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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Die Stadtwerke Klagenfurt versorgen die Region unter anderem mit Strom, Gas, Fernwärme, Wasser und verantworten den öffentlichen Personennahverkehr. © Stadtwerke Klagenfurt

Ob E-Mails, vertrauliche Kunden-Dokumente oder interne Richtlinien: Viele österreichische Unternehmen haben verstanden, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz unausweichlich wird, stehen allerdings vor der Herausforderung, KI sicher in die eigenen Arbeitsabläufe zu integrieren. Bei den Stadtwerken Klagenfurt entschied man sich bewusst gegen Standard-Lizenzen externer US-Hyperscaler und entwickelte stattdessen eine maßgeschneiderte Inhouse-Lösung: den „Stadtwerke GPT“, auch liebevoll „Susi-Sorglos“ genannt.

Die Vision: Ein DSGVO-konformer „Büro-Buddy“

Das Hauptziel war von Beginn an klar definiert: eine sichere Umgebung zu schaffen, in der Mitarbeiter:innen Bedenken bezüglich des Datenschutzes komplett ausräumen können. „Wir wollten unseren Mitarbeitern einen souveränen, DSGVO-konformen Chatbot anbieten, den sie komplett bedenkenlos nutzen können, wo sie personenbezogene Daten von Kunden reinkopieren und vertrauliche Dokumente hochladen können“, erklärt Peter Weratschnig, IT-Bereichsleiter der Stadtwerke Klagenfurt.

Neben der Chatbot-Funktion dient die KI als intelligenter „Büro-Buddy“. Über ein Retrieval-Augmented-Generation-System (RAG) wurden ca. 2.000 Seiten an internen Dokumenten, von Konzernrichtlinien bis hin zu IT-Anleitungen, eingebunden, um Fragen zu regulatorischen Vorgaben oder Systembedienungen direkt zu beantworten.

Der Gamechanger: Die Austria Wirtschaftsservice (aws)-Förderung

Das Projekt hat man nicht alleine umgesetzt, sondern entstand durch den Kontakt mit dem Wiener KI-Startup BReact, das 2022 von Raphael Fakhir und Nemanja Klincov gegründet wurde. Der entscheidende Impuls für die Realisierung lag in der Förderlandschaft. Denn das finanzielle Gesamtinvestment bewegte sich im fast sechsstelligen Bereich, erklärte Weratschnig im Interview.

Hier kam die IÖB-Toolbox-Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) als entscheidender Beschleuniger ins Spiel. „Ohne diese Förderung hätten wir es nicht gemacht“, betont Weratschnig rückblickend. Die Förderung reduzierte das finanzielle Risiko für die Stadtwerke entscheidend und machte den Weg frei für die gemeinsame Entwicklung mit dem Startup.

Das Förderungsprogramm aws IÖB-Toolbox richtet sich an öffentliche Beschaffer und hat den Zweck, die Planung und Umsetzung von IÖB-Challenges als innovativem Instrument der Markterkundung, juristische und/oder technische Expertise für die Erstellung von Unterlagen für eine geplante Ausschreibung (Modul Prepare), sowie die Durchführung von innovativen Beschaffungen (Modul Transfer) zu ermöglichen. Damit sollen Anreize für eine verstärkte Innovationsnachfrage durch den öffentlichen Sektor gesetzt werden, insbesondere für Vorhaben mit positiven Beiträgen in den Bereichen Nachhaltigkeit und Digitalisierung.

Europäische KI-Architektur On-Premise

Auch technisch setzten die Partner auf digitale Souveränität: Als Sprachmodell dient ein Modell des französischen KI-Unternehmens Mistral, das Mitte des Jahres auch das Linzer Startup EmmiAI kaufte. Die Datenhaltung erfolgt laut Weratschnig ausschließlich On-Premise in eigenen IT-Systemen. Lediglich die reine GPU-Rechenleistung wird bei einem italienischen Anbieter angemietet. „Sobald das Modell nachdenkt, tut es das in dieser Infrastruktur ohne persistente Datenspeicherung. Danach sind keine Datenspuren außerhalb unseres IT-Systems zu finden“, erklärt der IT-Bereichsleiter. Das Resultat ist der angestrebte „Susi Sorglos“-Bot für den internen Arbeitsalltag.

Große Begehrlichkeiten & wertvolle Erkenntnisse

Nach der schrittweisen Bereitstellung als internes Web-Service stieß das Tool auf enormes Interesse in den Fachbereichen. Neben Fachfragen zu Richtlinien entstehen bereits Ideen für eigene Teil-Wissensdatenbanken oder interaktive Schulungsassistenten.

Gleichzeitig liefert das Projekt wertvolle Erkenntnisse für künftige KI-Initiativen. „Der Benefit aus unseren Lessons Learned ist fast ebenso hoch einzustufen wie das Tool an sich“, fasst Weratschnig zusammen. Seine zentralen Ratschläge an andere Unternehmen: Von Beginn an die eigene IT-Architektur und Lieferkette der Dienstleister genau prüfen sowie die Qualität der zugrundeliegenden Analog-Dokumente gründlich analysieren.


Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienbeauftragung mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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