21.07.2020

Waldbrände: OroraTech mit globalem Frühwarnsystem aus dem All

Das Münchner Startup OroraTech hat eine SaaS-Plattform für die Verarbeitung, Fusion und Bereitstellung satellitengestützter Echtzeitinformationen entwickelt. Durch die firmeneigene Technologie wurde der Wildfire Service (WFS) geschaffen, der die schnelle Erkennung und Überwachung von Waldbränden auf globaler Ebene ermöglicht. Co-Founder Thomas Grübler über diese und weitere Anwendungsmöglichkeiten.
/artikel/waldbrande-ororatech
OroraTech, Thomas Grübler, Waldbrände, Satelliten, nanosatelliten, NASA, ESA
(c) OroraTech- Das gründerteam rund um CEO Thomas Grübler verfolgt einen "mulit-use"-Ansatz in Sachen Satellitenbeobachtung.

Man könnte es mit dem Ausbruch der Pandemie leicht vergessen. Doch bevor das Coronavirus hierzulande mit Mitte März einen „Lockdown“ erzwungen hat, blickte die Welt besorgt nach Australien. Dort hatten von Juni 2019 bis März 2020 landesweite Wald- und Buschbrände gewütet. Die Flammen okkupierten eine Fläche von rund 126.000 Quadratkilometern Fläche und forderten 33 Todesopfer, 240.000 Evakuierungen und Schätzungen nach der Universität Sydney eine Milliarde tote Tiere. Wirtschaftlicher Schaden dabei: über 3 Milliarden Euro. Das deutsche Startup OroraTech möchte in diesem Sinne mit seiner Technologie eine schnellere Erkennung und Überwachung von Waldbränden ermöglichen.

Wildfire Service

Die Expertise der Plattform für die Verarbeitung, Fusion und Bereitstellung satellitengestützter Echtzeitinformationen hatte zur Folge, dass das Wildfire Service (WFS) geschaffen wurde, das Waldbrände auf globaler Ebene ins Auge fasst. Der MVP wurde Anfang 2020 auf den Markt gebracht und zählt nun den australischen Staat, eine kanadische Provinz und einen der fünf größten globalen Versicherer als Kunden des WFS.

Das Feedback der OroraTech-User soll eigenen Angaben nach bereits gezeigt haben, dass Kosten im Vergleich zu herkömmlichen Überwachungssystemen wie Wachtürmen oder Flugzeugbeobachtungen erheblich gesenkt werden konnten.

Mit OroraTech Überwachungskosten sparen

„Aktuelle Lösungen mit Türmen kosten vier bis acht Euro pro Hektar Wald im Jahr. Wir kommen auf weniger als ein Zehntel und sind schon bei einer kleinen Anzahl an Kunden profitabel“, sagt Mitgründer und CEO Thomas Grübler. „Eine Fallstudie, entstanden durch einen Corona-Lockdown in Südamerika, zeigt, dass dort viele Türme mit Personal besetzt sind. Es gibt auch Türme mit Kameras, deren Detektion aber auch oft eine zweite Verifikation benötigt. Da das Personal wegen Corona daheim bleiben musste, wurde unser aktueller ‚SaaS-MVP‘ basierend auf bestehenden Satellitendaten getestet. Wir konnten jetzt schon Schäden im fünfstelligen Bereich innerhalb von nur vier Wochen verhindern.“

Auch andere Geschäftsfelder angedacht

Die Datenverarbeitung des Startups im thermischen Infrarotbereich beschränkt sich nicht nur auf die Überwachung von Waldbränden. OroraTech möchte seinen Kundenstamm mit neuen Produkten, etwa der Verbesserung der Marktinformationen durch Verfolgung industrieller thermischer Signaturen und Überwachung der Landwirtschaft durch Evapotranspiration (Verdunstung von Wasser aus Tier- und Pflanzenwelt sowie von Boden- und Wasseroberflächen) erweitern.

„Konkret betrachten wir die Bereiche Market ‚Intelligence‘ als Überwachung von Industrieanlagen, Urban Heat Mapping für die Stadtplanung, Landwirtschaft (Evapotranspiration) und Wetter für hyperlokale Vorhersagen“, erklärt der Gründer.

