26.07.2017

Wie mit Big Data das Bienensterben verhindert werden soll

Das Startup „Beeand.me“ aus Montenegro hat ein Monitoring-System für Bienenstöcke entwickelt. Mithilfe von Big-Data-Analysen wollen die Jungunternehmer Bienen besser verstehen, die Ursachen für das Bienensterben finden und Imkern die Arbeit erleichtern.
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(c) Foto: Fotolia

Es sollte lediglich eine kleine Hilfestellung für den Großvater von Elma Hot werden, einen Imker aus Montenegro. Alle zehn Tage verbrachte er viele Stunden in den montenegrinischen Bergen, um zu sehen, ob es seinen Bienen auch gut gehe. Die Idee, den Großvater etwas zu entlasten, war der Anfang für Beeand.me. Die Softwarespezialistin Elma Hot begann 2015 gemeinsam mit dem Hardware-Entwickler und Doktoranden Alija Dervic, ein Monitoring-System zu entwickeln, das Imkern dabei helfen soll, einen besseren Überblick über die Vorgänge in ihren Bienenstöcken zu erhalten. Dass diese Big-Data-Lösung wertvolle wissenschaftliche Erkenntnisse über das Verhalten von Bienen und auch das Bienensterben liefern kann, wurde ihnen erst später bewusst.

Überall abrufbar

Mittels einer schmalbandigen Funktechnik namens Narrowband Internet of Things (NB-IoT) sammelt das System relevante Daten, speichert sie in der Cloud und der Imker kann sie jederzeit via SMS, Smartphone oder Webbrowser abrufen. In jedem Bienenstock befindet sich eine mit zahlreichen Sensoren ausgestattete Monitoring-Station. „Wir messen die Feuchtigkeit, Temperatur, das Gewicht und die Geräuschkulisse im Bienenstock – unser Tool ist sozusagen ein Babyphon für Bienen“, erklärt Elma Hot. Anhand der vier Komponenten lässt sich sehr gut eruieren, wie es den Bienen geht. Der Geräuschpegel gibt Auskunft über den Gesundheitszustand der Insekten. Wird es lauter oder leiser im Bienenstock, heißt das, dass mit dem Volk etwas nicht stimmt.Die Temperatur im Stock wiederum lässt Rückschlüsse auf die Aktivität der Bienen zu: Ist sie höher, sind die Insekten fleißiger und der Bienenstock wird schwerer, da sie mehr Honig produzieren. Die NB-IoT-Netzwerktechnologie eignet sich hier sehr gut, da die Reichweite größer ist als bei gewöhnlichen Handynetzwerken. „Die Robustheit und die lange Akkulaufzeit kombiniert mit einem wettbewerbsfähigen Preis spielen eine essenzielle Rolle für uns“, ergänzt Hot.

Unbekannte Ursache

„Wenn die Biene einmal von der Erde verschwindet, hat der Mensch nur noch vier Jahre zu leben“ – ob Albert Einstein das wirklich gesagt hat, ist ungeklärt – ebenso die Gründe für das drastische Bienensterben. „Wir wissen nicht, warum Bienen sterben. Pestizide, elektromagnetische Wellen oder Signale – all diese Faktoren kommen infrage, vielleicht sind es aber auch ganz andere Gründe. Mit gezieltem Data-Mining erhoffen wir uns, bald mehr über die Gründe für das Sterben der Tiere zu wissen“, sagt Beeand.me-Gründerin Hot. Gemeinsam mit Experten sollen künftig die Daten ausgewertet werden, in der Hoffnung, Muster und Zusammenhänge zwischen dem Sterben von Bienenvölkern und Umwelteinflüssen zu entdecken. Dazu werden sogenannte Heat Maps erstellt, die zeigen sollen, an welchen Orten es mit größerer Wahrscheinlichkeit zum Bienensterben kommt. Gut steht es jedenfalls nicht um die Bienen: Beispielsweise starb in den USA während der vergangenen drei Jahre die Hälfte der dort lebenden Bienen. In China sind Menschen teilweise schon jetzt dazu gezwungen, Pflanzen händisch zu bestäuben, und in manchen Ländern wird bereits an der Entwicklung von Roboterbienen gearbeitet. Die Menschheit sei aber noch nicht bereit für Roboterbienen oder Ähnliches, wir müssten etwas gegen das Bienensterben unternehmen, meint Alija Dervic besorgt. Immerhin sind Bienen auch ein wichtiger Faktor in der landwirtschaftlichen Wertschöpfung, sie bestäuben 80 Prozent unserer Nutz- und Wildpflanzen.

In Montenegro leben rund 620.000 Menschen. Beeand.me ist überhaupt erst das dritte Software-Startup des Landes „In Österreich haben wir viele Möglichkeiten und viele potenzielle Partner“, sagt Hot. Sozusagen als Pilotprojekt hat Beeand.me kostenlos 50 Geräte an Imker in ganz Österreich verteilt – einerseits, um Feedback zum Produkt zu bekommen, andererseits, um die ersten Daten zu sammeln. „Wir müssen noch die optimalen Algorithmen entwickeln. Eine volle Datenbank ohne die richtigen Informationen und das entsprechende Data-Mining ist nutzlos“, erklärt die 24-Jährige, deren Masterarbeit von Data-Mining handelt. Aus einer kleinen Idee hat sich für Beeand.me ein ambitioniertes Projekt entwickelt: „Wir wollen den Imkern, den Bienen und schlussendlich auch der Menschheit helfen.“

Verkaufsstart 2018

Der offizielle Rollout des Startups soll im kommenden Jahr erfolgen. Die Kosten für das Ausrüsten eines Bienenstocks werden bei etwa 700 Euro starten, allerdings gibt es von der Europäischen Union eine Förderung in Höhe von 43 Prozent, wodurch sich die Kosten auf gut 400 Euro belaufen. Den Gründern zufolge sollen sich die Anschaffungskosten nach fünf Jahren amortisiert haben. Attraktiv ist Beeand.me nicht nur für Imker am Land: An vielen prominenten Plätzen wie etwa dem Dach des Wiener Rathauses (seit 2012) sind Bienen angesiedelt, auch auf Dächern von großen Firmen, Hotels oder Casinos werden Bienenstöcke immer beliebter. Wer den urbanen Bereich grüner gestalten möchte, liegt mit Bienen voll im Trend. Außerdem sind die Insekten gut fürs Image.

Jeden Bienenstock jederzeit und unabhängig von dessen Standort überwachen zu können bedeutet Zeit- und Kostenersparnis für jeden Imker. „Wir rechnen damit, dass ein Imker 25 Prozent mehr Bienenstöcke betreuen kann, was wiederum zu einer Gewinnsteigerung von 25 Prozent führt“, erklärt Martin Bittner, Business Angel von Beeand.me. Ein Bienenvolk produziert pro Stock zwischen 20 und 30 Kilogramm Honig pro Jahr. In einem Bienenstock leben in der Regel 50.000 bis 70.000 Bienen. Die Insekten legen etwa 100.000 Kilometer zurück, um ein Kilogramm Honig zu produzieren, und besuchen dafür zwischen ein und sechs Millionen Blüten.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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