„Zweitfittester Mann der Welt“ steigt bei Wiener Startup Neoh ein

Das Wiener Protein-Riegel-Startup Neoh gewinnt Noah Ohlsen, die weltweite Nummer 2 im Crossfit, als Investor und Testimonial.
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Neoh: Das Gründer-Team (vlnr.) Patrick Kolomaznik, Adel Hafizovic, Manuel Zeller und Alexander Gänsdorfer - Crossfit-Nummer 2 Noah Ohlsen steigt als Investor und Testimonial ein
(c) Neoh: Das Gründer-Team (vlnr.) Patrick Kolomaznik, Adel Hafizovic, Manuel Zeller und Alexander Gänsdorfer
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  • Es ist nicht alles eitel Wonne, aber in Summe können wir sehr stolz sein“, sagt Manuel Zeller, Co-Founder und CEO des Wiener Protein-Riegel-Startups Neoh.
  • Denn zwar hätte man eigentlich noch ein stärkeres Wachstum geplant, für eine Verdopplung der Umsätze im ersten Halbjahr im Jahresvergleich habe es dennoch gereicht.
  • Auch die Deutschland-Expansion schreitet nach einer Verzögerung gut voran – bis Ende des Jahres will man rund 5000 Point of Sale haben.
  • Neu als Investor und Testimonial gewonnen werden konnte die weltweite Nummer 2 im Crossfit, Noah Ohlsen.

„Corona hat schon wehgetan. Es ist nicht alles eitel Wonne, aber in Summe können wir sehr stolz sein“, sagt Manuel Zeller, Co-Founder und CEO des Wiener Protein-Riegel-Startups Neoh (Alpha Republic GmbH). Denn zwar hätte man eigentlich noch ein stärkeres Wachstum geplant, für eine Verdopplung der Umsätze im ersten Halbjahr im Jahresvergleich habe es dennoch gereicht. Im Online-Geschäft habe man die Umsätze in der Zeit überhaupt verfünffacht.

Corona: Deutsche Handelsketten setzten auf Klopapier statt Schokoriegel

Auch für den Rest des Jahres stehen die Zeichen weiterhin auf Wachstum. Die Deutschland-Expansion habe durch Corona zwar zwischenzeitliche einen Dämpfer erlitten, erzählt Neoh-Co-Founder Adel Hafizovic: „Es waren eine Zeit lang gar keine Termine in Deutschland möglich. Die Handelsketten haben sich auf ihr bestehendes Geschäft fokussiert. Einen neuen Schokoriegel ins Sortiment aufzunehmen hatte da keine Priorität“. Und Hafizovic scherzt: „Es ging eher darum, genug Klopapier zu haben“.

Doch auch diese Hürde sei genommen. Mitte des Jahres sei man bei rund 1400 Point of Sales in Deutschland gestanden, bis Jahresende sollen es laut Plan etwa 5000 werden. Unter den neuen Vertriebspartnern sind nach REWE und Müller, die bereits zuvor gewonnen wurden, auch Kaufland, die Büntig Gruppe, Lekkerland und „Rewe to go“-Shops in Aral-Tankstellen. Weitere könne man derzeit noch nicht nennen.

Noah Ohlsen: „Zweitfittester Mann der Welt“ als Investor und Testimonial für Neoh

Bereits kommunizieren kann Neoh den Einstieg eines neuen Investors und Testimonials: die weltweite Nummer 2 im Crossfit, der von Medien daher als „zweitfittester Mann der Welt“ bezeichnete Noah Ohlsen aus den USA. Er steigt mit einer nicht genannten Summe ein. Neoh-Co-Founder Alexander Gänsdorfer verrät nur soviel: „Wir haben ursprünglich eine Sponsoring-Anfrage geschickt. Er und sein Management haben das sehr genau geprüft. Es hat insgesamt ein Jahr gedauert. Aber dann wollte er sich nicht nur sponsern lassen, sondern bei uns einsteigen – eigentlich mit einem noch größeren Anteil, als wir ihm derzeit geben können“.

