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.
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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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CTO Sebastian Baron, CEO Simon Valverde, Co-Founderin Helene Herrmann (c) Twine

Künstliche Intelligenz vereinfacht uns das Leben in vielen Bereichen und könnte uns in mancher Hinsicht sogar ersetzen. Bald wird KI möglicherweise in der Lage sein, menschliche Emotionen zu erkennen und nachzuahmen. Doch kann KI auch zwischenmenschliche Beziehungen einschätzen und für uns sogar das „Perfect Match“ finden?

Dieser Herausforderung nimmt sich Gründer und CEO Simon Valverde mit seinem PsyTech-Startup Ascalon an. Zusammen mit Kommiliton:innen entwickelte er während des Studiums die App Twine, die auf einer Matching-AI basiert. Durch die Verbindung von Psychologie und KI soll Twine Menschen zusammenbringen, die wirklich gut zueinander passen. Im Interview mit brutkasten gibt Simon Valverde einen Einblick in die Möglichkeiten, die sich hinter PsyTech verbergen.

Twine fokussiert sich auf Hobbys und Interessen

Die Entstehungsgeschichte von Twine begann in einem Studentenwohnheim in Salzburg, entstanden aus der Frustration, keine:n passende:n Partner:in für bestimmte Aktivitäten gefunden zu haben. Jede:r kennt das Problem: Man will ein Hobby oder Interesse teilen, aber im eigenen Umfeld findet sich niemand. Außerdem fiel dem Freundeskreis auf, dass Menschen generell immer weniger soziale Beziehungen eingehen würden.

Seit Oktober dieses Jahres kann das zehnköpfige Team aus Psychologie- und Data-Science-Studierenden oder -Absolvent:innen nun endlich sein Produkt präsentieren: Twine ist eine App, über die man durch gemeinsame Interessen und Freizeitaktivitäten neue Leute kennenlernen kann – „ohne Aufwand und mit der Gewissheit, dass man sich versteht“.

Hinter Twine steckt ein eineinhalb Jahre lang optimiertes Matching-AI-Modell. Sein Ziel war es, einen “Algorithmus zu entwickeln, der Leute zueinander bringt, die zueinander passen“, erklärt CEO Simon Valverde.

KI soll zwischenmenschliche Beziehungen verstehen

Das Besondere an Twine: Die Matches basieren auf psychologischen Erkenntnissen und werden mithilfe von KI ausgewählt. Das zugrunde liegende KI-Modell funktioniert wie folgt: Bei der Anmeldung beantwortet man einen Fragebogen, auf dessen Basis ein persönliches Charakterprofil erstellt wird. Dazu werden Informationen über die Persönlichkeit und Interessen der jeweiligen Person erhoben. Vor allem die Erwartungen und Bedürfnisse sind nach den Erkenntnissen der Sympathieforschung entscheidend für die zwischenmenschlichen Beziehungen. „Persönlichkeitsmerkmale müssen in Beziehungen gar nicht perfekt übereinstimmen,“ erklärt Valverde, der selbst Psychologie, Data Science und Wirtschaft in Salzburg studiert hat.

Die KI lernt kontinuierlich dazu: sie verarbeitet die Fragebögen sowie das Verhalten, die Interaktionen und das Feedback der Nutzer:innen, um immer besser zu erkennen, welche Eigenschaften und Erwartungen zusammenpassen. Bei einem Match erhält man einen individualisierten Text, der erklärt, warum die andere Person gut zu einem passt.

Das Twine-Team arbeitet aktuell an neuen Funktionen für die App. Zukünftig wird es möglich sein, eine ganze Gruppe für gemeinsame Aktivitäten zu finden oder die bestehende Freundesgruppe zu erweitern. Durch den Vergleich mit bestehenden Freundschaften soll die KI künftig noch besser verstehen, wie zwischenmenschliche Beziehungen funktionieren.

Startup möchte mit psychologischem KI-Modell in B2B-Bereich

Twine verzeichnet bereits erste Erfolge: Seit dem Start am 1. Oktober zählt die Matching-App 300 aktive Nutzer:innen, vorwiegend aus der Boulder-Community in Salzburg.

Aktuell wird das Projekt noch aus eigenen Mitteln finanziert, doch das Team hofft auf Investoren, um die Matching-KI weiter zu verbessern. „Diese App ist jedoch nur ein erster Schritt, um Social-AI-Modelle in einem realen Umfeld zu testen und weiterzuentwickeln,“ erklärt Valverde. Twine konzentriert sich derzeit vor allem auf den Customer-Proof und die Datensammlung, um das KI-Modell für den B2B-Bereich zu optimieren. Das langfristige Ziel sei es, einer KI das “soziale Judgement eines Psychologen” anzutrainieren. Diese Fähigkeit könne in vielen Bereichen Anwendung finden, etwa bei der Suche nach passenden Mitarbeiter:innen. Langfristig plant das Startup Ascalon, diese psychologischen KI-Modelle im B2B-Sektor zu monetarisieren.

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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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