SDHGlobal: 2 Minuten 2 Mentoren-Kandidat stoppte Projekt wegen Corona

Gründer Sergio Mechelk tritt heute mit Snack, Drink and Help Global (SDHGlobal) in der Puls4-Show 2 Minuten 2 Mentoren auf. Seit dem Dreh hat sich die Lage aber verändert.
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Sergio Mechelk mit SDHGlobal bei 2 Minuten 2 Mentoren
(c) Puls4 / Gerry Frank: Sergio Mechelk mit SDHGlobal bei 2 Minuten 2 Mentoren
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  • Der Wiener Sergio Mechelk macht dem Begriff „Jungunternehmer“ alle Ehre – er betreibt zwei Unternehmen.
  • Mit dem einen, verosnation.media, produziert er Videos, Social Media-Inhalte und Ähnliches – auch der brutkasten war schon sein Kunde.
  • Mit dem zweiten Unternehmen betreibt er Snack-Automaten – aus diesem Business entstand auch die Idee für das Projekt Snack, Drink and Help Global, mit dem Mechelk heute in der Puls4-Show 2 Minuten 2 Mentoren zu sehen ist.
  • „Wir verwenden Rollups, Bodenaufkleber und Poster vor/neben und über den Automaten, die jeweils einen Kontinent darstellen, den Kunden wertvolle Informationen zum Kontinent und dessen Challenges liefern, auf die UN Global Goals aufmerksam machen und bewusst zeigen, dass der Konsum an dem Automaten automatisch einen Impact auf diesem Kontinent hat“, wird auf der offiziellen Projekt-Page erklärt.
  • Doch wegen Corona ist das Projekt derzeit auf unbestimmte Zeit pausiert, wie Mechelk dem brutkasten verrät.

Der Wiener Sergio Mechelk macht dem Begriff „Jungunternehmer“ alle Ehre. 2018 maturiert hat er bereits zwei Unternehmen gegründet (schon davor machte er sich mit dem Künstlernamen Sergio Veros als DJ einen Namen). Mit dem einen, verosnation.media, produziert er Videos, Social Media-Inhalte und Ähnliches – auch der brutkasten war schon sein Kunde. Mit dem anderen betreibt der Entrepreneur Snack-Automaten. Aus diesem Business entstand auch die Idee für das Projekt Snack, Drink and Help Global (SDHGlobal), mit dem Mechelk heute in der Puls4-Show 2 Minuten 2 Mentoren zu sehen ist.

Mit dem Projekt habe er auf die Sustainable Development Goals (SDGs) der UNO aufmerksam machen wollen, sagt der Gründer. „Wir verwenden Rollups, Bodenaufkleber und Poster vor/neben und über den Automaten, die jeweils einen Kontinent darstellen, den Kunden wertvolle Informationen zum Kontinent und dessen Challenges liefern, auf die UN Global Goals aufmerksam machen und bewusst zeigen, dass der Konsum an dem Automaten automatisch einen Impact auf diesem Kontinent hat“, wird auf der offiziellen Projekt-Page erklärt. So waren im Zuge von SDHGlobal drei Snack-Automaten an Wiener Schulen bereits ausgestattet. Vier der 17 SDGs sollten so nicht nur thematisch behandelt werden. Zehn Prozent des mit den Automaten erzielten Gewinns sollten zudem in die Arbeit an den Zielen in Afrika und Europa fließen.

SDHGlobal: „nicht klar, ob wir es überhaupt fortsetzen können“

Doch wegen Corona kam es anders, sagt Mechelk gegenüber dem brutkasten: „Ich habe für das Projekt mit mehreren internationalen Kontakten zusammengearbeitet. Das hat sich durch Corona zwischenzeitlich verunmöglicht. Derzeit ist das Projekt leider auf unbestimmte Zeit pausiert. Aus unserer Sicht ist noch nicht klar, ob wir es überhaupt fortsetzen können, da die Lage wegen Corona unsicher bleibt“.

Darüber, was bei 2 Minuten 2 Mentoren herausgekommen ist, wollte der junge Gründer vor der Ausstrahlung freilich noch nichts sagen.

Neben SDHGlobal treten heute auch die Startups bzw. Projekte Sodex, Learney, HiCard und Gratos an.

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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  • „Wir verwenden Rollups, Bodenaufkleber und Poster vor/neben und über den Automaten, die jeweils einen Kontinent darstellen, den Kunden wertvolle Informationen zum Kontinent und dessen Challenges liefern, auf die UN Global Goals aufmerksam machen und bewusst zeigen, dass der Konsum an dem Automaten automatisch einen Impact auf diesem Kontinent hat“, wird auf der offiziellen Projekt-Page erklärt.
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