12.02.2024

wikimoves: Salzburger Startup entwickelt AI-basierte Tanz-App

Das neue Tanzen passiert im 16:9-Format. Mit dem TikTok-Zeitalter entstehen neue Geschäftsmodelle, so auch die Idee des Tänzers Alexander Wengler, der mit wikimoves einen gesünderen Lebensstil promoten will.
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Alexander Wengler, Tänzer, Gründer und CEO von wikimoves (c) Alexander Wengler und wikimoves, LinkedIn

Im Zeitalter von TikTok, User-Generated-Video-Content und Bewegungsmangel kommt die Geschäftsidee dieses Salzburger Startups gerade richtig: Mit wikimoves aus Elixhausen in Salzburg können Bewegungsfreudige nämlich ab sofort tanzen lernen.

Die von wikimoves eingesetzte Movement AI analysiert Bewegungen auf Videoaufnahmen, vergleicht sie mit Referenzbewegungen und gibt Verbesserungsvorschläge. Trainiert werden kann vorerst bei Fitnessübungen, Break Dance Sessions oder kommerziellen TikTok-Tanzstilen. Weitere Stile wie Salsa sollen folgen.

wikimoves ermöglicht das Tanzen „wie die Profis“

Gestartet wurde wikimoves als Projekt der In Digital Form GmbH. Gründer Alexander Wengler bringt als professioneller Tänzer und Choreograf sowie mit seinem beruflichen Hintergrund in der 3D-Filmtechnik das notwendige Know-how mit, um mit wikimoves eine „Enzyklopädie der Bewegungen zu schaffen“.

Die Augmented Reality und 3D App dient in erster Linie dazu, Bewegungen und einzelne Tanzschritte bis hin zu ganzen Tänzen zu erlernen. Aufgenommen werden die Trial Dances in einem eigenen Motion Capture Studio, woraus ein digitaler Avatar erstellt wird. Die Mission von In Digital Form sei es damit, einen gesünderen Lebensstil zu promoten und mehr Spaß und Leichtigkeit mit sportlicher Betätigung zu verbinden.

„Kinder können sich nicht mehr bewegen“

Wengler war unter anderem als Choreograf und Tänzer der Compagnie Nobulus als Hauptact des internationalen HipHop Theater Festivals Breakin Convention 2007 im Einsatz. Zudem organisiert er jedes Jahr das Tanzfestival HipHop goes Theatre in Salzburg und ist als Tanztrainer tätig.

„Ich unterrichte ehrenamtlich als Tanzlehrer – und dabei ist mir immer öfter aufgefallen, dass Schüler:innen enorme Probleme dabei haben, sich Schritte zu merken. Bewegungen fallen diesen immer schwerer“, erinnert sich der Tänzer an die Zeit vor der wikimoves-Gründung.

„Während ich als Tänzer unterwegs war, hab ich viele Auftritte und Shows, die ich hatte, auch selbst verfilmt und produziert. Mit meinem Hintergrund in der 3D-Filmtechnik wollte ich etwas schaffen, dass Kindern, Jugendlichen und allen, die das Tanzen lernen wollen, bei ihrem Körperbewusstsein hilft“, erzählt Wengler dem brutkasten.

Tanztraining wird gamifiziert

Ursprünglich war wikimoves als eine Art Nachschlagewerk für Tanzschritte geplant. Gemeinsam mit CTO Günther Eder hat sich Wengler schließlich auf die Gamifizierung der Applikation spezialisiert: „Wir wollen dem Tanzen und dem Sport im Allgemeinen einen spielerischen Touch-Verleihen. Wikimoves eignet sich optimal für die TikTok-Generation und alle, die einfach Lust auf tänzerische Bewegung haben“, meint Wengler.

Zur Verfügung stehen vorerst Fitnessübungen und sogenannte Partytänze, wie sie auf der Video-Social-Plattform TikTok vorzufinden sind. Interessierte können zu ihrer Lieblingsmusik tanzen, wobei „man Moves von allen Seiten und in allen Geschwindigkeiten anschauen kann“, erklärt der Choreograf.

Bislang wurde die App mit etwa hundert Betatester:innen getestet. Der offizielle Launch erfolgt am morgigen Dienstag in den Appstores von Android und Apple. Die Demoversion ist in Österreich und Deutschland kostenfrei downloadbar.

Voice-Befehle und weitere Tanzstile geplant

„Wir planen, dass wir im nächsten Jahr neue Tänze und Schritte releasen werden. Wir möchten es ermöglichen, dass Menschen miteinander und gegeneinander spielen können. Unsere Vision ist es, einen Voice-gesteuerten KI-Trainer einzubauen, der auf Sprachbefehle reagieren und Trainings auf starten kann“, erklärt Wengler im brutkasten-Gespräch.

„In Zukunft gibt es auch professionelle Tanztrainings – unter anderem HipHop und Breakdance-Trainings oder Salsa-Sessions“, verrät der Gründer die Pläne von wikimoves. Aktuell sei die App aufgrund der hohen Auflösung der Videos eher für „bessere Geräte“ geeignet, erklärt Wengler: „Drei bis vier Jahr alte Geräte schaffen es, für ältere Modelle ist das dann leider nicht mehr möglich.“

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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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