01.04.2015

Was Mrs. Obama tat, als sie herausfand, dass die Töchter Probleme in Mathe haben

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© PhotoMath: Auch die Kinder des US-Präsidenten haben Probleme in Mathematik.

April, April. Die Story über die Matheprobleme von Präsident Obamas Töchtern stimmt nicht. Auch wir sind darauf herein gefallen. Vielleicht ist aber unser Bericht der Anstoß dazu, dass tatsächlich etwas gegen die allgemeinen Matheprobleme getan wird. Diese sind nämlich leider kein Fake. Und außerdem, mal im Ernst, es wären tatsächlich wahnsinnig tolle Neuigkeiten gewesen. 😉

Was passiert, wenn Michelle Obama herausfindet, dass ihre Kinder Probleme in Mathematik haben? Die Ehefrau des US-Präsidenten Barack Obama sucht online nach einer App, die den Kindern die Lösung aufschlüsseln soll. Und tatsächlich wird sie mit Photomath, einer App der kroatischen Firma MicroBLINK, fündig. Photomath funktioniert ganz einfach: Man schießt ein Foto der Rechenaufgabe und bekommt die Lösung zusammen mit dem aufgeschlüsselten Lösungsvorgang. Nachdem sie und die Kinder von der App begeistert sind, erzählt sie Barack Obama von Photomath – nun soll die App in einem Pilotprojekt in Washingtons Schulen integriert werden. Mehr darf leider noch nicht verraten werden.

Das klingt wie die Geschichte aus einem Hollywood Film. Vielleicht liegt es daran, dass die Entwickler der App die Idee während der Fernstehserie „The Big Bang Theory“ hatten: In genau dieser Folge ging es nämlich um eine ähnliche Idee. Nachdem Damir Sabol bereits davon genervt war, dass er seinen Sohn so oft bei mathematischen Aufgaben unterstützen musste, begannen die Techniker mit der App-Konzeption.

Auch Österreichs Schüler haben übrigens große Probleme in Mathematik. Eine erste Auswertung der Zentralmatura Anfang Mai ergab, dass das Fach Mathematik unseren Jugendlichen die größten Probleme bereitet hat.

„Kinder haben große Probleme, wenn es zum Rechnen kommt“, meint CEO und Gründer Damir Sabol. Der Brutkasten hat das Startup beim diesjährigen Pioneers Festival in der Wiener Hofburg kennengelernt, wo Sabol seine Lösung für das Mathematik-Problem präsentiert. Die App soll Kinder nicht beim Schummeln helfen, sondern ihnen die Freude an der Mathematik zurück bringen. „Photomath soll der Lern-Aassistent eines jeden Schülers sein“, so Sabol. Es gibt bereits 100.000 User, die seine App täglich nutzen. Die App kann man im Apple oder Google Play Store gratis herunter laden und über elf Millionen Mal wurde dies schon getan – zeitweise wurde die App öfter als etwa Facebook herunter geladen. Photomath kann auch komplizierte Aufgaben lösen, erkennt aber nur gedruckte Zahlen.

Damir, Was kann man sich unter PhotoMath vorstellen?

Es ist der weltweit erste Kamerarechner. Kinder haben große Probleme, wenn es zu Mathematik kommt. Nach der Schule gehen sie zu ihren Eltern, die ebenfalls überfordert sind. Unsere Lösung ist PhotoMath. Wir bieten eine Sofort-Lösung, die dir nicht nur die Lösung bereitstellt, sondern auch den Vorgang aufschlüsselt. Das funktioniert ganz einfach: Du nimmst mit deiner Smartphone Kamera die Rechnung auf und bekommst die Lösung zusammen mit einem aufgeschlüsselten Rechenvorgang.

Was ist die Vision hinter Photomath?

Jeden Tag von über 1 Milliarde Schulkindern benutzt zu werden. Wir wollen für die Zukunft von Bildung stehen.

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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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