Als globale Größe in der für Neoh wichtigen Trendsportart Crossfit und noch dazu als US-Amerikaner, sei Ohlsenn nach dem deutschen Fußball-Nationalspieler Jonathan Tah, der sich ebenfalls am Startup beteiligte, ein weiteres wichtiges Testimonial, sagt CEO Zeller: „Wir haben immer wieder die Herausforderung, dass zwar jeder den guten Geschmack unserer Riegel schmeckt, aber angezweifelt wird, ob sie wirklich die perfekte Nährstoff-Kombination haben. Wenn der zweitfitteste Mensch der Welt das bestätigt und so sehr an uns glaubt, dass er bei uns einsteigt, ist das sehr viel wert – und das direkt in einer Kernzielgruppe“.

die Redaktion

Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

Transfer Learning kann helfen, wenn nicht genug Daten für den Einsatz von KI-Anwendungen zur Verfügung stehen.
/wie-man-auch-mit-wenig-daten-ki-losungen-nutzen-kann/
(c) TRUMPF Maschinen Austria

Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt. Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können? Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden. Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann. Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).

Transfer Learning: Anschaulich illustriert

(c) SCCH

Links: Klassisches Machine Learning from Scratch bei dem für jeden Datensatz mit unterschiedlicher statistischer Charakteristik (z.B. Bilder einer Inspektionskamera für einen speziellen Bauteil) ein eigenes Modell gelernt wird (z.B. um einen Defekt im Bauteil zu erkennen). Das kann bei einem neuen Bauteil welcher nur in kleiner Menge produziert wird zu Problemen führen, da klassische Machine Learning Modelle sehr datenhungrig sind und schlechte Ergebnisse liefern, wenn zu wenige Daten vorhanden sind.

Rechts: Transfer Learning ist eine Erweiterung des klassischen Machine Learning Ansatz, die darauf abzielt Informationen neuer Daten mit Informationen alten Daten derart zu kombinieren, sodass das Problem von zu wenig Information (z.B. zu wenige Inspektionsbilder eines neuen Bauteils) gelöst werden kann.

Industrie als Vorreiter des Transfer Learning

„Seit 2010 setzen wir im Bereich Data Science Methoden des Transfer Learning ein. Vorbild waren Ansätze, mit denen bestehende Daten zur Problemlösung A mittels Künstlicher Intelligenz (KI) auf ein verwandtes Problem B übertragen werden können“, sagt Bernhard Freudenthaler, Area Manager Software Science am SCCH.

Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern. „Der Vorteil für Industriebetriebe liegt in der Zeiteinsparung. Denn ohne Transfer Learning muss für jede Maschinenkonfiguration das Training der KI wieder von Neuem begonnen werden.

Transfer Learning ist auch Thema im COMET-Projekt Deepred (Deep Learning based Predicictive Analytics and Optimization). Ein Schwerpunkt ist die Unterstützung vieler ähnlicher Prozesse mit dem Ziel, die richtige Lösung ohne teure, umfassende und prozessspezifische Datensammlung zu finden. Dadurch können KI-basierte Produktionsprozesse flexibler gestaltet und Trainingszeiten des KI-Modells im besten Fall ganz vermieden werden“, so Freudenthaler.

Künstliche Intelligenz für die Blechfertigung

In einer Forschungskooperation arbeitet das SCCH außerdem mit dem oberösterreichischen Maschinenbauunternehmen TRUMPF Maschinen Austria zusammen. „Wir sehen diese Entwicklung als große Chance“, sagt dazu Bernhard Fischereder, Leiter Forschung und Entwicklung bei TRUMPF: „Ziel der langfristigen Zusammenarbeit ist es, die Erkenntnisse der aktuellen Forschung zur Künstlicher Intelligenz und Industrie 4.0 in der Blechbearbeitung zu verankern.“

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