13.03.2023

4-Tage-Woche: Gesetzesentwurf im US-Kongress

Der demokratische Representative Mark Takano will die 4-Tage-Woche zum US-weiten Gesetz machen und befeuert damit die Diskussion.
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Capitol Repräsentantenhaus Kongress Senat 4-Tage-Woche Die Abgeordneten im Capitol in Washington befragen heute die Chefs von Amazon, Apple, Google und Facebook zum Thema Marktmacht - allerdings per Video-Konferenz
Das US-Capitol in Washington | (c) Adobe Stock - Daniel

40 Stunden in vier statt bislang fünf Tagen. Oder doch 35 Stunden in vier Tagen? In Unternehmen werden auch hierzulande aktuelle verschiedene Optionen der 4-Tage-Woche bei voller Bezahlung getestet. Den Schritt, tatsächlich um einen ganzen Arbeitstag auf 32 Wochenstunden Normalarbeitszeit zu reduzieren, geht kaum jemand. Genau das will Mark Takano. Und zwar als bundesweites Gesetz für die gesamten USA. Der Kalifornier sitzt für die Demokraten im US-Repräsentantenhaus und hat einen entsprechenden Gesetzesentwurf eingebracht.

„Aus einer anderen Zeit stammende Arbeitsnormen mit gesundem Menschenverstand ändern“

Unterstützt wird er dabei von nationalen und internationalen Arbeitsorganisationen und 4-Tage-Woche-Initiativen. Konkret soll laut dem Entwurf künftig ab der Überschreitung einer wöchentlichen Arbeitszeit von 32 Stunden die Überstundenregelung greifen. „Die Arbeitnehmer:innen im ganzen Land sind dabei, ihre Beziehung zur Arbeit neu zu definieren – und unsere Gesetze müssen dem folgen. Wir haben die Möglichkeit, die aus einer anderen Zeit stammenden Arbeitsnormen mit gesundem Menschenverstand zu ändern“, schreibt Takano in einer Erklärung zum Gesetzentwurf.

Mehrere Gründe für 4-Tage-Woche

In einem Interview mit der Washington Post nennt Takano die Covid-Pandemie, als entscheidenden Auslöser für das Überdenken der Arbeitszeiten, bringt aber noch weitere Erklärungen. „Wir haben in den letzten Jahrzehnten einen enormen technologischen Wandel erlebt, der zu produktiveren Arbeitnehmer:innen geführt hat, aber diese Produktivität hat sich nicht in besseren Arbeitsbedingungen oder Arbeitszeiten niedergeschlagen […]. Als Gesellschaft können wir definitiv Entscheidungen treffen, um die Work-Life-Balance zu ändern und zu verbessern, sodass Gesundheit und Glück gesteigert werden können, ohne die Produktivität zu verringern“, so der Repräsentant.

(Ausgerechnet) Richard Nixon als Vordenker

Die Diskussion sei zudem nicht neu. Nur zwei Jahrzehnte nach der Einführung der 40-Stunden-Woche habe der spätere US-Präsident Richard Nixon (Republikaner) als Vizepräsidentschaftskandidat die Einführung der 4-Tage-Woche als „später einmal unvermeidbar“ eingeschätzt. Takano räumt gegenüber der Washington Post aber auch Hürden ein. Bei intelektuellen Tätigkeiten sei es für die meisten Menschen verständlich, dass eine höhere Anzahl von Arbeitsstunden nicht zwangsläufig zu einer höheren Leistung führe. Bei Fließbandarbeiten sei das nicht so und man müsse eine Regelung treffen, um sicherzustellen, dass die Arbeitszeitreduktion nicht zu geringerer Bezahlung führe.

„Ich glaube, dass es möglich ist“, sagt der Repräsentative. Eher unmöglich erscheint aus heutiger Sicht, dass der Gesetzesentwurf im US-Kongress eine Chance hat. Wohl aber befeuert er die aktuelle Diskussion zur 4-Tage-Woche, die auch in Österreich geführt wird, zusätzlich.

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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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