ChallengeUp! IoT Accelerator Diese drei Startups werden unseren Alltag verändern

Die Erwartungen an das Internet der Dinge sind groß und immer mehr Unternehmen versuchen, sich rechtzeitig im Markt zu positionieren. Dabei sind es vor allem Startups, die die Entwicklung des IoT durch fortwährende Innovation und Disruption vorantreiben. Mit Cisco, Intel und der Deutschen Telekom widmen sich nun drei große IoT-Player der gemeinsamen Mission, die nächsten Pioniere der Branche zu fördern.

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Telefonica Germany GmbH & Co. OHG

Trebing & Himstedt Prozeßautomation GmbH & Co. KG

TXOne Networks

Zu Beginn des Jahres verkündeten Intel, Cisco und die Deutsche Telekom, einen gemeinsamen Wettbewerb für Startups zu veranstalten. Angesprochen wurden junge Firmen, die kreative Projekte rundum das Internet der Dinge, aber auch hinsichtlich benachbarter Themenbereiche wie Konnektivität, Big Data, Cloud Computing oder Connected Smart Solutions entwickeln. In den folgenden Monaten nahmen mehr als 300 Unternehmen aus über 40 Ländern an dem Wettbewerb teil. Zwölf der Bewerber wurden schließlich aufgrund ihrer besonders innovativen Ideen für das IoT Accelerator-Programm ausgewählt. Diesen zwölf Siegerteams wurden Mentoren aus den drei Expertenunternehmen zur Seite gestellt, deren Aufgabe es sein würde, die Startups sowohl bei der Entwicklung neuer Technologien, als auch beim Verkauf der Produkte zu coachen. Außerdem wählte jede Firma einen „joint use case“ aus - ein spezifisches Projekt, das die Startups und ihre jeweiligen Mentoren in den folgenden Monaten gemeinsam entwickeln würden. Diese letzte Phase des Wettbewerbs ist nun abgeschlossen und die Teams und ihre Berater sind bereit, ihre gemeinsamen Projekte beim ChallengeUp! IoT Accelerator Demo Day am 29. November in Berlin zu präsentieren. Wir nehmen den Innovationsgipfel zum Anlass, die aus unserer Sicht spannendsten Sieger-Startups, ihre Produkte sowie ihre jeweiligen „joint use cases“ vorzustellen.

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VisionLabs

Das russische Startup VisionLabs ist ein weltweit führendes Unternehmen in der Entwicklung von Gesichtserkennungstechnologien. Gegründet im Jahr 2012, hat VisionLabs innerhalb kürzester Zeit internationale Konzerne und staatliche Institutionen als Kunden und Kooperationspartner gewonnen. Heute ist VisionLabs mit zwei Produkten am Markt. Beide Lösungen basieren auf Computer Vision und Deep Learning und können in verschiedensten Anwendungsumgebungen zum Einsatz kommen. Zielsektoren sind neben der Finanzbranche besonders der Einzelhandel und die Sicherheitsindustrie.

LUNA

Durch die Gesichtserkennungssoftware LUNA können Anwender Gesichtsaufnahmen in Echtzeit aus einem Videostream extrahieren und umgehend verarbeiten. Auf diese Weise können Kunden innerhalb von Sekunden identifiziert und überprüft werden. Anwendung findet das System besonders bei Banken und im Einzelhandel. Hier kann LUNA beispielsweise dabei helfen, internen oder externen Kreditbetrug zu verhindern, loyale Kunden zu erkennen und die Kundenbetreuung zu beschleunigen.

Face_iS

Face_iS ist ein Cloud Service, der den Anwendern ebenfalls dabei hilft, Kundengesichter in Echtzeit zu erkennen. Anders als bei LUNA werden diese Bilder jedoch nicht allein zur Identifizierung und Validierung genutzt, sondern zugleich auch mit der Historie der Kunden verknüpft. Auf diese Weise können Verkäufer unmittelbar nachdem der Kunde ein Geschäft betritt, Aussage darüber machen, welche Produkte der potentielle Käufer in der Vergangenheit erworben hat und welche Marken er bevorzugt. So kann die Betreuung des Kunden optimal auf dessen Bedürfnisse abgestimmt werden.

Joint Use Case

VisionLabs arbeitet im Rahmen des Challenge Up! IoT-Accelerator Programms an einem Produkt, das dem Bereich Konnektivität zugerechnet wird und Anwendung im Einzelhandelssektor finden soll. In das Produkt integriert werden neben den Plattformen der Deutschen Telekom auch die DT Cloud of Things. Außerdem soll die neue Technologie durch Intel Prozessoren unterstützt und in der Cisco Spark Communications Plattform realisiert werden.

Erfahren Sie mehr unter VisionLabs.

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