24.10.2019

Wahtari: Mit Künstlicher Intelligenz zum perfekten Keks

Das in der Gemeinde Haar bei München ansässige Startup Wahtari bietet eine smarte, AI-fähige Kamera und damit eine komplette Software-Hardware-Lösung an, die etwa im Bereich der Qualitätskontrolle einsetzbar ist. Wir sprachen mit Co-Founder und Managing Director Sebastian Borchers.
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Wahtari: Co-Founder und Managing Director Sebastian Borchers
(c) Wahtari: Co-Founder und Managing Director Sebastian Borchers

Ein abgebrochener Kekszacken oder eine nicht in der korrekten Füllmenge ausgelieferte Bierflasche können ärgerlich für den Kunden und vor allem problematisch für den Produzenten sein. Gar nicht zu sprechen von einem nagelneuen Auto, bei dem der Lack ein paar unschöne Macken hat oder sonstige Schönheitsfehler aufweist und damit für einen Kratzer im Image des Herstellers sorgen kann. Bei genau dieser Problematik setzt Wahtari mit seinem Produkt SmartCam an.

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SmartCam: Qualitätskontrolle mit der AI-Kamera

„Der Kunde kommt mit einem Problem auf uns zu – etwa damit, dass Kekse zu dunkel sind oder Zacken abbrechen“, bedient sich Co-Founder und Managing Director Sebastian Borchers eines einfachen Beispiels. Dass Wahtari nicht bei den Produktionsbedingungen ansetzt, liegt auf der Hand. Aber deren Kamera kann dazu beitragen, die Kekse zu erkennen, die vom Idealkeks abweichen. Dasselbe gilt auch für Bierflaschen und deren Füllmenge oder Lackierungen von Autos. Die SmartCam kann, ist diese erst darauf trainiert und konditioniert, von der Wunschnorm abweichende Ergebnisse erkennen.

AI mit (Keks-)Bildern „trainieren“

Das Prinzip ist dabei, obwohl natürlich im technischen Detail sehr komplex, eigentlich einfach. Die mit einem AI-Chip ausgestattete Kamera wird beispielsweise mit möglichst vielen Bildern von guten und schlechten Keksen, um bei diesem Beispiel zu bleiben, gefüttert. Nach und nach erkennt die intelligente Kamera die Unterschiede und kann damit auch zwischen vom Hersteller gewünschten Produkten und unerwünschten Erzeugnissen differenzieren.

Wahtari: Die SmartCam des Unternehmens
(c) Wahtari: Die SmartCam des Unternehmens

„Damit das alles funktioniert, braucht es Filter“, gibt Borchers vertiefende Einblicke in die AI-Praxis. Der erste Schritt dazu sei das „labeln der Bilder“, dann könne man im zweiten Schritt damit beginnen, die künstliche Intelligenz zu trainieren, skizziert der Gründer. Erst danach können, im Zusammenspiel zwischen Hardware und Software und mittels Bilderkennung, gute Ergebnisse erzielt werden. Das Labeln muss man sich dabei laut Borchers als eine „Art von Box“ vorstellen, die man über ein Objekt zieht, das man erkennen möchte. Dieser Vorgang wird von Schritt zu Schritt einfacher, weil die AI langsam beginnt, selbst schon Boxen vorzuschlagen.

Mehrere Wege zum Ziel

Zum gewünschten Ergebnis bei der Qualitätskontrolle von Produkten gelangt man mit Wahtari und seiner schlauen Kamera auf mehre Arten. „Es können auch andere Firmen bereits Bilder machen, sie durchlabeln und wir im Hintergrund schon ein erstes AI-Modell trainieren“, erklärt Borchers. Wenn gewollt kann der Kunde aber auch selbst labeln oder Wahtari damit betrauen, das diesbezüglich mit einem Unternehmen in Dubai kooperiert.

Dass die Technologie funktioniert und Anwendungsfelder findet, zeigt auch das Wiener AI-Startup MoonVision, das ein vergleichbares Konzept verfolgt. Nach einem anfänglichen Fokus auf die Oberflächenerkennung von Speisen und Getränken in der Gastronomie spezialisiert man sich mit der Software, die sogar über eine Handykamera funktioniert, inzwischen auf die Qualitätskontrolle in der Industrie.

Wahtari: All-in-One-Lösung und Sicherheit als USP

Den USP von Wahtari und der SmartCam sieht Sebastian Borchers aber dennoch als ganz handfest an. „Eine All-in-One-Lösung, also das Zusammenschalten von labeln, AI-Training, Software und Hardware hat sonst niemand“, hebt Borchers hervor. Dazu komme die Flexibilität der Hardware: „Unsere Kamera kann auf alle Einsatzgebiete einfach angepasst werden, indem man den Bildsensor austauscht“.

Nicht zuletzt sei es auch die Sicherheit, die die Software der SmartCam auszeichne. „Bei der gesamten Erkennung werden bei uns keine Daten an amerikanische Server geliefert“, verspricht Borchers. „Wir kennen uns jedenfalls mit Sicherheit aus, schließlich war Wahtari ursprünglich eine IT-Sicherheitsfirma“, betont er. Das sechsköpfige Team um die Gründer Sebastian Borchers, Marwin Gambel und Roland Singer sieht sich jedenfalls für die Zukunft, nicht nur in Sicherheitsfragen, bestens gerüstet.

