06.03.2026
FANCY BY NATURE

Zwischen Süßigkeit und Functional Food: Grazer Startup setzt auf Ballaststoff-Trend

Fermentation ist in der Food-Szene längst etabliert, war bisher aber meist auf Gemüse oder Getränke beschränkt. Das steirische Startup Fancy by Nature nutzt ein jahrtausendealtes Verfahren aus Vietnam für Bio-Früchte und will damit eine neue Snack-Kategorie im westlichen Markt einführen. Verkaufsargument sind dabei unter anderem der hohe Gehalt an Ballaststoffen und eine laut Startup positive Auswirkung auf die Darmgesundheit.
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Fancy-by-Nature-Gründer Robert Mörth | (c) Fancy by Nature
Fancy-by-Nature-Gründer Robert Mörth | (c) Fancy by Nature

Hinter dem Grazer Food-Startup Fancy by Nature steht Robert Mörth. Bevor er unter die Food-Gründer ging, war er mehr als 20 Jahre lang mit seiner eigenen Werbeagentur im Geschäft. Der Wunsch nach einer eigenen, nachhaltigen und sinnstiftenden Brand sei jedoch immer lauter geworden, schreibt der Gründer auf seiner Website. Die zündende Idee fand Mörth schließlich am anderen Ende der Welt.

„Es war ein Zufall, der mein Leben aber komplett verändert hat“, blickt Mörth auf die Anfänge zurück. Auf einer Reise habe er sich „in Vietnam in eine ururalte Fermentationsmethode verliebt“. Fasziniert vom Geschmack und der Optik der nach alter Tradition fermentierten, tiefschwarzen Früchte, beschloss er 2023, das Konzept für den westlichen Markt zu adaptieren.

„Schwarzes Gold“ für den Darm

Der technologische Kern des Startups liegt in der Verbindung von traditionellem Handwerk und moderner Lebensmitteltechnologie. Bei dem Prozess werden handgepflückte Bio-Früchte – konkret unterschiedliche Zitrusfrüchte sowie Apfel – mit Honig und Milchsäurebakterien veredelt und haltbar gemacht. Durch die Fermentation verfärben sich die Früchte komplett schwarz, weswegen das Startup dem Produkt den Spitznamen „schwarzes Gold“ gibt.

Profitieren will Fancy by Nature vom aktuell wieder verstärkten Food-Trend zu einer ballaststoffreichen Ernährung. Das kontrollierte Verfahren soll sicherstellen, dass das natürliche Pektin der Früchte als wertvoller, löslicher Ballaststoff erhalten bleibt. Dem Unternehmen zufolge regt das Produkt das Wachstum nützlicher Bakterien an, unterstützt eine gesunde Darmflora und liefert hochkonzentrierte bioaktive Substanzen wie Antioxidantien. Zudem sei die Frucht durch die Fermentation quasi „vor-verdaut“ und dadurch auch bei Unverträglichkeiten leicht bekömmlich.

Positionierung in der Nische

Mit seinem Ansatz möchte Fancy by Nature eine neue Kategorie im österreichischen Lebensmitteleinzelhandel etablieren. Das Startup will sich dabei strategisch in der Nische zwischen Süßigkeiten und stark angereicherten Functional-Food-Produkten positionieren. Angeboten werden die Snacks entweder pur oder in Bio-Zartbitterschokolade dragiert.

Produziert wird direkt in der Steiermark. Der Weg in den Handel war für das junge Unternehmen jedoch kein einfacher, wie der Gründer sagt: „Monate voller Arbeit, Rückschläge, Zweifel, Nächte, in denen ich am liebsten alles hingeschmissen hätte, aber eben trotzdem weitergemacht“, so Mörth. Gekauft werden kann der Snack aktuell im Online-Shop des Startups. Dort gibt es unterschiedlich große Sets mit verschiedenen Sorten beginnend bei 7,90 Euro für drei Packungen.

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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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