25.10.2024
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Wie das Wiener BioTech Holloid Verunreinigungen im Leitungswasser erkennt

Leitungswasser, Impfstoffe oder alternative Proteine: Egal, um welchen Stoff es sich handelt - wichtig ist, was drin ist. Um vor Verunreinigung zu warnen und ganze Wertschöpfungsketten zu transformieren, hat sich das Wiener BOKU-Spinoff Holloid einer neuen Mission verschrieben.
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Das Holloid-Team (c) Laszlo Toth

Österreich ist bekannt für sein gutes Leitungswasser. Umso überraschender kam vor einigen Wochen die Nachricht, dass das Leitungswasser im Klagenfurter Becken nicht getrunken werden darf. Der Grund: Verunreinigung. Mehrere Wochen dauerte es, bis das Wasser wieder zum Trinken freigegeben wurde.

Das Wiener Startup Holloid kann dafür sorgen, dass derartige Verunreinigungen viel rascher erkannt werden, um rechtzeitig die notwendigen Maßnahmen treffen zu können. Das BioTech wurde im April 2022 gegründet – mit dabei war der heutige CEO Marcus Lebesmühlbacher, CPO Pinar Frank sowie CTO Peter van Oostrum und Erik Reimhult.

Seine Wurzeln schlug Holloid schon im Jahr 2011 an der Universität für Bodenkultur – heute BOKU University – in Wien: Mitgründer van Oostrum und Reimhult arbeiteten damals als Senior Scientist und Professor zusammen. Kurz danach wurde das erste Mikroskop für Holographie angepasst. 2018 wurde das erste von mehreren Patenten angemeldet. 2020 kam der heutige CEO Marcus Lebesmühlbacher hinzu. Gemeinsam wurde der Name “Holloid”, ein Kofferwort aus “Holographie” und “Kolloid” erdacht. 2021 komplettierte CPO Pinar Frank das Gründerteam.

Holloid Graphic Monitoring (c) Laszlo Toth

Ob Flüssigkeiten und Gewässer sauber sind, weiß Holloid

Zu viert ging es an die Sache: Das Team entwickelte eine Hard- und Software, die Bioprozesse überwachen und Krankheitserreger in Flüssigkeiten entdecken kann.

Konkret bietet Holloid sogenannte “holographische Mikroskopie zur Bioprozesskontrolle”, unter anderem zur Prüfung der Hygiene von Wasser oder Flüssigkeiten. Angewandt wird das Ganze in der Pharma-, Lebensmittel-, Umwelt- und Chemiebranche und eignet sich unter anderem zur Herstellung von Pharmazeutika und Lebensmitteln sowie zum Monitoring der Wasserqualität in Flüssen, Seen oder Gewässern.

Mit seiner Lösung richtet sich Holloid nicht direkt an den Endverbraucher, sondern an Business-Kund:innen. Das Unternehmen bietet diesen ein Leasing- und SaaS-Modell sowie eine Hardware-Lösung mit zugrunde liegender Technologie. Die Soft- und Hardware-Kombi erstellt “3D-Bilddaten und KI-gestützte Analysen”, wie Lebesmühlbacher gegenüber brutkasten erklärt.

“Tausendmal schneller als manuelle Mikroskope”

Der Durchsatz, also die Menge an Flüssigkeitsproben, ist bei Holloid-Analysen mehrere Millionen Mal so hoch und “tausendmal schneller” als bei manuellen Mikroskopen. Außerdem passiert der Prozess “vollautomatisiert” und Cloud-basiert.

Hollometer, die Hardware von Holloid (c) Laszlo Toth

“Wir können Dinge sehen, die mit manueller Mikroskopie verloren gehen”

Dafür hat Holloid ein Gerät gebaut, das über Pumpen Proben aus durchlaufenden Flüssigkeiten ziehen kann. “Die Probe wird aus der zu analysierenden Flüssigkeit gezogen, geht durch unser Gerät, wird analysiert und geht dann wieder zurück in den Prozess oder in den Abfluss”, erklärt Lebesmühlbacher.

In der besagten Holloid-Hardware-Box, Hollometer genannt, durch die die aufgenommene Flüssigkeit fließt, werden Bilder mit Lichtmikroskopie erstellt, verarbeitet und an die Holloid-Cloud geschickt. Dort kommt es dann zur “Magic”, so Lebesmühlbacher: “Wir gewinnen 3D-Daten über alle Partikel, die im Sichtfeld sind, und das in einem viel höheren Volumen als bei manueller Mikroskopie. Wir können dort Dinge sehen, die mit manueller Mikroskopie verloren gehen”.

