26.02.2025
KI

Broad AI: Hochreiter entwickelt neue KI, die besser als ChatGPT sein soll

Der Exzellenzcluster "Bilateral AI" unter der Leitung von Sepp Hochreiter startet am Mittwochabend in Form einer Auftaktveranstaltung in Linz. Die neue KI-Technologie soll bestehende Modelle wie ChatGPT und Co. in einem Punkt weit übertreffen.
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Sepp Hochreiter | (c) NXAI
Sepp Hochreiter | (c) NXAI

Künstliche Intelligenz ist eines der zentralen Zukunftsthemen unserer Zeit. KI-Modelle wie ChatGPT sind längst fester Bestandteil unseres Alltags. Doch KI-Pionier Sepp Hochreiter sieht Schwachstellen in den aktuellen Modellen und großes Verbesserungspotenzial. Deshalb entwickelt er nun mit einem ausgewählten Forschungsteam eine neues KI-Modell, namens „Broad AI“. Es soll insbesondere in der Problemlösungsfähigkeit deutlich leistungsstärker sein als derzeitige Modelle.

„Für unsere Vision der ‚Broad AI‘ bündeln wir die gesamte Expertise der österreichischen KI-Forschung und wollen eine neue Ebene der Künstlichen Intelligenz schaffen, von der wir alle profitieren können“, sagt Projektleiter Sepp Hochreiter. Die Entwicklung des neuen KI-Modells erfolgt im Rahmen des Exzellenzclusters „Bilateral Artificial Intelligence“.

Broad AI: höhere Problemlösungsfähigkeit

Das Forschungsprojekt hat das Ziel, die Grundlagen für eine neue Ebene der Künstlichen Intelligenz zu schaffen. Die sogenannte „Broad AI“ soll nicht nur eine höhere Problemlösungsfähigkeit besitzen, sondern auch mit Abstraktionen umgehen können. Das bedeutet, dass sie eigenständig Schlussfolgerungen ziehen und umfassende kognitive Fähigkeiten entwickeln kann. Dadurch wäre sie in der Lage, komplexe Planungen unter Berücksichtigung aller relevanten Faktoren durchzuführen.

Darüber hinaus soll Broad AI ein tieferes Verständnis der Welt entwickeln. Im Gegensatz zu Sprachmodellen wie ChatGPT, die lediglich vorhandene Daten auswerten, könnte sie sogar eigene Wörter erfinden und dadurch auf eine neue Art kreativ werden, heißt es in der offiziellen Aussendung.

Kombination von Sub-symbolischer und Symbolischer KI

Um Broad AI zu realisieren, werden zwei zentrale Forschungsansätze im Bereich der KI kombiniert: Sub-symbolische KI (Maschinelles Lernen) und Symbolische KI (Wissensrepräsentation und logisches Schließen). Axel Polleres von der WU Wien, Teil des Forschungsteams, sagt dazu: „Das Projekt hat sich nicht nur zum Ziel gesetzt, die AI-Forschung standortübergreifend zu vernetzen, sondern auch die wichtigsten beiden Methoden der AI, symbolische und subsymbolische AI, zu verbinden. Das ist ein bedeutender erster Schritt zu effektiverer AI-Forschung und Anwendungen aus Österreich!“.

Die KI trainiere man mithilfe von Graph Neural Networks. Dabei nutzt sie einerseits die Rechenleistung von Computern zur Verarbeitung großer Datenmengen und greift andererseits auf Lernmethoden zurück, die an die Funktionsweise des menschlichen Gehirns angelehnt sind. Ein zentraler Aspekt der Forschung ist die Frage, wie Broad AI vertrauenswürdig, transparent, erklärbar und ethischen Prinzipien entsprechend gestaltet werden kann, erklärt Robert Legenstein, Leiter des Instituts für Grundlagen der Informationsverarbeitung an der TU Graz.

Projekt „Broad AI“ wird mit 33 Mio. Euro gefördert

Um Broad AI zu entwickeln und zu trainieren, arbeiten Wissenschaftler:innen verschiedener österreichischer Universitäten und Forschungseinrichtungen zusammen. Beteiligt sind die TU Wien, die WU Wien, die TU Graz, die Universität Klagenfurt sowie das Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Die Universität Linz (JKU) übernimmt die Leitung des Projekts.

