10.04.2019

KI aus Deutschland und Hightech aus Israel: Wie Andritz im Startup-Bereich aktiv ist

Vergangenes Jahr hat Andritz 25,1 Prozent am deutschen KI-Startup Psiori erworben. Zudem kooperiert der Technologiekonzern mit der israelischen und österreichischen Startup-Szene.
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Andritz Psiori
(c) fotolia / ipopba
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Künstliche Intelligenz für autonome Industrieanlagen – das ist der treibende Gedanke hinter dem Investment von Andritz in Psiori. Ende vergangenen Jahres hat der österreichische Konzern einen Anteil von 25,1 Prozent am deutschen Startup erworben. Laut Helmut Wöginger, Leiter von Andritz Ventures, arbeitet Andritz schon länger mit Psiori zusammen: „Psiori unterstützt uns bei hoch komplexen Aufgabenstelllungen mit umfassendem Know-How und neuesten Methoden der Künstlichen Intelligenz.“

Das deutsche Startup mit seinen 20 Data Scientists und Softwareentwicklern beschäftigt sich hauptsächlich mit maschinellem Lernen und prädiktiver Datenanalyse. Zu seinen Kunden gehören unter anderem Google DeepMind, Daimler, Volkswagen und die Otto Gruppe. In der Zusammenarbeit mit Andritz liegt der Schwerpunkt derzeit auf Systemen des automatisierten Anlagebetriebs und der vorausschauenden Wartung. Auch soll die KI helfen, bei den Andritz-Kunden dem Fachkräftemangel und dem Know-How-Verlust durch Pensionierungen entgegenzuwirken.

Potenzial für die Automatisierung und Effizienzsteigerung entsteht vor allem dort, wo es wiederkehrende Tätigkeiten gibt und ausreichend Daten vorhanden sind. Bei komplexen Fragestellungen hingegen schlüpft die KI in die Rolle des Assistenten, der den menschlichen Experten unterstützt.

Externe Partner – von Schwedenplatz bis Jerusalem

Psiori ist jedoch nur eines von vielen Beispielen dafür, wie Andritz die Hand in Richtung Startup-Branche ausstreckt. So hat sich der heimische Konzern auch an dem israelischen Venture-Capital-Fonds JVP beteiligt und durchforstet die sehr aktive und technologisch relevante israelische Szene nach geeigneten Startups. In Österreich kooperiert Andritz Ventures unter anderem mit dem am Schwedenplatz beheimateten WeXelerate, sowie mit WhatAVenture und Pioneers.

Hieraus entstehen weitere Produkte für das Industrielle Internet der Dinge (IIoT). So präsentierte Andritz zum Beispiel Anfang April auf der Hannover Messe eine Cybersecurity-Lösung für Industriebetriebe, die gemeinsam mit Otorio entwickelt wurde. Bei Otorio handelt es sich um ein Joint Venture von Andritz, das von einem ehemaligen Cyberexperten der israelischen Armee gegründet wurde.

Intrapreneure gesucht

Doch man muss nicht bloß in die Ferne schweifen, wenn das Gute auch sehr nah liegt. Daher setzt Andritz parallel zu den externen Kooperationen auf die Mobilisierung der eigenen Mitarbeiter. Im Rahmen eines internen Startup-Wettbewerbs wurden vergangenes Jahr mehr als 60 Ideen aus allen Geschäftsbereichen eingereicht.

Die besten Projekte durften an sogenannten „Bootcamps“ in Wien und Jerusalem teilnehmen, wo sie gemeinsam mit dortigen Experten ihre Konzepte verfeinerten. Vier Teams haben schließlich die finanziellen Mittel erhalten, um über einen Zeitraum von rund drei Monaten weiter an ihren Intrapreneurship-Projekten zu arbeiten. Die Teammitglieder widmeten in dieser Zeit 50 bis 100 Prozent ihrer Arbeitszeit diesen Projekten.

Die „ANDRITZ Ventures Tech Talks“ in Wien und Graz runden das interne Innovationsprogramm der ANDRITZ ab: So können sich die Mitarbeiter mit externen und internen Spezialisten zu aktuellen Technologietrends austauschen. „Der Wille zur Innovation ist bei Andritz da“, resümiert Wöginger: „Und auch die Bereitschaft, innovative Konzepte zu unterstützen, ist vorhanden.“ Daher freue man sich auf viele weitere, aussichtsreiche Ideen, Projekte und Kooperationen.

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Logo von OpenAI
Foto: Adobe Stock

Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.


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