Marktpreise durch Beobachtung vorhersagen

Grübler persönlich fasziniert die Überwachung von Industrieanlagen am meisten, wie er sagt: „Wir starteten damit während der Corona-Pandemie. Und können jetzt schon sagen, ob ein Stahlwerk aktiv ist oder nicht. Daher planen wir an Algorithmen, um etwa den Stahlpreis vorherzusagen. Vor allem mit den hoch aufgelösten Daten der eigenen Satelliten erwarten wir uns sehr genaue ‚insights‘.“

OroraTech: Verbesserung von ESA- und NASA-Satelliten

Dabei legt das Startup den Fokus auf die Aggregation, Fusion und Verbesserung einer Vielzahl von Quellen, einschließlich Satelliten von ESA, NASA, NOAA, EUMETSAT und JAXA, da die Anwendung von KI auf diese Datensätze ein entscheidender Faktor in dieser Branche ist.

„Aktuelle Daten haben sehr viel ‚false positives‘ und erkennen nur einzelne Pixel. Wir erhöhen die Zuverlässigkeit durch Verringerung der ‚false positives‘. Zudem erkennen wir zusammenhängende Pixel als ein Feuer und können so den Verlauf besser darstellen und vorläufige Informationen über die ‚burned area‘ ableiten. Wir kennen das spatio-temporal aggregation (clustering) of fire hotspots“, sagt Grübler.

Im Google-Accelerator dabei

Durch seine innovative Zugangsweise wurde das Unternehmen als eines von elf Startups, bei 1200 Bewerbungen, für den „Google for Startups Accelerator on the Sustainable Developement Goals“ ausgewählt. Dort soll die geplante vertikale Integration beschleunigt werden, durch die Erweiterung der SaaS-Plattform zu einer „komplett neuartigen Erd-Observations-Architektur“, wie es heißt.

Das Wildfire Service von OroraTech verarbeitet Daten bereits im All.

„Wir bekommen Coaching und Mentoring von Google Experten. Auf der einen Seite zum System wie UI/UX, ML, aber auch direkt aus den Fachabteilungen der ‚disaster response‘ von Google. Für mich ganz wertvoll war es unter anderem mit dem Experten zu reden, der OKRs bei Google mit einführte. Wenn man bedenkt, dass Google führend und einer der ersten bei der ‚OKR Management-Methode‘ war, ist das schon ziemlich gutes Coaching“, freut sich der Gründer.

Nanosatelliten, die Stunden zu Sekunden machen

Als Spin-Off der TU-München hat das OroraTech-Kern-Team bereits vorher drei Nanosatelliten gebaut und gelauncht. Um die Produkte zu verbessern, entwickelt das Unternehmen nun kostengünstige Nanosatelliten für die Wärmeinfrarot-Bildgebung, die einen völlig neuen Datensatz generieren sollen.

Diese Satelliten verfügen über eine zum Patent angemeldete Kamera zur präzisen Temperaturmessung sowie eine AI-fähige „On-Orbit-Verarbeitungseinheit“. Ein Intersatelliten-Modem reduziert dabei eigenen Angaben nach die Informationsübertragungsverzögerung vom Satelliten zum Boden auf eine Zeitraum von Sekunden anstatt auf Stunden.

Multispektrale Optik für Feuererkennung

Grübler dazu: „Wir schaffen es, eine Kamera die normalerweise komplexe Kühlsysteme benötigt (runter auf 50K) ungekühlt zu bauen und integrieren eine multispektrale Optik für Feuererkennung und Temperaturmessung. Dafür benötig man im Normalfall zwei Kameras und einen Kühlschrank-großen Satelliten.“

Daten bekomme man nur, so der CEO weiter, wenn eine Sicht- und Richtverbindung zur Bodenstation besteht. „Die meisten davon befinden sich ganz nördlich. Daher gebe es 90 Minuten und mehr Verzögerung.“, sagt er.

