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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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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