04.05.2021

Wiener VC Apex Ventures investiert mit Partnern siebenstellig in Robotik Startup

Es geht um Künstliche Intelligenz für die Textilindustrie: APEX Ventures, Bayern Kapital und der HTGF investieren ins Münchner Robotik-Startup sewts.
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Apex Aventures, sewts, Robotik, Textil-Industrie
(c) sewts - Das Münchner Startup sewts setzt in der Textil-Industrie auf Automatisierung von Arbeitsprozessen.

Das Robotik-Startup sewts hat eine Seed-Finanzierungsrunde im insgesamt siebenstelligen Bereich abgeschlossen. Es entwickelt eine Software-as-a-Service-Lösung, mit deren Hilfe Industrieunternehmen Prozesse automatisieren können, in denen leicht verformbare Materialien verarbeitet werden. Zum Beispiel Textilien oder Folien. Zunächst soll die Technologie in industriellen Wäschereistraßen zum Einsatz kommen, langfristig sind branchenübergreifende Anwendungen in der Textilindustrie sowie im Hochtechnologiebereich geplant. An der Runde beteiligt haben sich APEX Ventures aus Wien, Bayern Kapital sowie der High-Tech Gründerfonds (HTGF). Auch der Bestandsinvestor „Initiative for Industrial Innovators“ und ein Konsortium erfahrener Business Angels haben ihre Engagements bekräftigt.

Problem Rechenleistung

In der Produktions- und Verarbeitungs-Industrie gibt es einige Robotik- und KI-basierte Lösungen zur Behandlung von festen und formstabilen Rohstoffen wie Metallen. Die Automatisierung von Fertigungs- oder Montageprozessen stellt Computer und Bildverarbeitungsprogramm heute noch vor enorme Probleme, denn die Anforderungen an die benötigte Rechenleistung sind zu groß.

Der Blick in die Zukunft

Derzeit verfügbare Roboter und Greifsysteme können deshalb solche, für Menschen einfache Vorgänge, wie etwa das Greifen eines Handtuches oder Kleidungsstückes, bislang nur unzureichend erfüllen. Die 2019 gegründete sewts GmbH mit Sitz in München hat mit ihren rund 20 Mitarbeitern sich des Problems angenommen und deshalb eine Steuerungs- und Bildverarbeitungssoftware entwickelt, die es Robotern ermöglicht, das Verhalten von forminstabilen Materialien beim Greifen auf Grundlage von selbst entwickelten, intelligenten Algorithmen in Echtzeit vorherzusagen.

Kern dieser Prognose-Technologie ist ein Ansatz zur Generierung künstlicher Trainingsdaten für die KI, welcher auf sogenannten Finite-Elemente-Methode-Simulationen beruht. Mithilfe dieses neuartigen Ansatzes kann das Startup ein breites Spektrum von Industrie-Prozessen automatisieren, die bisher technisch nicht darstellbar waren – wie etwa das Handling von Textilien oder Carbonfasern- und halbzeugen.

Automatisierung

Profitieren davon sollen beispielsweise industrielle Wäschereien: Einzelne Schritte, wie das Sortieren schmutziger Textilien oder das Einlegen der Wäsche in Faltmaschinen, müssen bisher von Hand durchgeführt werden. Für diese anstrengende Arbeit finden viele Wäschereien kaum noch Mitarbeiter, so das Problem der Branche. Mit der neuen Technologie soll dieser Schritt durch Roboter automatisiert werden.

Apex Ventures: „Anwendung und Auswirkung überzeugte“

„Uns hat im Team vor allem die Kombination aus hoher fachlicher Expertise, technischer Kreativität und der Fähigkeit, sich rasch in industrielle Anwendungen der sewts Technologie hineinzudenken und deren wirtschaftliche Auswirkungen abzuleiten, überzeugt“, erklärt Wolfgang Neubert, Partner bei APEX Ventures, das Investment.

Produkt in Serie bringen

Die Anwendungsbereiche der innovativen Technologie werden stetig erweitert und eröffnen neue Produktionsmöglichkeiten in der Textilindustrie, etwa in der Herstellung von Bekleidung. Langfristig zählt auch die Erschließung weiterer produzierender Branchen, etwa in der Verarbeitung von Folien und Schaumstoffen, zu den Ambitionen der drei Gründer Alexander Bley, Tim Doerks und Till Rickert. Die neuen finanziellen Mittel planen sie in die Weiterentwicklung ihrer Software zum Serienprodukt, den Ausbau des Entwicklungsteams sowie die Akquise mittel- und langfristiger Integrations- und Vertriebspartner zu investieren.

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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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