06.03.2023

VLOW: Wie ein Vorarlberger Startup neues On-Demand-Ridesharing ermöglicht

Das Vorarlberger Startup VLOW rund um die beiden Gründer Patrick Schedler und Stefan Türtscher entwickelt eine neue Mitfahr-App, die freie Kapazitäten im Individualverkehr nutzbar machen möchte. Die Vermittlung der Mitfahrgelegenheiten erfolgt On-Demand. Angebot und Nachfrage werden dabei in Echtzeit generiert.
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Vlow
Die beiden Gründer Patrick Schedler und Stefan Türtscher | (c) Nina Bröll
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In den letzten 30 Jahren hat sich der Autoverkehr in Österreich verdoppelt. Grund für die Zunahme ist laut VCÖ unter anderem der stark gesunkene Besetzungsgrad. Waren 1980 im Schnitt noch 162 Personen in 100 Autos unterwegs, sind es heute nur noch 115. Diesen Umstand wollten die beiden Vorarlberger Gründer Patrick Schedler und Stefan Türtscher nicht hinnehmen und gründeten im Jänner 2023 das Vorarlberger Startup VLOW. Mit einer neuartigen Mitfahr-App soll laut den Gründern das Mitfahren wieder attraktiv gemacht werden.

Die Motivation zur Unternehmensgründung

Beide Gründer stammen aus demselben Dorf, einer 3000-Seelen-Gemeinde, die an einer Hauptverkehrsader im Bregenzerwald liegt. “In den letzten fünfzehn Jahren hat die Verkehrsbelastung stark zugenommen. Eine Umfahrung wurde lange Zeit als Lösung diskutiert. Kern des Problems ist jedoch, dass einfach zu viele Menschen alleine im Auto fahren” so Schedler.

Die Vorbereitungen zur Entwicklung der Mitfahr-App starteten bereits im Oktober 2021. Dazu zählte auch eine Marktanalyse bestehender Mitfahr-Apps. “Wir haben festgestellt, dass bereits vorhandene Lösungen eher für längere Fahrten ausgelegt sind und einen starken Planungscharakter aufweisen. Oftmals müssen Fahrten ein bis zwei Wochen im Vorfeld geplant werden”, so Schedler. Da 95 Prozent der Fahrten allerdings kürzer als 50 Kilometer sind, wollten die beiden Gründer eine neue Lösung entwickeln, die ohne großen Planungsaufwand auskommt. 

Spontane Vermittlung von Fahrten

Im Oktober 2022 wurde der erste MVP-Scope für die mobile App abgeschlossen. Die beiden Gründer von VLOW bezeichnen das System als sogenannte „Dynamic-Ride-Sharing“ -Lösung. Fahrer:innen und Mitfahrer:innen bzw. Angebot und Nachfrage werden dabei in Echtzeit zusammengeführt. Ein intelligenter Matching-Algorithmus liefert in Sekundenschnelle die besten Mitfahrgelegenheiten auf das Smartphone der Nutzer:innen. Des Weiteren sorgt die App für eine transparente Fahrkosten-Teilung, wobei sich der Preis am amtlichen Kilometergeld orientiert und vorab festgelegt wird. Dadurch soll auch die gewerbliche Nutzung der App umgangen werden. VLOW wiederum verdient Geld mit der Einhebung von Transaktions- und Vermittlungsgebühren.

Das weitere Wachstum VLOW

Gemeinsam wurde die App mit einem regionalen Verkehrsbetrieb in Vorarlberg erprobt. Die gesammelten Learnings sollen laut Türtscher nun in die Weiterentwicklung der App fließen. Das Startup wurde von der Austria Wirtschaftsservice (aws) mit einer Preseed-Förderung unterstützt. “Mit Hilfe der aws konnten wir an unserem MVP arbeiten und den Proof-of-Concept abschließen”, wie Schedler anmerkt. 

Derzeit ist die App für interessierte Nutzer:innen verfügbar, wobei in den nächsten Monaten am schrittweisen Wachstum gearbeitet wird. Zunächst soll die App für Fahrten im Familien- oder Freundeskreis zur Anwendung kommen. In einem weiteren Schritt möchte das Startup mit Event-Veranstalter:innen kooperieren. So soll die App im Zuge von Großveranstaltungen wie Messen oder Konzerte beworben werden. Auch eine Kooperation mit dem Bund oder Land schließen die Gründer nicht aus, wobei hier künftig auch Fahrtkostenbeiträge übernommen werden könnten.


*Disclaimer: Dieser Beitrag entstand in Kooperation mit der Austria Wirtschaftsservice

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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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