20.04.2021

Deepfakes und Co: EU arbeitet an Regeln für künstliche Intelligenz

Die EU steckt den Rahmen ab, in dem künstliche Intelligenz entwickelt und eingesetzt werden darf. Der Entwurf muss aber noch in Begutachtung.
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AI, Face, Tinder, Neuro-Tinder, Generiert,
(c) Stock.Adobe/Chepko Danil

Für diese Woche wird der offizielle Entwurf für Regeln für künstliche Intelligenz in der EU erwartet. Darin geht es nicht nur um AI-Anwendungen, die in ferner Zukunft liegen, sondern auch um ganz gegenwärtige Herausforderungen. Ein heißes Eisen ist etwa die Personalisierung im Internet, etwa wenn Internetdienste wie Netflix detaillierte Profile ihrer Nutzer erstellen. „Personalisierung ohne Überwachung geht nicht“, erklärt Clemens Wasner von dem Verband AI Austria, dessen Forderungen teilweise in den Vorentwurf eingeflossen sind.

Derzeit sei dieser Punkt im „geleakten“ Entwurf der EU sehr streng formuliert. Targeted Ads, die auf solchen Profilen basieren, könnten demnach verboten werden. Allerdings geht dieser Entwurf, sobald er vorliegt, erst einmal in eine lange Begutachtungsphase. In der könne sich noch viel ändern, meint Wasner. Er geht davon aus, dass gerade die Personalisierungs-Frage da noch sehr offen ist.

(Erkennbare) Deepfakes erlaubt

Im Vorfeld ist auch das Thema Deepfakes bereits viel diskutiert worden. Dem widmet sich Vorentwurf der EU gleich in mehreren Punkten. Es geht dabei um die Möglichkeit, mit künstlicher Intelligenz täuschend echte Fake-Videos, Ton-Aufnahmen oder Bilder von konkreten Personen zu generieren. Für Wirbel hatte gesorgt, dass die EU diese Deepfakes erlauben will. Allerdings gebe es hier bereits sehr gute Erkennungsprodukte, die eingesetzt werden müssen, erklärt Wasner, etwa über Watermarks in solchen Videos. Der Entwurf stellt eindeutig klar, dass der Einsatz von Deepfake transparent gemacht werden muss.

Positiv sieht der AI-Experte, dass eine Regulierung von Artificial Intelligence gemäß der Pläne der EU nur dann vorgesehen ist, wenn es nicht schon in anderen Bereichen entsprechende Regeln gebe. Ein Beispiel: Ist autonomes Fahren bereits in einer eigenen Richtlinie geregelt, wird die AI-Strategie an diesen Regeln nichts ändern.

Regulatory Sandboxes für AI

Ein wichtiger Punkt und auch eine zentrale Forderung von AI Austria ist in dem Entwurf enthalten, der vor allem für die Entwicklung von künstlicher Intelligenz wichtig ist. Für die Entwicklung neuer Produkte könnte es künftig „Regulatory Sandboxes“ geben. Das ist eine Methode, die aus dem Finanzbereich bekannt ist: Vor der offiziellen Zulassung dürfen Forscher und Unternehmen unter bestimmten Bedingungen und unter dem wachsamen Auge der Regulatoren, bereits mit (annähernd) realen Daten experimentieren. Knackpunkt ist hier laut Wasner die Datensynthetisierung – Daten werden also nicht anonymisiert, sondern von Beginn an komplett anonym künstlich nachgebaut. Das ist für die sichere Entwicklung unter dem strengen Datenschutz der EU wichtig, denn ohne Massen an Daten kann künstliche Intelligenz nicht trainiert werden.

EU bei Künstlicher Intelligenz weit hinter USA und China

Wasner geht davon aus, dass der Entwurf mindestens ein Jahr lang in Begutachtung sein wird. Der Rahmen, in dem Europa künstliche Intelligenz entwickeln will, wird von Experten dringend erwartet. Denn die EU ist in diesem wichtigen Zukunftsfeld bisher eher im Hintertreffen. Eine aktuelle Studie des US-Thinktanks ITIF hat sich die Entwicklung von AI anhand von 30 Indikatoren in unterschiedlichen Regionen angesehen und sieht die EU erst hinter den USA und China auf einem abgeschlagenen dritten Platz. Die EU habe vor allem bei Risikokapital Nachholbedarf, schnitt aber bei der Veröffentlichung von Forschungsergebnissen gut ab.

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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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