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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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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