Grazer Reeloq siegt mit Gadget-Sicherungs-Gadget bei Gründungsgarage

Im Finale der elften Auflage der Gründungsgarage von Uni Graz und TU Graz pitchten sieben Studierendenteams um ein umfassendes Startup-Support-Paket. Den Sieg holte sich das Grazer Projekt Reeloq mit einem Outdoor-Gadget zur Sicherung von Equipment wie Smartphones und Kameras.
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Gründungsgarage: Reloq setzt sich durch
©christofhütterphotography v.l.n.r. Martin Mader (Löwenherz Fitness), Matthias Ruhri (Up to Eleven), Sieger Lukas Watzinger (Reeloq), Jörg Kahlbacher (Aula X space)
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Timeular, Studo, Venuzle, Tellers oder Teamazing – das sind einige der vielen (meist steirischen) Startups, die in ihrer Frühphase bei der Gründungsgarage aufschlugen. Das Format vom Institut für Unternehmensführung und Entrepreneurship der Universität Graz und dem Institut für Unternehmungsführung und Organisation der TU Graz ging diesen Mittwoch mit seiner elften Auflage ins große Finale. Aus sieben Studierendenteams setzte sich im Pitch Reeloq aus Graz durch.

Video-Talk vom Finale der Gründungsgarage

Live mit Bernhard Weber und Matthias Ruhri über die Gründungsgarage 2019, sowie dem Sieger Lukas Watzinger von reeloq.at

Gepostet von DerBrutkasten am Mittwoch, 30. Januar 2019

Reeloq holt sich mit Gadget-Sicherungs-Gadget Pitch-Sieg

Das Startup hat ein Gadget entwickelt, mit dem Gegenstände wie Kameras oder Smartphones gesichert werden können. Die Funktionsweise – der Patentantrag ist gerade in Bearbeitung – erinnert dabei an einen Ski-Pass-Halter. Adressieren will man damit Outdoor-SportlerInnen und das Militär. Für den Pitch bei der Gründungsgarage gab es bei der anschließenden Prämierung Sachpreise im Wert von mehr als 6000 Euro. Darunter waren ein Legal Advisory-Paket der Kanzlei Likar Rechtsanwälte, ein Trainings-Paket von Löwenherz Fitness Company, Beratungsleistungen von Deloitte, Wildcard-Tickets für die Entrepreneurship Avenue und sechs Monate Co-Working im AULA x space.

Gründungsgarage: Academic Startup Accelerator

Die Gründungsgarage versteht sich als Academic Startup Accelerator. Sie begleitet Studierende mit realen Gründungsideen ein Semester lang und entwickelt die jeweiligen Geschäftsmodelle weiter. Teilnehmen können Studierende aller Studienrichtungen und Hochschulen. Dabei werden sie von erfahrenen MentorInnen aus der Praxis begleitet und unterstützt. Sie können die unterschiedlichen Kernkompetenzen und Erfahrungen der jeweiligen MentorInnen für sich nutzen und in individuellen Beratungsgesprächen davon profitieren.

50.000 Euro Leistungen pro Semester

Innerhalb eines Semesters werden so Beratungsleistungen im Wert von ca. 50.000 Euro zur Verfügung gestellt. Seit dem Start 2013 wurden mehr als 70 Teams in der Gründungsgarage begleitet, wobei über 30 Unternehmen gegründet wurden oder sich aktuell in Gründung befinden. Die daraus resultierende Gründungsquote von rund 25 Prozent kann sich im nationalen und internationalen Vergleich sehen lassen.

Bis 12. März können Studierendenteams sich noch für die zwölfte Auflage der Gründungsgarage bewerben. ⇒ Mehr Informationen

⇒ Zur Page des Sieger-Startups

Redaktionstipps

die Redaktion

Auch Künstliche Intelligenz kann menschliche Schwächen haben

Algorithmen erkennen Sarkasmus, aber sie können vergessen – zwei Themen, denen sich Wissenschaftlerinnen des Software Competence Center Hagenberg in ihren Forschungsarbeiten widmen.
/kunstliche-intelligenz-menschliche-schwachen/
Künstliche Intelligenz
(c) Adobe Stock / metamorworks
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Das Erkennen von Sarkasmus im Web ist sogar für Menschen ein schwieriges Unterfangen – für eine künstliche Intelligenz ist es umso komplizierter. Dabei wäre dies etwa im Onlinehandel wichtig, damit zum Beispiel eine Onlinerezension richtig eingeschätzt werden kann. Bisherige Sarkasmusdetektionen fokussieren sich auf die Erkennung von Sarkasmus auf Satzebene oder für eine spezielle Textphrase. Das Problem dabei ist, dass es oft unmöglich ist, einen einzelnen sarkastischen Satz zu identifizieren, ohne den Kontext zu kennen.

(c) SCCH

Diesem Thema widmet sich Nicole Schwarz vom Software Competence Center Hagenberg (SCCH) in ihrer Arbeit. „Ich arbeite dabei mit einem Deep Neural Network, das jeweils ein Convolutional Neural Network und ein Long-Short-Term Memory Network umfasst“, so Schwarz. Beide Methoden können Texte effizient klassifizieren, die vom Kontext des jeweiligen Textes abhängen, da beide über Speichereinheiten verfügen, um sich bereits gelernte Wörter aus dem Text merken zu können.

Die Ergebnisse der Arbeit zeigen somit, dass Deep Neural Networks die Genauigkeit simplerer Modelle übertreffen können – allerdings mit einem Wermutstropfen: Gäbe es mehr und bessere Daten, so könnten auch genauere Resultate erzielt werden.

Auch eine Künstliche Intelligenz kann vergessen

(c) SCCH

Daten sind zugleich das Thema, dem sich Sabrina Luftensteiner in ihrer Arbeit widmet. Denn Vergessen ist kein menschliches Privileg, wie sie erklärt: Auch bei Maschinen ist das sogenannte „katastrophale Vergessen“ ein Problem.

„Ich erforsche das katastrophale Vergessen, welches beim Online-Learning von neuronalen Netzen auftritt und wodurch gelernte Zusammenhänge in bestehenden Modellen bei der Anpassung mit neuen Daten verdrängt werden“, sagt Luftensteiner. Ein Modell komplett neu zu erstellen ist zum Beispiel in der Industrie aber oft zu aufwendig oder gar nicht möglich – etwa wegen des Überschreitens zeitlicher Limits oder auch, weil hier benötigte Daten fehlen.

In diesem Kontext sind auch zensurierte Daten ein Problem: Diese entstehen zum Beispiel durch physikalische Grenzen von Sensoren (z.B. Hitzesensoren) – sie führen zu einem verfälschten Modell, da die im Training genutzten Daten nicht den realen Daten entsprechen. „Ich habe daher ein Framework entwickelt, welches diese Ansätze einbindet und auf verschiedene Datensätze anwendbar ist. Durch die diversen Konfigurationsmöglichkeiten ist dieses Framework gegen das Vergessen in diversen Bereichen – vor allem aber in der Industrie – anwendbar“, so Luftensteiner.

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