Wiener Immo-Riese Soravia beteiligt sich an PropTech-Startup PriceHubble

Das PropTech PriceHubble sichert sich nach der Checkmyplace-Übernahme unter anderem ein Investment der Soravia Gruppe.
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PriceHubble-CEO Julien Schillewaert. (c) zvg
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  • PriceHubble, ein mittlerweile global aktiv PropTech-Startup, erhält im Rahmen einer Finanzierungsrunde weiteres Kapital.
  • Federführende Investoren sind der Helvetia Venture Fund und Swiss Life.
  • Zudem holt PriceHubble mit der SORAVIA in Österreich und Frank Strauss weitere institutionelle und strategisch relevante Investoren an Bord, heißt es in einer Presseaussendung.
  • PriceHubble wird das frische Kapital in sein globales Wachstum, die weitere Produktentwicklung und den beschleunigten Mitarbeiteraufbau an allen fünf Standorten investieren.
  • Das vor vier Jahren gegründete Unternehmen ist neben dem Heimatmarkt Schweiz auch in Frankreich, Deutschland, Japan und Österreich aktiv.
  • In Österreich hatte PriceHubble vor wenigen Wochen für Aufsehen gesorgt, nachdem man das hiesige ProTech Checkmyplace zu 100 Prozent übernommen hatte.

PriceHubble, ein mittlerweile global aktiv PropTech-Startup, erhält im Rahmen einer Finanzierungsrunde weiteres Kapital. Federführende Investoren sind der Helvetia Venture Fund und Swiss Life. Zudem holt PriceHubble mit der Soravia in Österreich und Frank Strauss (ehem. Vorstandsvorsitzender Deutsche Postbank) weitere institutionelle und strategisch relevante Investoren an Bord, heißt es in einer Presseaussendung. Die Höhe des Investments ist nicht bekannt.

Wofür PriceHubble das Investment verwendet

PriceHubble wird das frische Kapital in sein globales Wachstum, die weitere Produktentwicklung und den beschleunigten Mitarbeiteraufbau an allen fünf Standorten investieren. Das vor vier Jahren gegründete Unternehmen ist neben dem Heimatmarkt Schweiz auch in Frankreich, Deutschland, Japan und Österreich aktiv. Derzeit besteht das Team aus 72 Mitarbeitern. Das Data-Team von PriceHubble ist laut Aussendung „inzwischen eines der grössten in Europa mit Fokus auf Immobilien“.

„Durch die neu gewonnenen Finanzmittel sind wir bestens für die weitere Expansion gerüstet und können unsere europäische Spitzenposition als Proptech für datengetriebene Immobilienbewertungen und Standortanalysen weiter ausbauen“, sagt PriceHubble-Gründer Stefan Heitmann.

Video: Das Geschäftsfeld von PriceHubble

PriceHubble: Wachstum in Europa und Asien

„Wir verzeichnen auch in der durch COVID-19 geprägten Zeit ungebremstes Wachstums in allen Märkten“, kommentiert Markus Stadler, PriceHubble Mitgründer und COO, den aktuellen Geschäftsverlauf. Durch starkes Wachstum in Europa und Asien konnte das Proptech-Unternehmen innerhalb der letzten 12 Monate die Kundenanzahl laut Eigenangabe auf mehrere hundert B2B-Kunden verfünffachen.

PriceHubble kaufte Checkmyplace

In Österreich hatte PriceHubble vor wenigen Wochen für Aufsehen gesorgt, nachdem man das hiesige ProTech Checkmyplace zu 100 Prozent übernommen hatte.

Soravia zählt mit mehr als 600 realisierten Projekten und einem Projektvolumen von über 6,3 Mrd. Euro zu den führenden Immobilien-Projektentwicklern in Österreich, Deutschland und CEE. Mit allen Beteiligungen beschäftigt Soravia rund 2.700 Mitarbeiter.

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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