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Interview mit Clemens Wasner: Pionier der KI-Szene in Österreich

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Wenn man sich mit der KI- oder PropTech-Szene in Österreich beschäftigt, stößt man unweigerlich auf den Namen Clemens Wasner. Als Gründer von enliteAI und Mitbegründer von AI Austria sowie des European AI Forum hat Wasner maßgeblich zur Entwicklung der KI-Landschaft in Österreich beigetragen. In diesem exklusiven Interview teilt er seine Erfahrungen und Einblicke in die faszinierende Welt der künstlichen Intelligenz.

Der Weg zur KI

Clemens Wasner's Interesse an künstlicher Intelligenz wurde während seiner Zeit in Asien geweckt. "Ich habe fast zehn Jahre in Asien gelebt und bin 2016 nach Österreich zurückgekehrt", erzählt er. "In dieser Zeit, genauer gesagt 2014, wurde das erste selbstfahrende Auto von Google vorgestellt. Die Reaktion darauf in Asien war enorm."

Die Präsentation des autonomen Fahrzeugs löste in Asien, insbesondere in Japan, eine intensive Diskussion aus. Wasner erklärt: "In Japan war die Erinnerung noch frisch, dass Marken wie Sony und Toshiba hinter Samsung und LG zurückgefallen waren. Die große Frage war, ob im Automobilbereich dasselbe passieren würde - dass die Software aus den USA kommt und es relativ egal ist, woher das Auto selbst stammt."

Diese Entwicklung veranlasste asiatische Regierungen und Unternehmen, massiv in KI zu investieren. "China hat das Ganze noch einmal verstärkt", fügt Wasner hinzu. "Das hat bei mir die Frage ausgelöst: Wenn zwei der größten Volkswirtschaften der Welt so intensiv auf dieses Thema setzen, parallel zu den Entwicklungen in Amerika, macht es vielleicht Sinn, da genauer hinzuschauen."

Von der Idee zum Unternehmen

Nach seiner Rückkehr nach Österreich begann Wasner, sich intensiver mit dem Thema KI auseinanderzusetzen. "Ich habe mich zunächst mit Freunden und ehemaligen Kollegen zum Thema KI ausgetauscht", erinnert er sich. "Daraus entstand dann die Idee, eine Firma zu gründen."

Parallel dazu begann Wasner, sich einen Überblick über die KI-Landschaft in Österreich zu verschaffen. "Als Hobby habe ich angefangen, mich umzusehen, welche Firmen und Organisationen sich in Österreich mit KI beschäftigen", erzählt er. "So ist dann 2017 die erste AI-Landscape entstanden, eine umfassende Übersicht über KI-Player in Österreich - von Ausbildung über PropTech bis hin zu Agri-Tech."

Die Gründung von AI Austria

Ein zufälliges Zusammentreffen führte zur Gründung von AI Austria. Wasner erinnert sich: "Es hat sich durch Zufall ergeben, dass ich gemeinsam mit Hermann Hauser AI Austria gegründet habe. Wir waren auf einem Panel, als uns jemand fragte, ob es in Österreich eine Grassroots Non-Profit-Bewegung für KI gibt. Wir schauten uns an und sagten: 'Nein.' Daraufhin meinte Herr Hauser: 'Dann sollten wir eine gründen.' So unspektakulär ist die Hintergrundgeschichte."

enliteAI: Von der Dienstleistung zur Softwareentwicklung

Wasners Unternehmen enliteAI hat sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt. "Wir sind ursprünglich als Dienstleister gestartet", erklärt er. "Während der Covid-Pandemie haben wir uns dann zu 100 Prozent auf Softwareentwicklung umgestellt."

Aktuell bietet enliteAI zwei Hauptlösungen an. Die erste beschäftigt sich mit der Auswertung von Mobile Mapping-Daten. Wasner erläutert: "Mobile Mapping-Daten sind das, was man sieht, wenn man Google Street View öffnet. Es sind Bilder von Straßenzügen, oft verbunden mit Punktwolken-Daten, die eine dreidimensionale Lokalisierung auf einen Zentimeter genau ermöglichen."

