10.04.2024
FÖRDERUNG

Wiener Startup refinq erhält eine halbe Million Euro von der FFG

Es analysiert Geodaten und hilft Unternehmen dabei, Risikoanalysen für Naturkatastrophen zu erstellen. Dafür erhielt das Wiener Startup refinq knapp eine halbe Million Euro an Fördergeldern.
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Lukas Fischer, Franziska Walde und Markus Berger (v.l.n.r.) - das Gründerteam von refinq (c) Auguste Marceau
Lukas Fischer, Franziska Walde und Markus Berger (v.l.n.r.) - das Gründerteam von refinq (c) Auguste Marceau

Das Wiener Startup refinq entwickelt ein SaaS-Tool unter dem Namen “Nature Intelligence Hub”, das Umweltdaten in umsetzbare finanzielle Erkenntnisse für Unternehmen umwandelt. Gegründet wurde refinq von Franziska Walde, Lukas Fischer und Markus Berger im Juni 2023 – und erhielt erst kürzlich eine Förderung der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft mbH in Höhe von 480.000 Euro.

Dashboard für Natur-Risikoanalysen

Refinq nutzt geografische Daten und maschinelles Lernen, um Biodiversitätsrisiken in strategische Vorteile umzuwandeln. Dabei agiert das Startup unter dem Motto “Pioneering the Future of Nature Assessments”. Sein erst kürzlich von der FFG gefördertes SaaS-Tool “Nature Intelligence Hub” steht noch in Entwicklung:

“Unser Nature Intelligence Hub ist ein Dashboard, mit dem wir für Unternehmen – basierend auf geografischen Daten – Klimarisikoanalysen machen”, erklärt Co-Founderin Franziska Walde im Gespräch mit brutkasten. “Derzeit stehen viele Unternehmen vor der Herausforderung, regulatorischen Vorschriften gerecht zu werden – vor allem in Anbetracht des EU-Green Deals.”

Dabei will refinq helfen: Über das Dashboard des Nature Intelligence Hubs erstellt das Unternehmen standortbezogene Risikoanalysen in Bezug auf zu erwartende Naturkatastrophen wie Hitze, Dürre oder Überflutungen.

Dafür nutzt refinq geografische Daten und maschinelles Lernen. Die Risikoanalysen beziehen sich nicht nur auf die eigenen Standorte der Kundenunternehmen, sondern auch auf ihre gesamte Wertschöpfungskette, erklärt Walde.

refinq hilft beim Impact Management

Refinq hilft Unternehmen also dabei, Impact Management zu betreiben: “Wir erstellen Worst- und Best-Case-Szenarien für die nächsten Jahre. Unsere Risikoanalysen betreffen konkrete Produktions- oder Wertschöpfungsstandorte von Unternehmen. Ist eine Produktionsstätte beispielsweise von einem Fluss in der Nähe abhängig, der aber durch Dürre auszutrocknen droht, so sollte das dort ansässige Unternehmen seine Geschäftsstrategie gegebenenfalls adaptieren. Für derartige Risikoberechnungen steht unser Nature Intelligence Hub zur Verfügung. Auf Basis unserer Analysen können Unternehmen schließlich entsprechende Finanz- und Strategieentscheidungen treffen”, erklärt Co-Founderin Walde.

KI-gestützte Naturdaten als Basis

Standort-Risikoanalysen sind kostenintensiv – nicht aber mit skalierbaren Lösungen wie jener von refinq, erklärt Walde: “Unser AI-basiertes Modell bauen wir step by step auf. Aktuell entwickeln wir Algorithmen dafür.”

Funktionieren soll das Ganze also durch die Bereitstellung von KI-gestützten Naturdaten, die aus verschiedenen Quellen zusammengeführt, validiert und verarbeitet werden. Genutzt werden dabei unter anderem Geodaten und Satellitenbilder.

Mit seinem Tool will das dreiköpfige Founderteam Unternehmen vor Umsatzeinbußen und Mehrkosten warnen. Die auf Geodaten basierenden Berichte dienen schließlich als strategische Grundlage für das Managementboard von Kundenunternehmen. Erhältlich sei das Tool bis auf Weiteres auf Subscription-Basis.

Das Umwelt-Startup will damit eine kosteneffiziente Datenerfassung erleichtern und bei der Einhaltung von Umweltvorschriften wie TNFD, CSRD, ESRS oder SBTN unterstützen.

Auch Belegschaft wird ausgebaut

Vor ihrer Startup-Gründung war Walde als CSO (Chief Sales Officer) bei Börsianer Friends tätig. “Durch zahlreiche Gespräche, die ich mit Vorständen hatte, habe ich festgestellt, dass auf Unternehmen durch den Green Deal ein erheblicher Aufwand zurollt – vor allem in puncto Reporting und Strategieentwicklung”, erzählt Walde brutkasten.

Fortan soll die Förderung auch zur Erweiterung der Belegschaft genutzt werden – insbesondere für Mitarbeitende aus Wissenschaft und Forschung. “Unser Ziel ist es, Datenlücken zu schließen und bessere Erkenntnisse für die Berichterstattung, die Bewertung der biologischen Vielfalt und der Klimaverträglichkeit sowie der finanziellen Auswirkung zu gewinnen”, schreibt das Startup auf LinkedIn.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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