25.11.2025
TRANSFER

AI Factory Austria ermöglicht ersten Zugang zu EuroHPC-Supercomputer „Leonardo“

Die AI Factory Austria hat mit dem Wiener Technologieunternehmen Zenta Solutions das erste erfolgreiche Praxisbeispiel für ihren Unterstützungsansatz realisiert.
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AI Factory Austria, Leonardo, Supercomputer
© EuroHPC JU - Der Supercomputer Leonardo.

Die AI Factory Austria ist Teil der europäischen Initiative der AI Factories, die durch das „EuroHPC Joint Undertaking“ und das Horizon Europe-Programm getragen wird und den Aufbau vernetzter, anwendungsorientierter KI-Infrastrukturen in ganz Europa fördert. Sie wird vom AIT Austrian Institute of Technology gemeinsam mit Advanced Computing Austria (ACA) umgesetzt und bietet Unternehmen, Startups und Forschungseinrichtungen einen Zugang zu europäischen Rechenressourcen, Beratungs-, Schulungs- und Innovationsangeboten rund um KI, HPC und vertrauenswürdige Technologieentwicklung.

AI Factory Austria: „Leonardo“ in Bologna

„Die AI Factory Austria ist ein wesentlicher Baustein der europäischen AI Factories-Initiative. Sie stellt nicht nur einen wesentlichen Meilenstein zur Stärkung von Österreichs digitaler Souveränität dar, sondern schafft auch die Basis dafür, dass Unternehmen von den besten europäischen Infrastrukturen profitieren können. Damit wollen wir die Digitalisierung vorantreiben, die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen verbessern und die Schlüsseltechnologie KI möglichst vielen Startups als Türöffner für Märkte und neue Lösungen zur Verfügung stellen“, erklärt Innovations- und Infrastrukturminister Peter Hanke.

Nun gab es einen ersten Anwendungsfall: Zenta Solutions, eine Ausgründung der Medizinischen Universität Wien mit Schwerpunkt auf medizinischer Datenanalyse, ist das erste Unternehmen, das mithilfe der AI Factory Austria den Zugang zum EuroHPC-System „Leonardo“ in Bologna, Italien, erfolgreich umsetzen konnte. Dort werden aktuell KI-basierte Verfahren zur Strukturierung und Auswertung medizinischer Datensätze getestet und optimiert.

„In einem ersten Schritt werden die Daten vollständig anonymisiert. Anschließend werden sie mithilfe bildbasierter KI-Modelle und großer Sprachmodelle analysiert, kontextualisiert und in eine strukturierte Form überführt. So entstehen aus zuvor unstrukturierten Gesundheitsdaten wertvolle Informationen, die eine solide Grundlage für vielfältige weiterführende Anwendungen bilden, beispielsweise für die Vorhersage von Therapieansprechen“, sagt David Haberl von Zenta.

„Ohne teure Infrastruktur“

„Dank der AI Factory Austria konnten wir innerhalb weniger Tage auf die EuroHPC-Systeme zugreifen. Der Zugang funktioniert reibungslos – wir können unsere Modelle unmittelbar testen und weiterentwickeln, ohne eigene teure Infrastruktur aufbauen zu müssen“, sagt Thomas Beyer, Co-Founder von Zenta Solutions.

Karl Kugler, Co-Lead der AI Factory Austria, ergänzt: „Die AI Factory Austria fungiert als One-Stop-Shop. Wir kombinieren technische Beratung, Rechenressourcen, Trainings und Unterstützung bei der sicheren Anwendung von KI. Das hilft Unternehmen, ihre datengetriebenen Projekte schneller umzusetzen und Innovationen von der Idee bis zur Umsetzung neuer Geschäftsmodelle zu entwickeln.“

AI Factory Austria mit Transfer-Fokus

Die AI Factory Austria baut aktuell schrittweise ein umfassendes Serviceportfolio auf, das insbesondere kleinen und mittleren Unternehmen den Zugang zu Hochleistungsrechnen und KI-Anwendungen erleichtern soll. Im Zentrum steht eine praxisnahe Unterstützung: von der Auswahl geeigneter Systeme über die technische Integration bis hin zur Weiterentwicklung datenbasierter und KI-gestützter Anwendungen“. Damit soll der effiziente Transfer von Forschungsergebnissen in die industrielle Praxis gezielt gefördert werden.

Parallel dazu wird das Serviceangebot kontinuierlich erweitert, um künftig noch mehr heimische Unternehmen im KI-Bereich zu unterstützen und ihnen den Weg in das europäische Supercomputing-Ökosystem zu öffnen.

Der Anwendungsfall von Zenta Solutions zeigt, welchen Unterschied zielgerichtete Unterstützung im Zugang zu europäischen Rechenressourcen machen kann“, sagt Thomas Mayerhofer, Head of Innovation Center der AI Factory Austria. „Wir stehen bereits mit weiteren Unternehmen in Kontakt, die ähnliche Bedarfe haben – und begleiten sie dabei, die für sie passenden Möglichkeiten innerhalb der AI Factory Austria und des europäischen AI-Factories-Netzwerks zu nutzen.“


Zum Konsortium der AI Factory Austria zählen:
Die Technische Universität Wien (TU Wien), Universität Wien, Universität für Bodenkultur Wien (BOKU), Universität Innsbruck, Technische Universität Graz (TU Graz), Johannes Kepler Universität Linz (JKU), das Institute of Science and Technology Austria (ISTA), die Österreichische Akademie der Wissenschaften (ÖAW), INiTS – Vienna’s High-Tech Incubator sowie das EODC – Earth Observation Data Centre for Water Resources Monitoring GmbH.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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