Trace.Space sichert die Saatgutfinanzierung, um das kI-gesteuerte Produktdesign zu steigern

In der Welt des modernen Produktengineerings ist die Erstellung hochpräziser digitaler Simulationen von großer Bedeutung. Sie ermöglicht es Ingenieuren, Prototypen zu erstellen und ein Gefühl dafür zu bekommen, wie Materialien in der realen Welt funktionieren. Normalerweise sieht man große Namen wie IBM und Dassault mit ihrer traditionellen Software, die die Hauptarbeit leisten. Aber jetzt ziehen Startups nach und nutzen generative AI, um die Dinge aufzumischen.

Nehmen wir zum Beispiel Trace.Space, ein neues Unternehmen aus Riga, Lettland. Diese AI-gestützte Plattform hilft Ingenieuren, industrielle Produkte zu entwickeln. Da die westliche Fertigung unter Druck von ihren schnellen asiatischen Konkurrenten steht, gibt es einen Wettlauf, solche Plattformen zu entwickeln und die Produktentwicklung zu beschleunigen. Neue Akteure wie Luminary und Dessia Technologies sind ins Rennen gestiegen und nutzen AI, um Engineering-Prozesse zu automatisieren.

Trace.Space konzentriert sich auf die Entwicklung von elektrischen und autonomen Fahrzeugen, Satelliten, Robotern, Halbleitern und medizinischen Geräten. Während traditionelle Lösungen oft an „On-Premise“-Setups festhalten, geht Trace.Space den modernen Weg mit Cloud-Computing. Es ist auch hervorragend geeignet, um Herstellern und Lieferanten die Zusammenarbeit an gemeinsamen Produktanforderungen zu ermöglichen und die Reaktionszeiten zu verkürzen.

Janis Vavere, Mitgründer und CEO von Trace.Space, sprach mit TechCrunch darüber: „Jedes Unternehmen, das komplexe, regulierte Produkte in den Bereichen Automobil, Medizin, Luft- und Raumfahrt und mehr entwickelt, hat mit dem Problem zu kämpfen, dass diese Produkte immer komplizierter zu entwerfen sind. Die alten Werkzeuge und Prozesse reichen einfach nicht mehr aus. IBMs Tools, die Ende der 80er Jahre entwickelt wurden, sind immer noch im Einsatz. Sie sind ein Desktop-Client, den man auf jedem Computer installieren muss.“

Nach seiner Arbeit an Jama Software, einer neueren Designplattform, erkannte Vavere den Bedarf an etwas Fortschrittlicherem: „Es ist der perfekte Zeitpunkt, moderne Softwarearchitekturen und Benutzeroberflächen mit AI zu kombinieren und sie in diesen Branchen einzusetzen. Unternehmen sind derzeit hungrig nach etwas Besserem.“

Und Trace.Space klebt nicht nur ein AI-Label auf die Dinge, erklärte Vavere: „Wir nutzen AI-Modelle wie Llama und einige deterministische AI-Bibliotheken sowie Teile von OpenAI’s LLM.“

Vor Trace.Space war Vavere Vertriebsleiter bei Jama Software und verbrachte zwei Jahre als Vertriebsleiter bei Lokalise, einem Unternehmen für Übersetzungsmanagement-Software. Sein Mitgründer Mikus Krams arbeitete in der Betriebsleitung bei Lokalise und dem Softwareentwicklungs-Startup Chili Piper. Der dritte Mitgründer, Karlis Broders, hatte Erfahrung in der Implementierung von Jama und Polarion in großen Projekten.

Trace.Space hat gerade 4 Millionen Dollar an Seed-Finanzierung erhalten, angeführt von Cherry Ventures. Unterstützt wurden sie von dem in Riga ansässigen Outlast Fund sowie den früheren Investoren Nebular, Fiedler und Change Ventures.