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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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

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.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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