Die von enliteAI entwickelte Softwarelösung ermöglicht es, aus diesen Daten wertvolle Informationen zu gewinnen. "Wir können eine Inventarisierung durchführen, also bestimmen, wo sich Verkehrszeichen oder Bodenmarkierungen befinden", erklärt Wasner. "Außerdem können wir den Straßenzustand analysieren und Risse in Straßen identifizieren. Das System lässt sich beliebig erweitern, zum Beispiel auf Laternen, Stromleitungen oder Fassaden."

Innovationen für die Zukunft

Die Softwarelösung von enliteAI füllt eine wichtige Lücke im Markt. Wasner betont: "Es gibt weltweit Tausende von Mobile Mapping-Unternehmen, die jedes Jahr zig Millionen Kilometer erfassen. Bisher gab es aber keine auswertende Software, die mit den Systemen unterschiedlicher Hersteller kompatibel ist. Wir versuchen, die Ersten zu sein, die diese Lücke schließen."

Die Technologie wird bereits in verschiedenen Städten und auf Autobahnen weltweit eingesetzt. "Unsere Lösung wird bereits in Wien, in Linz und auf diversen Autobahnen weltweit genutzt", sagt Wasner stolz. "Wir geben Street View quasi einen praktischen Nutzen, der über das bloße Anschauen hinausgeht."

Ausblick auf die Zukunft der KI

Abschließend gibt Wasner einen Ausblick auf die Zukunft der KI in Österreich und Europa. "Die KI-Landschaft entwickelt sich rasant", sagt er. "Mit Initiativen wie AI Austria und dem European AI Forum wollen wir sicherstellen, dass Europa in diesem wichtigen Technologiebereich wettbewerbsfähig bleibt."

Er betont die Bedeutung von Kooperationen zwischen Wirtschaft, Wissenschaft und Politik: "Nur wenn alle Akteure zusammenarbeiten, können wir das volle Potenzial von KI ausschöpfen und gleichzeitig ethische und gesellschaftliche Aspekte berücksichtigen."

Wasner sieht in der KI enorme Chancen für Österreich und Europa. "KI wird in nahezu allen Bereichen unseres Lebens eine Rolle spielen", prognostiziert er. "Von der Verbesserung der Gesundheitsversorgung über die Optimierung von Verkehrssystemen bis hin zur Bewältigung des Klimawandels - die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt."

Mit seinem Engagement in verschiedenen Organisationen und seinem Unternehmen enliteAI trägt Clemens Wasner maßgeblich dazu bei, Österreich und Europa im Bereich der künstlichen Intelligenz voranzubringen. Seine Vision einer innovativen, ethischen und zukunftsorientierten KI-Landschaft inspiriert und motiviert andere, sich ebenfalls in diesem spannenden Feld zu engagieren.

Wobei man dazusagen muss, Google setzt bei diesem Prozess auf relativ kostengünstigere Systeme. Bei Google geht es in erster Linie darum, Bilder zu haben und visuelle Informationen zu sammeln. Ein Beispiel wäre die Erfassung von Neubaugebieten, um zu sehen, wie deren Eingänge zu erkennen sind.

Im Gegensatz dazu sind die Systeme, die von Ziviltechnikern oder spezialisierten Mobile Mapping-Unternehmen verwendet werden, etwas teurer. Man kann hier von einem Preisfaktor von etwa 2 ausgehen, was bedeutet, dass wir von Kosten von ungefähr einer halben Million Euro sprechen. Mit diesen fortschrittlicheren Systemen lassen sich deutlich genauere Bestimmungen und Messungen durchführen.

Unser erstes Produkt in diesem Bereich nennen wir "Detect". Es handelt sich dabei um eine Softwarelösung zur Auswertung von Mobile Mapping-Daten. Diese Lösung ermöglicht es, die gesammelten Daten effizient zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

Der zweite Themenbereich, in dem wir tätig sind, befasst sich mit Lösungsfindung und Optimierung. Hier setzen wir Agentensysteme ein, um Stromnetze zu optimieren. Dies ist ein hochaktuelles und wichtiges Thema in der Energiebranche.

Der Begriff "Congestion-Management" ist in diesem Zusammenhang von großer Bedeutung. Mit dem steigenden Anteil erneuerbarer Energien in unseren Stromnetzen weltweit ist es zunehmend schwieriger geworden, das Stromnetz so auszubalancieren, dass weder Überlastungen noch Unterlastungen auf bestimmten Leitungen auftreten.

