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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Prewave
Harald Nitschinger, Gründer von Prewave | (c) Prewave

Es nennt sich Quantified Resilience und soll zeigen, was Lieferkettenrisiken tatsächlich kosten. Das neue Portfolio des Wiener Startups adressiert die Risikolandschaft für globale Lieferketten, die sich seit Covid, der Chipknappheit sowie dem Krieg im Iran und in Russland verändert hat. Unternehmen haben in den vergangenen Jahren darauf reagiert und auf mehr Transparenz gesetzt, mehr Lieferanten überwacht und mehr Signale und Warnmeldungen verfolgt. Doch Einkaufsteams wollen nicht mehr Informationen, meint Co-Founder und seit Jänner alleiniger CEO Harald Nitschinger. „Sie wollen eine belastbare Entscheidungsgrundlage“, sagt er und bezieht sich auf eine Gartner-Studie aus 2026 mit dem Titel: „Market Overview for Supplier Risk Management Solutions.“ Teams, die ihre Zeit damit verbringen, schwer fassbare Risiken bei Sub-Tier-Lieferanten zu recherchieren und zu bewerten, hätten kaum Kapazitäten, um langfristige Resilienz aufzubauen.

Prewave: KI-Agenten übernehmen Recherche

Hier soll Quantified Resilience helfen, die globalen Risikodaten von Prewave mit den eigenen Daten eines Unternehmens zu verbinden, darunter Stücklisten, Lagerbestände, alternative Bezugsquellen und Umsatzzahlen. Spezialisierte KI-Agenten würden dann die Recherche übernehmen, Risiken priorisieren und deren mögliche finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.

Ein Bestandteil des neuen KI-Portfolios heißt Prewave Respond und beinhaltet KI-Agenten, die Signale aus der gesamten Plattform bündeln und Risikosituationen danach ordnen, wie dringend Handlungsbedarf besteht. Risikomanager würden so auf einen Blick sehen, welche Situationen jetzt Aufmerksamkeit erfordern und welche warten können. Die Agenten lassen sich an die eigenen Prozesse und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens anpassen.

Plattform zeigt Betroffenheit

„Die Bewertung einer Störung hat unser Risikoteam früher einen halben Tag gekostet, plus Abstimmung mit den Konzerneinkäufern, um die Auswirkungen auf die Lieferanten zu verifizieren“, erklärt Verena Rausch, Group Risk Manager bei der Vaillant Group, wie Prewave den Aufwand bei der Bewertung einzelner Störungen reduziert. „Beim Erdbeben von Kumamoto hat Prewave rund 50 aufgezeigte Lieferanten auf 11 eingegrenzt, die geprüft werden mussten, und einen unmittelbaren Produktionsstopp aufgezeigt. Das verkürzt den Zeitaufwand für jede Bewertung.“

Der Schlüssel zu dieser Priorisierung liege darin zu verstehen, was eine Störung für das Geschäft bedeutet. Die Prewave-Plattform kombiniert Informationen zu globalen Ereignissen, Lieferantenstandorten, Tier-n-Beziehungen und Rohstoffabhängigkeiten mit den eigenen Lieferketten- und ERP-Daten des Unternehmens. Sie zeige so, welche Lieferanten, Materialien oder Produkte tatsächlich betroffen sind.

Für Nitschinger ist Quantified Resilience der nächste Schritt im Umgang mit zunehmend komplexen Lieferkettenrisiken: „Unseren Kunden fehlt es nicht an Informationen. Im Gegenteil, sie werden mit Warnmeldungen, Ratings und Lieferanten-Updates überflutet. Wir geben ihnen jetzt Werkzeuge an die Hand, die diese Signale in eine konkrete Entscheidungsgrundlage verwandeln: Was verdient meine Aufmerksamkeit? Wo bin ich tatsächlich exponiert? Was steht finanziell auf dem Spiel? Und wo sollten wir Resilienz aufbauen, um die größte Wirkung zu erzielen? Quantified Resilience macht diese Zusammenhänge messbar und damit steuerbar.“

Resilienz von Kostenfaktor soll zur Investitionsentscheidung werden

Über die Priorisierung hinaus berechnet Prewave die finanziellen Auswirkungen einer Störung anhand von Daten wie Lagerbeständen, Stücklisten und Umsatz, heißt es. Damit soll die Resilienz von einem Kostenfaktor zu einer Investitionsentscheidung werden. Unternehmen könnten Ausgaben dorthin lenken, wo sie am meisten bewirken, und sie gegenüber Geschäftsführung und Vorstand mit belastbaren Zahlen untermauern.

Künftig will Prewave diesen Ansatz nutzen, um die Lieferketten seiner Kunden ganzheitlich und proaktiv zu optimieren. Prewave Optimise, ein weiteres Tool aus der „Quantified Resilience“-Strategie, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet, soll zeigen, wo Absicherungen über das notwendige Maß hinausgehen und wo gefährliche Lücken bestehen. Ziel ist ein Lieferantennetzwerk, das Kosten und Resilienz entsprechend der individuellen Risikobereitschaft eines Unternehmens ausbalanciert.

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