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 | Foto: 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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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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