21.04.2020

uugot.it: ORF-Berichte zu Covid-19 mit Untertiteln von Wiener Startup

Das Wiener Sprachlern-Startup uugot.it streamt TV-Sendungen mit interaktiven Untertiteln, über die Zuwanderer die deutsche Sprache lernen können. Auch in Zeiten von Corona möchte das Startup Unterstützung bieten. So werden die Berichte des ORF zum Coronavirus gesondert mit mehrsprachigen Untertiteln ausgegeben.
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uugot.it
Im Sommer 2019 wurde uugot.it unter Beisein von Rudolf Anschober - damals noch in seiner Funktion als oberösterreichischer, Integrationslandesrat - vorgestellt | (c) uugot.it

Das Prinzip hinter dem Tool des Linzer Startups uugot.it ist einfach: Menschen lernen Sprachen, während sie TV-schauen. Über eine eigene App werden dabei TV-Sendungen mit den Untertiteln in der jeweiligen Originalsprache versehen. Sofern ein Nutzer ein Wort nicht versteht, kann er darauf tippen und erhält anschließend eine Übersetzung in seiner Muttersprache.

Alle Sendungen auf uugot.it werden automatisiert in folgende Sprachen übersetzt: Arabisch, Dari/Farsi, Englisch, Französisch, Italienisch, Kroatisch, Rumänisch, Russisch, Spanisch. Zudem werden interaktive Lernkarten individuell auf das Lernverhalten der Nutzer zugeschnitten.

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uugot.it soll Integration fördern

Ziel der uugot.it-App ist es, Zuwanderer dabei zu unterstützen, die deutsche Sprache zu erlernen. Durch die Nutzung der App soll laut dem Startup nicht nur der Integrationsprozess beschleunigt, sondern auch das kulturelle Verständnis gefördert werden.

Der Vorteil bei dieser Lösung ist, dass die Nutzer nicht nur die Sprache eines Landes, sondern mit Hilfe der ausgestrahlten Inhalte auch etwas über die dortige Kultur lernen.

„Das Ziel bei uugot.it war es, nicht nur eine einfache, sondern auch eine unterhaltsame Methode zu entwickeln, um Sprachen zu lernen. Eine, die gleichermaßen Spaß macht und den Integrationsprozess beschleunigt“, so Geschäftsführer Philipp Etzlinger.

Rollout in Österreich

Das Konzept des Startups wurde gemeinsam mit der Universität Wien entwickelt. Nach dem Abschluss einer Beta-Phase erfolgte der österreichweite Rollout im November letzten Jahres in Kooperation mit dem Integrationsministerium – der brutkasten berichtete.

Bereits vor dem Rollout gab es einzelne Initiativen, die auf die App von uugot.it setzten. So hat beispielsweise Rudolf Anschober im Sommer 2019 – damals noch in seiner Funktion als oberösterreichischer Integrationslandesrat – angekündigt, dass die Lösung im Rahmen der Integrationsoffensive II in Oberösterreich zum Einsatz kommen wird. Dabei handelt es sich um eine Initiative, die sich zum Ziel gesetzt hat, die in Oberösterreich lebenden Tschetschenen stärker in die Gesellschaft einzubinden – der brutkasten berichtete.

uugot.it und Corona

Auch in der Zeit von Corona möchte uugot.it seinen Nutzern Unterstützung bieten. Daher hat das Startup für Personen mit nichtdeutscher Muttersprache einen unterstützenden Service umgesetzt: Die Berichte des ORF zum Coronavirus werden gesondert mit mehrsprachigen Untertiteln ausgegeben. Das Vorhaben wird unter anderem vom Bundeskanzleramt gefördert.

In der Applikation uugot.it werden in einem eigenen Kanal die Berichte des ORF zu COVID-19 gesammelt dargestellt und mit interaktiven Untertiteln ausgestattet. Wird ein Wort nicht verstanden, kann sich der User den deutschen Begriff simultan in eine von neun unterschiedlichen Sprachen übersetzen lassen. Gleichzeitig wird das Wort samt Videosequenz für späteres Lernen gespeichert. Personen, denen die Aussprache zu schnell ist, können die Geschwindigkeit der Videos drosseln, um den Inhalten leichter folgen zu können. 


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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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