15.05.2024
FINANZIERUNG

zone14: Wiener KI-Fußball-Videoanalyse-Startup holt Investment und FFG-Förderung

Zone14 hat ein KI-basiertes System zur automatischen Video-Analyse von Fußballspielen entwickelt. Nun holte sich das Startup Kapital von der FFG und mehreren Investoren, darunter zwei der Runtastic-Gründer.
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zone14, Fußball-Analyse
(c) zone14 - Lukas Grömer, Simon Schmiderer und Tobias Gahleitner (v.l.n.r.) von zone14.

„Bei der FIFA-WM in Katar waren pro Spieler drei Analysten im Hintergrund beschäftigt“, sagt Simon Schmiderer, Co-Founder des Wiener Startups zone14 im brutkasten Founder Talk. Als er und sein späterer Co-Founder Lukas Grömer – beide begeisterte Hobby-Fußballer und Fußballfans – 2020 in einem Gespräch eher zufällig erfahren hatten, dass die Datenerfassung im Fußball weltweit noch manuell läuft, hätten sie es zunächst nicht glauben können.

„Ich dacht damals: Hey, es ist 2020!“

„Ich dacht damals: Hey, es ist 2020! Es kann nicht sein, dass immer noch die gesamten Daten, die man bei Champions League und Co eingeblendet bekommt, per Hand erhoben werden“, erzählt Schmiderer. Dann habe man schnell herausgefunden: „Es ist de facto so, weil es im Profifußball einfach leistbar ist, dass man diese Daten in Südostasien oder dergleichen händisch auswerten lässt.“ Gemeinsam mit Grömer, einem Computer Vision-Profi fiel der Entschluss, eine KI-basierte automatische Videoanalyse-Lösung zu bauen. Und auch die erste Zielgruppe war klar: Nicht der Profi- sondern der semiprofessionelle Amateurbereich.

zone14: Von der Datenerfassung zur All-in-one-Lösung

Mittlerweile nutzen mehr als 65 Fußbalvereine in fünf Ländern die Lösung von zone14 – nicht nur Amateur- sondern teilweise auch bereits Profi-Vereine. „Die Basis ist unser eigenes Plug and Play-Kamerasystem. Das schicken wir direkt an die Vereine, die es komplett selbst installieren. Wir kalibrieren dann das System und der Rest passiert online“, erklärt Schmiderer.

zone14-Co-Founder Simon Schmiderer im brutkasten Founder Talk:

Inzwischen geht es dabei nicht mehr nur um die genannte Datenerfassung. „Wir haben im Hintergrund gemeinsam mit den Trainer:innen eine ganz einfache Videoanalyse-Lösung entwickelt“, sagt der Gründer. Denn diese würden zwar gerne so arbeiten „wie Nagelsmann, Tuchel, Mourinho und Co“, hätten aber nicht die Zeit dafür. „Sich acht Stunden für eine Videoanalyse hinsetzen ist im Amateur- oder im semiprofessionellen Bereich nicht machbar“, so Schmiderer. Das zone14-System erstellt automatisch eine Playlist aus relevanten Szenen für die Nachbesprechung am nächsten Tag.

Zudem hat zone14 inzwischen auch ein Livestreaming-Feature und weitere Angebote. „Wir bieten auch kleine Marketing-Tools und ein Vereins-TV. Das heißt, der Verein hat wirklich eine All-in-one-Lösung, die von Analyse bis Vermarktung alles abdeckt“, sagt Schmiderer. Zu zahlen sind dafür – je nach Package – zwischen 115 und 165 Euro pro Monat.

Zwei Runtastic-Gründer und weitere steigen bei zone14 ein

Nun holte sich zone14 ein nicht näher beziffertes sechsstelliges Investment und eine FFG-Basisprogramm-Förderung. Zu den Bestandsinvestoren Tim Moser (TM Group), Philipp Omenitsch und Wolfgang Reisinger (Tractive) kamen in dieser Runde die Runtastic-Gründer Alfred Luger und Christian Kaar, Business Angel Silke Greiner von der A&S Beteiligungsgesellschaft sowie BE-terna-Gründer Christian Kranebitter hinzu. Sie alle seien selbst fußballbegeistert, betont Schmidinger.

FFG-Förderung als „Beschleuniger“ fürs Investment

Die FFG-Förderung sei dabei zu einem „Beschleuniger der Investmentrunde“ geworden, erzählt der Gründer im Founder-Talk. „Aktuell ist es natürlich wahnsinnig schwierig, Finanzierungsrunden aufzustellen, vor allem, wenn man sich das Ziel gesetzt hat, dass man nicht Bestandsinvestoren anzapft, sondern zusätzliche Investoren an Bord holt. Wir haben im Februar die Zusage von der FFG bekommen und dann ist es Schlag auf Schlag gegangen.“ Bis 31. März sei dann alles unter Dach und Fach gewesen.

Die Förderung soll nun helfen, die Videoanalyse technisch weiter zu verbessern, damit zusätzliche nützliche Daten erhoben werden können. Denn bislang werden etwa Tore und Torschüsse noch nicht erfasst. Auf der wirtschaftlichen Seite will zone14 bis 2025 kostendeckend arbeiten. „Dann können wir aus einer starken Position eine Wachstumsrunde raisen“, meint Schmiderer. Die Internationalisierung hat indessen längst gestartet – das Startup zählt etwa schon Clubs aus Deutschland oder Portugal zu seinen Kunden.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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