16.10.2019

usePAT: Sechsstelliges Investment und aws-Seedfinancing für TU Wien Spin-Off

Die usePAT GmbH hat zwei Geräte für die Analyse von industriellen Flüssigkeiten entwickelt. Für das weitere Wachstum konnte sich das Spin-Off der TU Wien nun ein mittleres sechsstelliges Investment und ein Seedfinancing des Austria Wirtschaftsservice sichern.
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usePAT
(c) usePAT GmbH

Die usePAT GmbH wurde Anfang 2018 von den vier Gründern Stefan Radel, Georg Heinz, Christoph Gasser und Stefan Tauber als Spin-Off der TU Wien gegründet. Das junge Unternehmen hat sich auf die Analyse von industriellen Flüssigkeiten spezialisiert.

Für die Messungen hat das Team mit soniccatch und sonicwipe zwei eigene Geräte entwickelt und diese patentieren lassen. Mit ihnen sollen Prozesse in der Pharmaindustrie, wie das Live-Monitoring von Zellen, optimiert werden.

Wie heute, Mittwoch, bekannt wurde, konnte sich das Unternehmen ein mittleres sechsstelliges Investment sichern. Als Investoren springen Hermann Futter und Bernd Egger ein. Zudem erhält usePAT eine nicht näher genannte Summe über ein Seedfinancing des Austria Wirtschaftsservice.

+++ zum Investment Ticker +++ 

Die Technologie von usePAT

Bei der von usePAT entwickelten Technologie handelt es sich im Prinzip um die bereits genannten Produkte soniccatch und sonicwipe, deren Entwicklung eine zehnjährige Forschungstätigkeit vorausging.

soniccatch verbessert laut usePAT Messungen in industriellen Flüssigkeiten durch das Bündeln von Teilchen mittels Ultraschall. Durch die Konzentration der Teilchen entsteht ein stark erhöhtes Signal für die eingesetzten Messsonden, wodurch Messungen direkt in der Flüssigkeit stark verbessert beziehungsweise erst möglich werden. soniccatch ist als Add-On mit unterschiedlichen Sondentypen kombinierbar.

Soniccatch

 

sonicwipe nutzt hingegen Ultraschall, um Oberflächen von Sonden in Flüssigkeiten sauber zu halten. Sonden, die direkt in industriellen Flüssigkeiten eingesetzt werden, verschmutzen laut usePAT sehr leicht und liefern dann mitunter verfälschte Messergebnisse. Ein manuelles Reinigen der Sonden ist in vielen Fällen aufwändig und kann zu einem Stillstand der Produktion führen.

Laut dem Unternehmen reinigt sonicwipe die Sonden laufend. Diese verbleiben dabei in den industriellen Flüssigkeiten und damit direkt im Prozess. Dadurch ist ein Ausbau des Messinstruments, um dieses zu reinigen nicht mehr erforderlich.

Die Kombination dieser beiden Geräte soll laut usePAT zu einer optimierten Prozesssteuerung und Reduktion von Produktionskosten beitragen. Als Einsatzgebiete werden die Pharmaindustrie, Biotechnologie oder Abwasseraufbereitung genannt.

Internationalisierung und Entwicklung

Wie es in einer Aussendung heißt, soll mit dem frischen Kapital die Internationalisierung der Vertriebstätigkeiten vorangetrieben werden. Zudem soll das frischen Kapital in die Weiterentwicklung des Produktes fließen.

Geschäftsführer und Co-Founder Georg Heinz über das Investment: „Für uns war neben der Cash-Leistung wichtig, dass unsere Business Angels unsere Werte und Vorstellungen über die Unternehmensentwicklung teilen. Mit unseren Investoren gewinnen wir ein großes Netzwerk, Erfahrung in der Internationalisierung und in Industriesektoren unserer Kernzielgruppe.“


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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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