Derzeit wird dieses Problem oft so gelöst, dass entweder erneuerbare Energien vom Netz getrennt werden - was natürlich äußerst ineffizient ist und bildlich gesprochen dazu führt, dass Energie "verblasen" wird - oder dass bei Unterversorgung Energie aus fossilen Energieträgern zugekauft und eingespeist wird, typischerweise über den Spotmarkt.

Dies mag zunächst wie ein sehr abstraktes Problem klingen, aber es betrifft jeden von uns direkt über die Netzgebühr, die auf jeder Stromrechnung ausgewiesen ist. In Österreich belaufen sich die Kosten dafür auf etwa 250 Millionen Euro pro Jahr. In Deutschland sprechen wir sogar von 5 Milliarden Euro jährlich, und EU-weit von 30 bis 40 Milliarden Euro.

Unser Ansatz zur Lösung dieses Problems basiert auf KI-gestützten Agentensystemen. Diese Systeme machen Vorschläge, wie das Stromnetz geschaltet werden muss, um zu vermeiden, dass erneuerbare Energien abgeschaltet werden müssen und um die Notwendigkeit der Einspeisung fossiler Energie zu minimieren.

Je nach Netzarchitektur können wir mit unserer Lösung eine Reduktion der sogenannten Congestion-Management-Kosten um 40 bis 60 Prozent erreichen. Wir haben bereits diverse Forschungskooperationen in diesem Bereich initiiert, aber es ist noch ein weiter Weg, bis diese Technologie fest bei den großen Netzbetreibern weltweit installiert sein wird.

Aktuell arbeiten wir mit der französischen RTE, dem größten Netzbetreiber Europas, und mit der niederländischen TenneT zusammen. Diese Partnerschaften ermöglichen es uns, unsere Technologie in realen Umgebungen zu testen und weiterzuentwickeln.

Unsere Vision ist es, durch den Einsatz von KI-Technologien einen signifikanten Beitrag zur Optimierung und Stabilisierung von Stromnetzen zu leisten. Dies ist nicht nur aus wirtschaftlicher Sicht relevant, sondern auch im Hinblick auf die Energiewende und den Klimaschutz von großer Bedeutung.

Die Herausforderungen in diesem Bereich sind komplex, aber wir sind überzeugt, dass intelligente, KI-basierte Lösungen einen entscheidenden Unterschied machen können. Unser Ziel ist es, die Effizienz der Stromnetze zu steigern, die Integration erneuerbarer Energien zu verbessern und gleichzeitig die Kosten für Verbraucher zu senken.

Mit unseren innovativen Ansätzen und Technologien positionieren wir uns als Vorreiter in diesem zukunftsweisenden Feld. Wir sind stolz darauf, einen Beitrag zur nachhaltigen Energieversorgung und zur Bewältigung der Herausforderungen des Klimawandels zu leisten.

Die Zusammenarbeit mit führenden Netzbetreibern wie RTE und TenneT unterstreicht das Vertrauen, das die Branche in unsere Lösungen setzt. Wir sind zuversichtlich, dass wir durch diese Partnerschaften wertvolle Erkenntnisse gewinnen und unsere Technologien weiter verfeinern können.

Abschließend lässt sich sagen, dass die Optimierung von Stromnetzen durch KI-basierte Agentensysteme ein faszinierendes und zukunftsweisendes Feld ist. Es bietet enorme Potenziale für Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen, während es gleichzeitig einen wichtigen Beitrag zur nachhaltigen Energieversorgung leistet. Wir bei enliteAI sind stolz darauf, an der Spitze dieser Entwicklung zu stehen und freuen uns darauf, auch in Zukunft innovative Lösungen für die Herausforderungen der Energiebranche zu entwickeln.


