02.11.2023

UpSurfDown: Wiener Startup entwickelt Doppelkanal für das Surfen in der Stadt

Das Wiener Startup UpSurfDown möchte die Stadt zum Strand machen - und das gleich doppelt. Derzeit wird ein Pilotprojekt entwickelt, mit dem es möglich sein soll, stehende Wellen in gleich zwei Kanälen zu besurfen.
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(c) UpSurfDown GmbH

Wer gerne surft, zieht in Österreich den Kürzeren. Die nächsten Surfspots sind mit einer langen Anreise verbunden, und auch dort ist der Surfspaß meist abhängig von den Jahreszeiten. Eine Alternative dafür: Stehende Wellen. Mit kontrolliert erzeugten Wellen in einer eigenen Anlage können auch surfbegeisterte Menschen Wellen reiten, die nicht in unmittelbarer Nähe von geeigneten Stränden wohnen. Dieses Konzept hat auch Stefan Stockinger durchschaut. 2020 gründete er mit UpSurfDown sein eigenes Surf-Startup – inklusive Patent für seinen neu entwickelten Doppelkanal.

Doppelte Surfkapazität mit geringem Mehraufwand

Surfen stehender Wellen ist an sich keine Neuheit – in Wien bietet etwa CityWave bereits stationäres Surfen an. Üblicherweise gibt es hier eine surfbare Welle, die durch unterirdische Zirkulation aufrechterhalten wird. Stockinger entwickelte in Kooperation mit der TU Wien jedoch ein zweikanäliges Modell: Das Wasser werde auf fünf Meter hinaufgepumpt, fließe dann in den ersten Kanal, wo eine Welle erzeugt wird. Danach geht es um die Kurve in einen zweiten, parallelen Kanal, der jedoch tiefer liegt – auch dort entsteht eine Welle. „So haben wir doppelte Surfkapazitäten mit nur 15% mehr Energieverbrauch“, so Stockinger im Interview mit brutkasten.

Eigentlich kommt der Gründer vom Fallschirmspringen: „Ich habe Kontingente für Windkanäle vermarktet, und habe die Nachteile von Beton- und Stahlbau bemerkt. Ich habe mir gedacht, mit einer Surfwelle muss das einfacher funktionieren.“ Vor sieben Jahren pitchte er Boris Huber, dem Institutsleiter vom Wasserbaulabor der TU Wien, ein Modell für seine Idee. Mit mehreren Versuchen hat sich das Duo an eine Machbarkeit herangetastet. „Wir sind dieses Modell dann schlussendlich erfolgreich gesurft.“ Mit den gewonnenen Ergebnissen entstehe derzeit ein Pilotprojekt.

Kanadischer Konzern an Upsurfdown interessiert

Einige Business Angels sind bereits an Bord – etwa eine Rechtsanwältin, eine Finanzmanagerin, und ein Angel aus dem Marketingbereich. Das Patent für den Doppelkanal ist in zehn Ländern angemeldet, unter anderem in den USA und in Kanada: „Ein kanadischer Wasserparkkonzern interessiert sich für unser Unternehmen. Das Pilotprojekt möchte ich jedoch inzwischen in Oberösterreich oder Wien aufsetzen.“

Konkret stellt sich Stockinger eine mögliche Zweiteilung der Kanäle vor – ein Kanal, der „regulär“ kommerziell betrieben wird, und ein mögliches „Athletencenter“, eine Surfschule. „Das würde mir sehr viel Spaß machen, dieses Athletencenter aufzubauen und Surfer zu promoten und zu pushen, dass sie international Competitions gewinnen können“, so Stockinger abschließend.


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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

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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