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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Somareality
(c) Somareality - Das Somareality-Team.

Somareality wurde 2019 in Wien gegründet und entwickelt Eye-Tracking-basierte Biomarker, um damit Rückschlüsse auf den kognitiven Zustand einer Person treffen zu können. 2024 gab es dafür 1,5 Mio. Euro – brutkasten berichtete. Nun folgt eine überzeichnete Series-A-Finanzierungsrunde in Höhe von drei Millionen Euro unter der Führung von Catalyst Romania, um „die weltweit erste umfassende Lösung für kognitive Erkenntnisse (Cognitive Insights) zu werden, die ausschließlich auf Eye-Tracking basiert“.

Somareality: Bestandsinvestoren dabei

Dies markiert das 13. Investment für den Catalyst Romania Fund II, unter Beteiligung der bestehenden Somareality-Investoren MT-Lab, RDY Ventures, Moondust Ventures und Gateway Ventures.

Das Deep-Tech-Startup aus Wien hat es sich konkret zur Aufgabe gemacht, das Verständnis kognitiver Prozesse neu zu definieren. Dazu gehören kognitive Belastung, Aufmerksamkeit, Wahrnehmung, Ermüdung und die allgemeine Leistungsfähigkeit – basierend auf einer Technologie, die ebenso nicht-invasiv wie echtzeitfähig sei. Somareality generiert über zwei Millionen Euro B2B-Umsatz seit der Markteinführung ihres ersten Biomarkers im Jahr 2024.

Drei Initiativen

Das frische Kapital soll direkt in drei strategische Initiativen für das Jahr 2026 und darüber hinaus fließen: Erweiterung der bestehenden B2B-Segmente, Unterstützung neu gestarteter Längsschnittstudien zur Messung bzw. Vorhersage der kognitiven Gesundheit sowie der menschlichen Leistungsfähigkeit im Zeitverlauf und in die Vorantreibung einer Markenerweiterung in den B2C-Bereich.

„Mit unserer Präsenz im B2B-Bereich und dem Vertrauen, das uns unsere Kunden und Partner entgegenbringen, haben wir bewiesen, dass kognitive Erkenntnisse auf Basis von Eye-Tracking gekommen sind, um zu bleiben. Angesichts des anhaltenden Interesses an personalisierter Gesundheit insgesamt und des erneuten Interesses an Wearable-Eye-Tracking-Technologie bringen wir unser wissenschaftliches Fundament nun in den B2C-Bereich – und damit zu jedem, der schon immer verstehen wollte, wie sein Verstand funktioniert, dies aber außerhalb des Labors nie konnte“, sagt Adrian Brodesser, Mitgründer Somareality.

Somareality-Partner: „Somareality denkt Branche neu“

Und Alin Stanciu, Partner bei Catalyst Romania, ergänzt: „Bei Catalyst Romania wollen wir mit Unternehmen zusammenarbeiten, die nicht nur Bestehendes verbessern, sondern ganze Branchen neu denken – und genau das tut Somareality. Indem sie Eye-Tracking-Daten in Echtzeit-Erkenntnisse darüber verwandeln, wie Menschen denken, eröffnen sie einen neuen Weg, den menschlichen Verstand besser zu verstehen, mit Auswirkungen, die weit über die derzeitigen Anwendungsfälle hinausgehen. Wir glauben, dass dieser Wandel – vom reinen Beobachten von Verhalten hin zum echten Verständnis darüber, wie Menschen denken – das Potenzial hat, Sektoren vom Gesundheitswesen bis hin zur menschlichen Leistungsfähigkeit und darüber hinaus umzugestalten. Da dies unser drittes Investment in Mittel- und Osteuropa außerhalb Rumäniens ist, freuen wir uns sehr darauf, das Team dabei zu unterstützen, einen globalen Marktführer an der Schnittstelle von Wissenschaft und praktischen menschlichen Erkenntnissen aufzubauen.“

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