den Bereichen Maschinenbau, Chemie, Medizin oder Forschung.“ Quarzglas sei insofern beliebt, als dass es gute optische Eigenschaften verspreche und biokompatibel sowie hitzebeständig sei. Damit sei es relativ breit anwendbar. UpNano habe das Verfahren bereits ausführlich getestet und angewendet: Es konnten ganzheitlich eingebettete mikrofluidische Chips sowie Wolfram- und Platin-Mikrostrukturen hergestellt werden.

Die Entwicklung der Methode zur Herstellung von Quarzglasobjekten mittels 2PP 3D-Drucks war ein gemeinsames Projekt von UpNano und Glassomer. Das deutsche Unternehmen hat bereits zuvor die Herstellung von Quarzglasobjekten durch den Einsatz von Technologien wie Softlithographie, Spritzguss und konventionellem 3D-Druck ermöglicht.

Umsatz stieg um 57 Prozent, Kundinnen auf fünf Kontinenten

Dass das Verfahren Abnehmer:innen findet, zeigt das Wiener Startup anhand seiner jüngsten Bilanz: Der Umsatz des Startups stieg im Jahr 2023 gegenüber dem Vorjahr um 57 Prozent. Kund:innen finden sich zur Zeit auf fünf Kontinenten. Darüber hinaus stattet man alle NanoOne-Drucker von UpNano mit der „patentierten adaptiven Auflösungstechnologie“ aus. Damit wird der Laserstrahl für jedes beliebige Objekt um den Faktor 10 erweitert, heißt es. Dank eigens angepasster Software-Updates, sei man in der Druckerreihe besonders zuverlässig, nahtloses Stitching zu ermöglichen.

Nun plant man auch, das Dienstleistungsangebot von UpNano zu erweitern, verrät Bernhard Küenburg, Geschäftsführer von UpNano. Details gibt es bislang noch keine.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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