Damit kann Holloid “kontinuierliches Monitoring” betreiben. Dank der automatischen Auswertung meldet sich die Holloid-Software sofort, sollte es in den Proben zu Normabweichungen kommen. Die Analyse von (Leitungs-)Wasser und das Sicherstellen sauberen Trinkwassers ist dabei ein häufiges Thema, meint Lebesmühlbacher.

aws-Förderung war “größte finanzielle Stütze”

In puncto Finanzierung ist das Wiener Spinoff bislang viergleisig gefahren: “Die größte und wichtigste Stütze waren die Förderungen der Austria Wirtschaftsservice”, erzählt Lebesmühlbacher im Interview.

Konkret habe das Startup die aws Pre-Seed- und Seed-Förderung sowie den aws Innovationsschutz erhalten. Für Holloid gab es neben den aws-Förderungen auch finanzielle Hilfen vonseiten der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) und der Wirtschaftsagentur Wien.

“Wir gehen voll in das Risiko rein”

Die zweite große Finanzierungsquelle sei das eingebrachte Kapital vonseiten des Gründerteams: “Wir gehen voll in das Risiko rein. Wir sind von unserer Technologie überzeugt”, meint der CEO gegenüber brutkasten. “Wir hören, was unsere Kunden sagen. Und das stimmt uns optimistisch. Deshalb ist auch der Anteil unserer Eigenmittel am Unternehmen recht groß.”

Mittlerweile generiert das Spinoff auch zunehmend Umsätze – die dritte Säule des Startups. Und schließlich erhält sich das Spinoff auch aus Preisgeldern: Holloid hat bisher zehn Awards abräumen können. “Das waren insgesamt schon mehrere 10.000 Euro”, verrät Lebesmühlbacher.

Kunden zahlen und sind streng vertraulich

Im Markt vertreten ist Holloid bereits. Das Kundenfeld sei allerdings “streng vertraulich” und ziemlich international, aber vorerst mehrheitlich auf Europa fokussiert: “Wir haben mehrere wiederkehrende Kunden, inklusive laufender monatlicher Zahlungen. Dabei sehen wir, dass unser Geschäfts- und Preismodell funktioniert und nachhaltig ist”, sagt Lebesmühlbacher gegenüber brutkasten.

Ergo: Das Startup befindet sich nach wie vor zu 100 Prozent in Gründerhand. “Eine Finanzierungsrunde ist in Planung – und zwar in den nächsten Monaten, ab 2025”, verrät Lebesmühlbacher.

Gute Experten und hilfreiche Beratung

Was Holloid zu seinem bisherigen Erfolg verholfen hat, war neben der Expertise des Gründerteams schließlich auch die Unterstützung von außen: “Vor allem die aws Pre-Seed- und Seed-Förderung waren für die Anfänge unseres Forschungs- und Entwicklungsprojektes wichtig. Der aws Innovationsschutz gab uns dann hilfreiche Beratung. In puncto Intellectual Property hat die aws echt gute Experten”, merkt der CEO weiter an. Gemeinsam erarbeitete man eine Patent- und Intellectual-Property-Strategy.

Breites Anwendungsgebiet, klare Strategie

Bislang hat das Wiener Spinoff die Bereiche Wasserversorgung, Pharma, Lebensmittel, Umwelt und Chemie ausgelotet. Dieses breite Anwendungsgebiet macht eine klar strukturierte Markteintritts- und expansionsstrategie unabdingbar. Diese hat Holloid, erläutert Co-Gründer Lebesmühlbacher.

Langfristig will sich das Unternehmen in der Überwachung von Bioprozessen etablieren. Anwendungsbereiche sind die Pharmaindustrie von der Forschung und Entwicklung bis zur Produktionsüberwachung, die Lebensmittelindustrie rund um alternative Proteine, Lipide (Fette), Vitamine und Antioxidantien sowie die Grüne Chemie mit Kunststoffen aus Mikroben und deren Umwandlung für einen natürlichen Stoffkreislauf.

Positiven Einfluss auf Umwelt maximieren

“Gemeinsam mit unserem kommerziellen Erfolg streben wir danach, unseren positiven Einfluss auf die Umwelt und die Gesellschaft zu maximieren”, sagt Lebesmühlbacher. Statt geografischer Expansion priorisiert man bei Holloid die Frage: “Wie priorisieren wir die Ziel-Anwendungen mit Blick auf das Marktpotenzial und eine effiziente Produktentwicklung.”

“Wir sehen verschiedene Hebel, um unsere Expansion voranzutreiben. Unser Ziel ist es, innerhalb von fünf Jahren einen Umsatz in zweistelliger Millionenhöhe zu erzielen und eine strategisch wichtige Position in den Wertschöpfungsketten der Pharma- und Lebensmittelindustrie sowie in der Grünen Chemie zu erreichen”, meint Lebesmühlbacher und schließt das Gespräch mit einem kräftigen Mission-Statement: ”Im Bereich der Bioprozessüberwachung wollen wir die Nummer eins werden – kein Weg soll an uns vorbei führen.”


*Disclaimer: Das Startup-Porträt wurde in Kooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) erstellt.

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Logo von OpenAI
Foto: Adobe Stock

Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.


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