Emmi AI ist ein auf KI-gestützte physikalische Simulation spezialisiertes Spin-off der Johannes Kepler Universität Linz, das den erfolgreichen Abschluss einer Finanzierungsrunde in Höhe von 15 Millionen Euro bekannt gegeben hat. Damit handelt es sich um die größte Investition, die je in der Frühphase in ein österreichisches Start-up getätigt wurde.
Zu den Investoren der Runde gehören die Venture-Capital-Fonds three.vc, Speedinvest, Serena und Push.vc. Bemerkenswert: Erstmals investieren damit alle führenden österreichischen Wagniskapitalgeber gemeinsam in ein Start-up, was das außergewöhnliche Vertrauen der Geldgeber in Emmi AI aIs Technologie und Team unterstreicht.
Produktionszyklen werden verkürzt
Emmi AI entwickelt KI-gestützte Physik-Simulationsmodelle für industrielle Anwendungen – etwa in der Fluiddynamik, Multiphysik oder Festkörpermechanik. Durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz werden aufwendige Simulationen drastisch beschleunigt: Prozesse, die bislang Tage dauerten, können dank dem JKU Spin-off Emmi in wenigen Sekunden durchgeführt werden. Auf diese Weise lassen sich Entwicklungs- und Produktionszyklen in der Industrie radikal verkürzen, was Unternehmen hilft, Innovationen schneller voranzutreiben.
Das JKU Spin-off Emmi AI ist ein großartiges Beispiel, wie wissenschaftliche Exzellenz mit unternehmerischem Pioniergeist verbunden wird. Ich gratuliere Johannes Brandstetter und dem Team von Emmi AI zu diesem tollen Erfolg und bin zuversichtlich, dass ihre Forschung weiterhin wegweisende Impulse geben wird.
JKU-Rektor Stefan Koch
„Bahnbrechende Lösungen“
„Unsere Mission bei Emmi AI ist es, die Grenzen des industriellen Engineerings neu zu definierenˮ, sagt Johannes Brandstetter, Chief Scientist, Mitgründer von Emmi AI und Forscher am Institut für Machine Learning an der Johannes Kepler Universität Linz. „Durch die Verknüpfung von KI und Physik können wir Simulationen, die früher Tage gedauert haben, nun in Echtzeit durchführen. Das ist ein Quantensprung für Forschung und Industrie. Diese Seed-Finanzierung ermöglicht es uns, unsere wissenschaftliche Vision noch schneller in die Tat umzusetzen und unsere bahnbrechenden Lösungen in weitere Industriebereiche zu tragen.ˮ
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