15.01.2019

Wiener Startup Danube wagt mit AI-Tool einen Blick in die Zukunft

Die beiden Gründer der äußerst erfolgreichen österreichischen Chemie-Lernapp "Waltzing Atoms" Philipp Wissgott und Klemens Senn haben mit Danube ein neues AI-Vorhersage-Tool entwickelt. Im Wiener Motto am Fluss präsentierten sie heute, Dienstag, Danube am Beispiel einer Live-Vorhersage für die Rückrunde der deutschen Bundesliga. Das Tool soll künftig unter anderem im Bereich des Recruitings zur Anwendung kommen.
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Danube
(c) Danube

In einer Zeit von Big Data ist es oft schwierig bei der Flut an Daten den Überblick zu behalten. Die beiden Gründer des Wiener AI-Startups Danube Philipp Wissgott und Klemens Senn – auch bekannt als Macher der Chemie-Lernapp „Waltzing Atoms“ – vergleichen es mit der Verschmutzung von Ozeanen, da auch das „Datenmeer“ voller unnötiger Informationen sei. Dies führe dazu, dass Prognosen, die auf AI-basieren, oftmals ungenau seien. Mit einem neu entwickelten AI-Vorhersage-Tool, das die Gründer heute Dienstag im Rahmen einer Pressekonferenz im Wiener Motto am Fluss der Öffentlichkeit präsentierten, wollen sie Prognosen künftig vereinfachen. Das Tool könnte künftig auch im Bereich des Recruitings von Mitarbeitern zur Anwendung kommen.

+++ Wiener Startup “Waltzing Atoms” will digitales Klassenzimmer möglich machen +++ 

Kaum Daten benötigt

Bei Danube handelt es sich aus technischer Sicht um ein AI-Vorhersage-Tool, das auf einem multidimensionalen Sortierungsalgorithmus aufbaut. Wie Wissgott und Senn erläutern, begann die Entwicklung von Danube vor zirka sechs Monaten, mit der Idee unfaire Beispiele der Mathematik-Zentralmatura zu erkennen. Dabei sei laut dem Gründer-Duo sehr schnell klar geworden, dass sich die Technologie auch in den Bereichen Sport, Recruiting von Mitarbeitern, sowie in der Entwicklung von Produkten in der Industrie einsetzen lasse. „Wir waren am Anfang selbst von der Anzahl der Anwendungen überrascht“, so Senn, der für technische Umsetzung von Danube verantwortlich ist.

Künftige Anwendungsfelder

Wie Wissgott und Senn betonen, könne die Plattform von jedem ganz einfach über den Webbrowser verwendet werden. Als Test empfehlen die Gründer einfach selbst eine Excel-Tabelle hochzuladen, die beispielsweise Daten von Sportereignissen beinhaltet. Demnach können Nutzer mit Danube in kürzester Zeit vorhersagen, welche Fußballmannschaft das nächste Match gewinnt. Die Basisversion ist kostenlos. Mit dem Tool lassen sich jedoch nicht nur Sportereignisse vorhersagen, sondern es hätte auch im Human-Ressource-Bereich oder der Industrie einen Mehrwert, so die Gründer.


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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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