15.01.2026
PRÄKLINISCHE FORSCHUNG

AIT und Joanneum Research bündeln Kräfte

Das Memorandum of Understanding soll eine gemeinsame Plattform für Diagnostik, Modelle und Dienstleistungen schaffen.
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AIT, Joanneum
(c) AIT/Husar - AIT-Managing Director Andreas Kugi (l.) und Joanneum Research-Geschäftsführer Heinz Mayer bei der Unterzeichnung eines Memorandum of Understandings.

Das AIT Austrian Institute of Technology (AIT) und Joanneum Research haben ein Memorandum of Understanding unterzeichnet, um ihre Expertise in der präklinischen Forschung zusammenzuführen. Geplant ist eine Plattform, die ein integriertes Angebot an Technologien, Services und wissenschaftlicher Kompetenz bereitstellen soll. Das Ziel ist es, die Forschung und Entwicklung für Partner:innen aus Wissenschaft und Industrie effizienter zu gestalten.

AIT-Director: „Partnern integriertes Serviceangebot bieten“

Präklinische Forschung ist der Schritt, in dem neue Medikamente, Diagnostikverfahren oder Therapien erstmals systematisch getestet werden, bevor klinische Studien an Menschen möglich sind. Gerade in diesem Übergang von Grundlagenforschung zur Anwendung entstehen oft Hürden: verschiedene Labore und Anbieter arbeiten isoliert, Schnittstellen sind unklar, und für Unternehmen wie Startups wird der Zugang zu den richtigen Methoden erschwert.

„Durch die Bündelung komplementärer präklinischer Kompetenzen können wir Industrie- und Forschungspartnern ein deutlich erweitertes, integriertes Serviceangebot bieten. Das steigert Effizienz, Planungssicherheit und Umsetzungsgeschwindigkeit in der Forschung und Entwicklung“, sagt AIT Scientific Director Andreas Kugi.

Soll auch der Industrie zugute kommen

Die Zusammenarbeit setzt genau dort an: Die AIT „Competence Unit Molecular Diagnostics“ bringt bei dieser Kooperation ihre Erfahrung mit molekularen Analysen, Biomarker-Entwicklung und modernster Diagnostik ein – Joanneum Research ergänzt dies mit Expertise in der präklinischen Forschung, etwa für gewebespezifische Pharmakokinetik und -dynamik, Mode-of-Action-Studien, die Bewertung von Proteinbindungseffekten sowie mit Ansätzen zur Vorhersage von Ergebnissen teurer klinischer Studien.

„Die Etablierung einer gemeinsamen Plattform für Diagnostik, Modelle und Dienstleistungen ist ein wichtiger Schritt in der Zusammenarbeit der beiden größten außeruniversitären Forschungseinheiten Österreichs. Damit schaffen wir ein Angebot, das der Wissenschaft, aber vor allem auch der Industrie zugute kommt“, erklärt Joanneum-Research-Geschäftsführer Heinz Mayer.

Gesamtpaket

Das Angebot richtet sich konkret an Pharma- und Biotech-Unternehmen, Medizintechnik-Firmen sowie akademische Partner. Startups, etwa die neue Wirkstoffkandidaten entwickeln, sollen künftig in Österreich auf ein Gesamtpaket zugreifen können – von der genetischen und molekularen Analyse über präklinische Tests in validierten Modellen bis hin zu Datenauswertung und Beratung für regulatorische Anforderungen. Der Vorteil seien kürzere Wege, geringere Risiken und ein gebündelter Zugang zu relevanter Expertise.

In den kommenden Monaten soll die Plattform als konkretes Angebot an die Bio- und pharmazeutische Industrie ausgestaltet werden. Geplant sind zudem gemeinsame Projekte mit Industrie- und Wissenschaftspartnern, um den Standort Österreich als Zentrum für präklinische Forschung international zu profilieren, wie es per Aussendung heißt. Neben der AIT-Geschäftsführung sind Andreas Weinhäusel, AIT Competence Unit Molecular Diagnostics, sowie Franz Feichtner von Joanneum Research in die Umsetzung eingebunden.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

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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