11.10.2018

WeXelerate öffnet Tore: Open House und Startup Fair

Am 4. Oktober fand im weXelerate das "Open House + Startup Fair-Event" statt, bei dem sich die Stakeholder im Haus vorstellten. Daran anschließend hatten 35 Startups in "one-minute-pitches" die Chance sich ebenfalls der Öffentlichkeit zu zeigen. Im Gespräch mit dem brutkasten erzählt WeXelerate-Program-Manager Sebastian Höfinger (Live-Video am Ende des Artikels) worum es beim Event ging und was es braucht, sodass Startups und Corporates zusammenfinden.
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weXelerate
(c) Raphael Moser, Label4 - Beim Open House + Street Fair im weXelarate gab es die Chance für 35 Startups sich in einminütige Pitches vorzustellen.

Kurz gesagt: beim „Open House und Startup Fair“ geht es um Verschmelzungen zwischen Corporates und Startups. Für den Batch III des weXelerate gab es insgesamt 1.120 Bewerbungen aus 62 Ländern. 35 Startups pitchten nachmittags in „one-minute-pitches“ um sich anderen Startups und der Öffentlichkeit vorzustellen. Man sah „Orangen-jonglierende“ Gründer und CEOs, die einzelne Personen dazu animierten, zu Jubeln, als ob sie im Fußballstadion wären. Es gab auch Pannen – ein CEO vergaß ins Mikrofon zu sprechen und adressierte damit maximal die erste Sitzreihe; für den Rest blieben dessen Worte ungehört.

+++ Werner Wutscher über Dos & Don’ts in der Corporate Startup Collaboration +++

„Startups sind älter und reifer geworden“

Nach dem Pitching-Event stand der Startup Fair auf dem Programm, bei dem für Startups und Corporates Netzwerken und Austausch angesagt war. Besucher konnten etwas übers Service erfahren und Produkte der ausstellenden Startups ausprobieren. WeXelerate-Program-Manager Sebastian Höfinger ist bei diesem Event eins besonders aufgefallen. Die Startups sind älter und reifer geworden, wie er sagt. „Sie haben fertigere Lösungen und sind näher an der Übergangsphase in Richtung ScaleUp, Series-A oder Series-B“. Auch wenn die Pitches am Nachmittag etwas besser hätten sein könnten – und laut Höfinger auch beim Abschluss des Batch III, dem Investors Day im Jänner des nächsten Jahres, nach intensiven Trainingsphasen, auch besser sein werden – seien heuer viele geniale Ideen dabei.

weXelerate, Open House, Startup
(c) Raphael Moser, Label4 – Besucher konnten nachmittags ausstellende Startups und ihre Produkte nähen kennen lernen.

WeXelerate: „Bestes Format zum Netzwerken“

Darunter Leoni Mets, Operationsmanager bei Ondewo, einer „Conversational AI Platform“, die Maschinen ermöglichen soll, mit Menschen zu interagieren. „Bei diesem Event sind sehr viele aus dem Tech-Business hier. Für uns die richtigen Personen“, sagt sie über das Open House. Remy Tuvaerts von Lendflo, ein „peer-to-peer invoice Finanzmarktplatz“, der auf der Ethereum Blockchain gebildet wurde, erkennt beim Event eine „aktive Szene“, während Franz Haller von Dagopt (Lösung komplexer nichtlinearer Optimierungsprobleme) den Vorteil schneller Kontakte herausstreicht. Jürgen Lederer, Partner bei KPMG (unterstützen Startups bei Entwicklung), hingegen bezeichnet es gar als „bestes Format zum Netzwerken“.

Matchmaking zwischen Startups und Corporates

Für die Batch III Teilnehmer wartet in den kommenden Wochen ein intensives Training. „Es sind für die Verschmelzung von Startups und ‚Corporates‘ drei Dinge essentiell“, sagt Höfinger, „Symbiose, Mindset und Thinking outside the Box“. Den Unternehmen wird in Kleingruppen unter anderem, wie es der weXelerate Manager nennt, „business intelligence“ vermittelt werden. Auch „Media Training“ und der richtige Zugang, wie man sich bei Geschäftstreffen präsentiert, gehören hier ebenso dazu. Höfinger hat aus den bisherigen zwei Batches vor allem als Learning mitgenommen, die Startups intensiver auf Meetings vorzubereiten. „Da wollen wir mehr ins Detail gehen, da wir die Partner und deren Strategie kennen und wissen, was sie mit Startups machen wollen. Wir wollen ein noch besseres Matching betreiben, die Arbeit besser begleiten und ein besser Moderator sein – alles mit dem Ziel, dass wirtschaftlich sinnvolle Projekte herauskommen“, sagt er

Video-Interview  – Sebastian Höfinger, Programm Manager weXelerate, spricht über das Open House Event und die Startup Fair.

Über weXelerate
weXelerate ist das größte Startup- und Innovationszentrum in Zentral- und Osteuropa. Auf rund 9.000 m2 entwickelt weXelerate ein Ökosystem, mit dem Ziel, Startups und etablierte Firmen zu vernetzen. Im Rahmen des Multi-Corporate Accelerators werden rund 100 Startups pro Jahr – aufgeteilt in zwei Batches – bei der Skalierung unterstützt. Der Hauptfokus von weXelerate liegt auf fünf Industrien (Infrastruktur & Energie, Industrie 4.0, Medien, Versicherungen und Banken) und branchenübergreifenden Technologien wie Internet of Things, Mobilitiy, Artificial Intelligence, Bots, Blockchain und Cyber Security.


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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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