Transkript

0:06 Clemens, wenn man ein bisschen recherchiert über die AI-Szene oder Proptech-Szene, dann kommt man unweigerlich an deinen Namen, stößt man irgendwann unweigerlich auf deinen Namen. Du bist neben deinem eigenen Unternehmen in Light AI, dazu kommen wir später auch noch in einigen anderen Organisationen die sich mit dem Thema befassen beschäftigt, engagiert. Ja, das hat sich so ergeben. Ich habe ziemlich lange in Asien gelebt, fast zehn Jahre, bin dann 2016 nach Österreich zurückgekommen, habe damit zunächst mit Freunden, Ex-Kollegen usw. dem Studium ausgetauscht zum Thema AI. Und so ist dann die Idee entstanden, die Firma zu gründen,

0:47 habe dann aber auch quasi als Hobby begonnen, mich umzusehen, welche Firmen in Österreich oder welche Organisationen sich mit AI. So ist dann 2017 die erste AI-Landscape entstanden, diese Übersicht über KI-Player in Österreich von Ausbildung, Proptech, Agri-Tech, also so umfassend. Also das ist eigentlich ein Hobby, das zum Projekt geworden ist. Und dann hat sich es durch ein Zufall ergeben, dass ich mit Hermann Hauser gemeinsam die AI Austria gegründet habe, den Verein. Also das haben wir auf einem Panel gemeinsam beschlossen, weil uns jemand gefragt hat, ob es in Österreich ein Grassroots Non-Profit Movement gibt.

Vollständiges Transkript anzeigen

1:22 Wir schauen uns so an und sagen nein. Dann sagt der Herr Hauser,, dann we should form one. Und das ist die Hintergrundgeschichte, sehr unspektakulär. Das heißt, ihr habt diese Idee gehabt, ein AI-Proptech zu gründen. Wie bist du grundsätzlich zu diesem Thema AI gekommen? Bist du irgendwann einfach in der frühen Unterwand, hast gedacht, hey, AI? Also das ist definitiv auf die Zeit in Asien zurückzuführen, weil, also war zehn Jahre dort und 2014 ist das erste selbstfahrende Auto von Google vorgestellt worden. Das Ding hat ausgeschaut wie AI. Also das hat noch nicht einmal Google Rainbow geheißen.

1:59 Und die Art und Weise, wie das in Asien aufgenommen worden ist, war halt wahnsinnig groß, irrsinnig groß. Das ist oft mit dem Öl-Schock verglichen worden in Japan. zwar, man muss dazu sagen, in Japan war damals die Erinnerung gerade recht frisch, dass zum Beispiel die ganzen Consumer Electric Brands, so wie Sony und Toshiba, dass die hinter Samsung und LG zurückgefallen sind. Und im Computerbereich Detto ist genau dasselbe passiert. Und die große Frage war dann ob jetzt im Automobilbereich dasselbe wieder fahren wird. Also dass die Software aus den USA kommt und wo dann das Auto selbst herkommt, ist relativ egal.

2:35 Und demfalls asiatische Regierungen haben dann und Firmen haben dann voll auf AI gesetzt und investiert, China das Ganze noch einmal. Und das hat bei mir dann eigentlich die Frage ausgelöst, wenn jetzt zwei der größten Volkswirtschaften der Welt so intensiv auf das Thema setzen und parallel in Amerika sowieso, vielleicht macht Sinn, da mal genauer hinzublicken, weil in Studienzeiten haben wir uns auch damit beschäftigt auf der TU, das war aber eher so zum drüberstreuen, das war jetzt nicht wirklich tief rein. Dementsprechend war das eigentlich so wirtschaftlich, es hat 2015-16 herum eigentlich schon so gewirkt,

3:10 wie das nächste große Thema. Du betreibst selber auch ein Unternehmen, ein eigengeschütztes Service, NLite AI. Was macht ihr da, warum geht's da? Also wir sind ursprünglich als Dienstleister gestartet vor sieben Jahren, sind dann aber während Covid 100 Prozent umgeschwenkt auf Softwareentwicklung. Und aktuell haben wir jetzt zwei Lösungen am Start. Die eine beschäftigt sich mit den Auswerten von sogenannten Mobile Mapping-Daten. Also für diejenigen, denen das kein Begriff ist, Mobile Mapping-Daten ist das, was man sieht, wenn man Google Street View öffnet. Also quasi, ich habe Bilder von Straßenzüge und sehr oft