Im Rahmen der Initiative „excellent=austria“ wurden vom Wissenschaftsfonds FWF und dem Bildungsministerium ingesamt neun Exzellenzcluster zu unterschiedlichen Forschungsthemen eingerichtet. Der Exzellenzcluster für Broad AI ist auf fünf Jahre ausgelegt und wird mit 33 Millionen Euro gefördert. Die Laufzeit könnte theoretisch sogar auf zehn Jahre verlängert werden, wodurch insgesamt bis zu 70 Millionen Euro zur Verfügung stehen würden.

„Der Cluster of Excellence ist eine große Auszeichnung und Bestätigung unserer bisherigen Forschungsarbeit, aber auch Ansporn, dass wir die Künstliche Intelligenz im Sinne der Menschen und zum Nutzen unserer Gesellschaft nachhaltig weiterentwickeln“, so Projektleiter Hochreiter.

Hochreiter entwickelte mit NXAI bereits ein LLM-Modell

Die Broad AI ist nicht das erste KI-Modell, das KI-Koryphäe Sepp Hochreiter entwickelt. Mit seinem Linzer Startup NXAI veröffentlichte er wenige Monate nach der Gründung im Mai sein erstes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete. Auch dieses Modell soll laut Startup weniger Rechenkapazität benötigen und trotzdem schneller und mit höherer Genauigkeit arbeiten als seine Konkurrenz. Im August folgte die nächste Version “xLSTM 7B Modell”. Das NXAI-Modell steht allerdings nicht in Konkurrenz mit ChatGPT, denn es richtet sich nicht an die breite Öffentlichkeit.

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Das alqem-Gründungstrio © alqem

Ob Bronze, Eisen oder Silizium, die meisten Materialien, die wir heute kennen und nutzen, wurden vor Jahrzehnten entdeckt, heißt es auf der Website des Münchner DeepTech-Startups alqem. 99,9 % der möglichen Werkstoffe bleiben bislang unentdeckt, doch die nächste, bahnbrechende Entdeckung könnte nun näher sein, als wir dachten. Mithilfe von KI möchte alqem die „nächste Generation“ an Materialien finden.

UVC Partners und Union Square Ventures im Lead

Mit einer Pre-Seed-Finanzierungsrunde über acht Millionen Euro kommt das Team seiner Mission nun womöglich ein Stückchen näher. Wie das im Jahr 2026 gegründete Unternehmen mitteilte, wurde die Runde gemeinsam von den Risikokapitalgebern UVC Partners und Union Square Ventures angeführt. Das frische Kapital soll in den Ausbau der KI-gestützten Plattform zur Entdeckung und Kommerzialisierung neuer Hochleistungsmaterialien fließen.

„Fortschrittliche Materialien stehen im Mittelpunkt der Technologien, die die nächsten Jahrzehnte prägen werden – von sauberer Energie über Mobilität bis hin zur Verteidigung. Alqem hat die einzigartige wissenschaftliche Grundlage und den unternehmerischen Antrieb, um in diesem Bereich zum prägenden Akteur zu werden“, meint Amanda Birkenholz, Principal bei UVC Partners.

Fokus auf Permanentmagnete und Lieferketten

Die Technologie von alqem basiert auf zwei hauseigenen Datenfundamenten: der Materialdatenbank „al-mine“ für kristalline Verbindungen und der Trainingsdatenbank „al-oracle“ für Materialeigenschaften. Zudem betreibt das Startup eigene Laborkapazitäten zur Synthese und Charakterisierung. Dadurch soll der Transfer von der wissenschaftlichen Vorhersage bis zur industriellen Nutzung der neuartigen Materialien von Jahrzehnten auf Jahre oder Monate verkürzt werden.

Als erstes kommerzielles Anwendungsfeld fokussiert sich alqem auf Permanentmagnete, die ohne seltene Erden auskommen. Aktuell werden laut dem Unternehmen rund 90 Prozent dieser Magnete in China produziert. Die Münchner haben eigenen Angaben zufolge bereits eine Pipeline potenzieller Materialien entwickelt und experimentell validiert.

Das Trio hinter alqem

Hinter alqem steht ein dreiköpfiges Gründerteam: Dr. Hanh Nguyen (CEO), die Erfahrung von McKinsey, OCI Global und Unilever mitbringt, Dr. Tiago Cerqueira (CTO), Mitentwickler der offenen Materialdatenbank Alexandria, sowie Prof. Milan Allan (CSO), Inhaber des Lehrstuhls für Experimentalphysik an der LMU München.

Das Startup ist Teil des UnternehmerTUM-Ökosystems und kooperiert mit wissenschaftlichen Partnern wie der LMU München, der TUM sowie Universitäten in Portugal. Arbeitsplätze möchte man demnach gezielt in München und im portugiesischen Coimbra aufbauen.

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