Deep Learning-Software für Computer Aided Design sichert sich siebenstelligen Betrag

Deep Learning-Software für Computer Aided Design sichert sich siebenstelligen Betrag
Neural Concept will Ingenieure mit einer Deep Learning-Software bei der Entwicklung neuer Produkte unterstützen. Die Technologie adressiert zum Beispiel die Bereiche Automotive sowie Luft- und Raumfahrt.
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Neural Concept entwickelt eine Software für Computer Aided Design. Anders als in diesem Gebiet verbreitete Lösungen basiert die Technologie auf Deep Learning. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz sollen sich Entwicklungszyklen verkürzen und Produkte verbessern lassen. Die Anwendung adressiert vor allem Ingenieure aus den Bereichen Automotive, Luft- und Raumfahrt oder Robotik und Energie. Das Start-up mit Sitz in Lausanne sichert sich eine Finanzierung in siebenstelliger Höhe. Der High-Tech Gründerfonds und Constantia New Business investieren.

Jeder Ingenieur will ein Produkt entwerfen, das bestimmte Anforderungen optimal erfüllt, ein klares Ziel erreicht und ein Höchstmaß an Leistung bringt. Der Weg zu diesem Erzeugnis ist heute weitgehend steinig: Der Standardansatz in den Branchen Automotive, Luft- und Raumfahrt, Robotik und Energie besteht in Simulations-Software auf Basis von Computer Aided Design. Technologien wie Computational Fluid Dynamics sollen die Leistung neuer Konstruktionen analysieren. Die Berechnungen sind zeitaufwendig – nur wenige Möglichkeiten können untersucht werden. Der große Rest an potenziellen Lösungen wird zwangsweise verworfen. Hier setzt die Neural Concept SA mit ihrer Software an. Das Start-up aus Lausanne hat mit Neural Concept Shape nach eigenen Angaben eine Technologie entwickelt, die Simulationen von Tagen auf Minuten oder Sekunden beschleunigen kann. Die Anwendung ist laut Machern in der Lage, automatisch optimale Lösungen unter genau definierten Kriterien und Einschränkungen zu finden. Möglich macht das laut Unternehmen ein Deep Learning-System als Basis. Die künstliche Intelligenz versteht 3D-Formen und prognostiziert Simulationsergebnisse. Kern der Software ist ein Verfahren, das es Ingenieuren ermöglicht, dreidimensionale neuronale Netze effizient mit Computer Aided Design- und Simulationsdaten zu trainieren. Die Methode bedient sich direkt der Rohdaten der Mesh-Darstellung und lässt sich im Idealfall problemlos in bestehende Arbeitsabläufe integrieren.

Computer Aided Design auf Basis künstlicher Intelligenz: Ingenieure entlasten

Neural Concept ist ein Spin Off der École polytechnique fédérale de Lausanne. Das Gründerteam um CEO Pierre Baqué will langfristig Ingenieure entlasten – mit Hilfe der Deep Learning-Software für Computer Aided Design sollen diese sich auf ihre Kernaufgaben konzentrieren und Zeitverluste reduzieren können. Dieser Ansatz hat zwei Geldgeber überzeugt: Die High-Tech Gründerfonds Management GmbH und die Constantia New Business GmbH steigen bei dem Unternehmen ein. Insgesamt erhält das Start-up einen siebenstelligen Betrag. Im Bereiche Computer Aided Design ist Neural Conecpt mit seiner Technologie ein Vorreiter – in anderen Bereichen wird künstliche Intelligenz schon länger genutzt, um große Datenmengen zu analysieren. Das Berliner Start-up Morressier zum Beispiel trainiert die Algorithmen darauf, Textbausteine in wissenschaftlichen Publikationen zu erkennen. Damit sollen Überschneidungen verhindert werden. Im Dezember 2018 sammelten die Berliner 4,5 Mio. USD ein.

Neural Concept AG, Lausanne (CH)
Tätigkeitsfeld: Deep Learning-Software
Investoren: High-Tech Gründerfonds Management GmbH, Constantia New Business GmbH
Volumen: siebenstelliger Betrag (1. Finanzierungsrunde)