OroraTech filtert essentielle Daten „oben“

„Wenn der Satellit die Bodenstation nicht trifft – das passiert öfters – sogar doppelt so viel Verzögerung. Wir aber verarbeiten die Daten bereits oben am Satellit. Dadurch erkennen wir die Hotspots aus dem All und reduzieren die Gigabytes zu Metadaten. Diese Metadaten versenden wir über einen Intersatellitenlink. Das ist vergleichbar damit, dass man über ein Satellitenhandy eine SMS versendet. Das dauert nur maximal drei Minuten. Diese Plattform werden wir langfristig auch für Kunden öffnen. Durch ‚Apps‘ können dann allerhand von Muster erkannt werden“, erklärt Grübler.

Vetrag zwischen OroraTech und ESA

OroraTech bereitet derzeit für Mitte bis Ende 2021 eine Demonstration dieser Fähigkeiten im Weltraum vor, die vom „UK satellite applications catapult program“ unterstützt wird. Darüber hinaus hat das Unternehmen einen laufenden Vertrag mit der ESA und dem „Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt“ (DLR) über den Bau des modularen Nanosatelliten, der teure terrestrische Überwachungssysteme ersetzen kann.

Fünf Millionen Euro Series-A?

Um die Unternehmens- und Geschäftsentwicklung weiter voranzutreiben, strebt OroraTech auch aktuell an, bis zu fünf Millionen Euro in einer „Series-A Equity Financing“-Runde aufzustellen und fokussiert auf den Aufbau eines transatlantischen Syndikats institutioneller Anleger. Das Kapital soll dafür verwendet werden, um den Service-Level zu erhöhen, den Kundenstamm zu erweitern, neue Märkte zu erschließen und das Geschäft zu vergrößern. Und dafür OroraTech als ersten „commercial supplier of real-time thermal-infrared satellite data“ zu positionieren.

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vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten
vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten

„No Hype KI“ wird unterstützt von ACPEYITSVKEBA GroupLenovoMicrosoftONTEC AI und der Universität Graz.


„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

Mit diesem Befund ist er in der Expertenrunde nicht alleine. Der Fokus verschiebt sich von theoretischen Machbarkeiten hin zu den harten Bedingungen für echten Business Value, so der Tenor.

Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

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AI Summaries

Waldbrände: OroraTech mit globalem Frühwarnsystem aus dem All

  • Das deutsche Startup OroraTech möchte mit seiner Technologie eine schnellere Erkennung und Überwachung von Waldbränden ermöglichen.
  • Die Expertise der Plattform für die Verarbeitung, Fusion und Bereitstellung satellitengestützter Echtzeitinformationen hatte zur Folge, dass das Wildfire Service (WFS) geschaffen wurde, das Waldbrände auf globaler Ebene ins Auge fasst.
  • Die Datenverarbeitung des Startups im thermischen Infrarotbereich beschränkt sich nicht nur auf die Überwachung von Waldbränden.
  • „Konkret betrachten wir die Bereiche Market ‚Intelligence‘ als Überwachung von Industrieanlagen, Urban Heat Mapping für die Stadtplanung, Landwirtschaft und Wetter für hyperlokale Vorhersagen“, erklärt Grübler.
  • Als Spin-Off der TU-München hat das OroraTech-Kern-Team bereits vorher drei Nanosatelliten gebaut und gelauncht.
  • Diese Satelliten verfügen über eine zum Patent angemeldete Kamera zur präzisen Temperaturmessung sowie eine AI-fähige „On-Orbit-Verarbeitungseinheit“.
  • Ein Intersatelliten-Modem reduziert dabei eigenen Angaben nach die Informationsübertragungsverzögerung vom Satelliten zum Boden auf eine Zeitraum von Sekunden anstatt auf Stunden.
  • Um die Unternehmens- und Geschäftsentwicklung weiter voranzutreiben, strebt OroraTech an, bis zu fünf Millionen Euro in einer „Series-A Equity Financing“-Runde und fokussiert auf den Aufbau eines transatlantischen Syndikats institutioneller Anleger.

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