3:47 stecken dahinter auch noch Punktwolken-Daten, also dass ich quasi wirklich dreidimensional das Ganze lokalisieren kann auf einen Zentimeter genau. Und was wir jetzt entwickelt haben, ist eine Softwarelösung, dass ich aus diese Daten heraus erstens einmal eine Inventarisierung durchführen kann oder Standortbestimmung, wo sind Verkehrszeichen, wo sind Bodenmarkierungen, beziehungsweise, dass ich auswerten kann, wie ist der Straßenzustand und welche Risse befinden sich auf Straßen etc. Kann natürlich beliebig erweitert werden auf sag mal, Laternen, Stromleitungen, Fassaden und so weiter und so fort.

4:19 Und diejenigen, sogenannte Mobile Mapping-Unternehmen, da gibt es weltweit Tausende, also es werden jedes Jahr zig Millionen Kilometer erfasst und es hat bis jetzt aber keine auswertende Software gegeben, die mit der Hardware, also mit den Systemen von unterschiedlichen Herstellern kompatibel ist und da versuchen wir die ersten zu sein. Es wird bereits eingesetzt in Wien, in Linz, diverseste Autobahnen weltweit. Das heißt, Street View quasi einen Nutzen zu geben, nicht nur einfach Anschauen. Ja genau, wobei man dazusagen muss, Google macht das mit relativ mehr Low-Cost-Systeme,

5:00 weil bei Google geht es wirklich nur darum, ich Bilder habe, ich schauen kann, so wie keine Ahnung, neue Neubaugase, wie ist euer Eingang zu erkennen. Die Systeme die jetzt wirklich von Ziviltechnik oder Mobile Mapping-Unternehmen verwendet werden, die sind ein bisschen teurer, sozusagen Faktor 2, da reden wir dann von ca. einer halben und damit kann ich dann schon viel genauere Bestimmungen machen. Genau, also dieses erste Produkt, das heißt bei uns Detect und das eben diese Softwarelösung, um Mobile Mapping-Daten auszuwerten. Das ist der zweite Themenbereich, kommt jetzt aus der Lösungs oder

5:33 Entscheidungsfindung und Optimierung. Da geht es darum, dass wir Agentensysteme einsetzen, um Stromnetze zu optimieren. Also der Begriff Congestion-Management wird dem einen oder der anderen schon einmal runtergekommen sein, da geht es, dadurch, dass der Anteil an erneuerbare Energien steigt in unsere Stromnetze weltweit, ist es massiv schwieriger geworden, das Stromnetz so auszutorieren, dass ich jetzt nicht Überlastung oder Unterlastung auf gewisse Leitungen habe und heutzutage wird das Ganze so gelöst, dass ich entweder erneuerbare Energien vom Netz trenne, also das ist dann natürlich ganz schlecht,

6:08 das wird sprichwörtlich verblasen oder dass wenn ich Unterversorgung habe, dass ich von fossile Energieträger Energie einspeise, also dass ich das dazukaufe am Spotmarkt. Das klingt jetzt alles wahrscheinlich wie ein sehr abstraktes Problem, aber jeder von uns zahlt das mit seiner Netzgebühr, die ja auch ausgewiesen ist auf der Stromrechnung. In Österreich beläuft sich das auf 250 Millionen pro Jahr. Also Euro in Deutschland reden wir hier von 5 Milliarden pro Jahr EU-weit von 30 bis 40 Milliarden. Und was wir jetzt machen ist, wir setzen auf AI-basierte Agentensysteme, die quasi Vorschläge machen,

6:46 wie das Stromnetz geschalten werden muss, damit ich die Erneuerbaren nicht runterdrauseln muss und damit ich überhaupt nicht in die Verlegenheit komme, fossile Energie einspeisen zu müssen. Und wir kommen dort je nach Netzarchitektur auf 40 bis 60 Prozent Reduktion von diesen sogenannten Congestion-Management-Kosten, haben da auch schon jetzt diverseste Forschungskooperationen am Laufen, ja, das ist noch ein steiler Gipfel, bis das wirklich fix installiert ist bei den großen Netzbetreibern weltweit. Aktuell arbeiten wir da mit der französischen RTE, das ist der größte Netzbetreiber Europas, und mit der niederländischen Tenet-ÖV

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