Mit GeoAI unter den besten Start-Ups Österreichs

Blackshark.ai wurde in den Top 100 Start-Ups des Trend-Magazins 2024 ausgezeichnet und erhielt internationale Anerkennung vom World Economic Forum und Sifted. Das Unternehmen entwickelte den ersten globalen Digitalen Zwilling für den Microsoft Flugsimulator 2020 und hat sich auf Geo-Analytics und synthetische 3D-Generierung spezialisiert. Es führt erfolgreiche Datenkooperationen durch und startete Ende 2023 Orca Huntr, ein einfach anwendbares Generative-AI-Tool zur Objektdetektion in Bilddaten.

Im Ranking des Trend-Magazins der Top 100 Start-Ups im Jahr 2024 platzierte sich Blackshark.ai im Spitzenfeld. Diese nationale Wertschätzung für das Grazer Deep-Tech Unternehmen zeigt sich auch in der internationalen Wahrnehmung. So listete das World Economic Forum 2023 Blackshark.ai unter den Top 100 globalen Technologie Pionieren und Sifted (das Start-Up Magazin der Financial Times) rankte die Firma unter den "50 hottest startups to watch" in der Schweiz und Österreich.

Blackshark.ai kreierte den ersten globalen Digitalen Zwilling auf Basis von Satellitendaten für den Microsoft Flugsimulator 2020. Seitdem hat sich das Unternehmen auf Geo-Analytics und synthetische 3D-Generierung spezialisiert. Das große Innovationspotenzial der hauseigenen GeoAI-Entwicklungen spiegelt sich auch in aktuellen Datenkooperationen mit Maxar Technologies und Capella Space wider. Im November 2023 schloss Blackshark.ai eine Series-A Finanzierungsrunde über insgesamt 35 Mio. USD ab.

Ende 2023 launchte das Unternehmen Orca Huntr: ein Generative-AI-Tool zur Objektdetektion in Bilddaten, welches inputagnostisch anwendbar ist und keine technischen Vorkenntnisse bei den Anwender:innen voraussetzt.

Video: No-Code Objektdetektion mit Orca Huntr

Auch in der nationalen Forschungslandschaft konnte Blackshark.ai Erfolge verbuchen, wie die FFG-Success-Story aus dem Sommer 2023 verdeutlicht. Hierbei ist insbesondere das ASAP-Projekt AI4LULC hervorzuheben. Gemeinsam mit EO-Expert:innen von Joanneum Research forschte Blackshark.ai am Machine-Learning-gestützten Automatisierungspotenzial von Landnutzungsklassifizierungen in Sentinel Daten. Die entwickelten Klassifizierungsmodelle zeigten sich im Vergleich mit klassischen Herangehensweisen hinsichtlich Performance und Genauigkeit höchst konkurrenzfähig.

Klassifizierung von städtischen und industriellen Gebieten - ein zentrales Projektergebnis aus AI4LULC — Die Klassifizierung von städtischen (rot) und industriellen Gebieten (lila) ist ein zentrales Projektergebnis aus AI4LULC für die potenzielle Kommerzialisierung von S2-Daten.

Kontakt

Blackshark.ai Forschungsmanagement
Dr. Thomas Menzel-Berger
E-Mail: tmb@blackshark.ai
Tel.: +43 (676) 346 00 90
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/thomas-menzel-berger/