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Vlnr: Mag. Markus Manz (CEO SCCH Innovations GmbH) und die Gründer*innen von LUML, Nikita Gonchar, Oleh Kostromin und Iryna Kondrashchenko | (c) SCCH

Das Software Competence Center Hagenberg forscht als COMET-Zentrum seit Jahren für Industriepartner wie Siemens, Bosch oder Fronius. Mit der SCCH Innovations GmbH will das oberösterreichische Forschungszentrum seine Ergebnisse zusätzlich auch selbst in Unternehmen überführen, statt sie ausschließlich an Auftraggeber weiterzugeben. „Es war mir immer ein besonderes Anliegen, dass die Ergebnisse unserer Forschung nicht mit dem Abschluss eines Forschungsprojekts enden, sondern ihren Weg in die wirtschaftliche Anwendung finden“, sagt Markus Manz, CEO der SCCH Innovations GmbH.

Rund 30 Unternehmen als Ziel

Im Gespräch mit brutkasten formuliert Manz ein ambitioniertes Zielbild: Rund 30 Beteiligungen sollen bis 2030 und darüber hinaus realisiert bzw. aufgebaut  werden. Die Vision beschreibt er als Unendlichsymbol (∞), welches das Forschungs- und das Gründerökosystem iterativ verbindet. Tiefe Technologien aus der angewandten Forschung sollen in Unternehmensgründungen überführt werden, die Rückflüsse daraus wiederum die Forschung speisen. Es gehe dabei nicht darum, eine App zu entwickeln, betont Manz, sondern darum, tiefe Technologien aus der eigenen Forschung mit Industriepartnern und Universitäten in Unternehmensgründungen zu bringen. Ein vergleichbares Modell, bei dem ein angewandtes Forschungszentrum eine eigene Beteiligungsgesellschaft betreibt, kenne er aus seiner Recherche nicht.

Die Gesellschaft soll zu Beginn mit rund 500.000 Euro kapitalisiert werden. Große Einzelinvestments sind damit nicht geplant: Die Ticketgröße für Erstinvestments liegt laut Manz bei maximal 100.000 Euro. Das Startkapital soll Gründer:innen helfen, die erste Phase zu überbrücken, Förderungen einzureichen und das Produkt weiterzuentwickeln. Noch heuer sind drei weitere Beteiligungen geplant, zwei davon im Deep-Tech-Bereich und eine im Dienstleistungsbereich, um schneller rekapitalisieren zu können.

Die Wege in den Markt

Die SCCH Innovations GmbH verfolgt mehrere Beteiligungsmodelle. Bei klassischen Spinoffs aus Forschungsprojekten setzt das Forschungszentrum bewusst auf externe, erfahrene Gründer:innen statt auf die eigenen Forscher:innen. Diese erhalten die Mehrheit der Anteile, während sich das SCCH einen bis zu einem vereinbarten Unternehmenswert nicht verwässerbaren Minderheitsanteil sichert. Dazu kommen Joint Ventures mit Unternehmenspartnern, etwa die gemeinsam mit TÜV AUSTRIA gegründete TRUSTIFAI, der österreichische Prüf- und Zertifizierungshub für KI-Systeme, sowie strategische Beteiligungen ohne Kapitalfluss.

Das vierte Modell heißt Research for Equity: Das SCCH bringt Forschungs- und Entwicklungsleistungen in ein Startup ein und erhält dafür, ganz oder teilweise anstelle einer klassischen Vergütung, Unternehmensanteile. „Mit diesen unterschiedlichen Modellen schafft die SCCH Innovations GmbH neue Möglichkeiten für den Transfer von Forschungsergebnissen in die Wirtschaft“, so Manz.

Erste Beteiligungen

Wie das in der Praxis aussieht, zeigt die erste Beteiligung der neuen Gesellschaft. Oleh Kostromin, Data Scientist am SCCH, hat gemeinsam mit Iryna Kondrashchenko und Nikita Gonchar die LUML FlexCo gegründet. Die entwickelte Plattform soll Data Scientists helfen, Machine-Learning-Modelle schneller in die Praxis zu bringen, und ist von Anfang an darauf ausgelegt, dass Menschen und KI-Agenten gemeinsam an ML-Projekten arbeiten. „LUML läuft auf der Infrastruktur des jeweiligen Unternehmens. Die Daten und Modelle verlassen die Unternehmensumgebung nicht“, sagt Kostromin.

An LUML hält die SCCH Innovations GmbH auf brutkasten-Nachfrage fünf Prozent, als reine strategische Beteiligung ohne Kapitalfluss. Laut Manz bringt das SCCH dafür vor allem Zugang zu seinem Industrienetzwerk, eine gemeinsame Vermarktungskampagne und Mitarbeiterstunden ein und setzt die Plattform in eigenen Forschungsprojekten ein. Zusätzliches Kapital habe das Startup nicht benötigt, weil das Produkt bereits fertig entwickelt war. Der bewusst niedrige Anteil soll LUML für spätere Investoren attraktiv halten. Das Wachstum soll vorerst gebootstrapped erfolgen, je nach Entwicklung sind laut SCCH aber auch eigene Finanzierungsrunden denkbar.

Das SCCH gehört als Mitglied des UAR Innovation Network zu den Beteiligungsgesellschaften der Upper Austrian Research GmbH und beschäftigt derzeit rund 130 Mitarbeiter:innen. Bereits im Jänner hatte sich das Forschungszentrum am KI-Spin-off Responsible Annotation Services beteiligt (brutkasten berichtete) und hält weitere Beteiligungen, die zukünftig auf die SCCH Innovations GmbH übertragen werden sollen.

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