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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Eologix-Ping
© Eologix-Ping.

Eologix-Ping, ein Anbieter für kontinuierliche Rotorblattüberwachung, hat den größten Auftrag seiner Geschichte in den USA an Land gezogen: Fast 300 zusätzliche Windenergieanlagen werden künftig von den Steirern überwacht.

Eologix-Ping: Start mit Pilotprojekt

Angefangen hat alles mit einem Pilotprojekt, ein paar Überwachungssystemen und Betreibern, die erst einmal sehen wollten, ob kontinuierliche Rotorblattüberwachung auch unter echten amerikanischen Bedingungen hält – von Eisstürmen im Mittleren Westen bis zu Blitzeinschlägen an der Golfküste.

Dann wuchs die Kundenbasis, die sich heute über das ganze Land erstreckt, wie das Startup miteilt. Aus dieser Schritt-für-Schritt-Strategie ist dann der größte US-Auftrag der Firmengeschichte geworden: „Wir sind in den USA nicht mit einer großen Flotte gestartet. Wir haben sie uns verdient, eine Anlage, ein Standort, ein Erfolg nach dem anderen“, sagt Thomas Schlegl, CEO und Co-Founder von Eologix-Ping. „Dieser Auftrag ist das Ergebnis jahrelanger Arbeit: Betreiber sehen, dass unsere Technologie funktioniert, erzählen es weiter und kommen zurück. Fast 300 Anlagen in einem Auftrag zu gewinnen, zeigt, dass aus dem Vertrauen von damals inzwischen echte Größe geworden ist.“

Blattschäden, Blitzeinschläge und Vereisung

Der Deal stehe vor allem dafür, zu demonstrieren, wie sich das Denken amerikanischer Windparkbetreiber verändert hat: Schäden an Rotorblättern und wetterbedingte Ausfälle zählen weiterhin zu den häufigsten Ursachen für ungeplante Stillstandszeiten in der US-Windflotte, so der Founder. Statt erst zu reagieren, wenn Probleme bereits aufgetreten sind, setzen nun immer mehr Betreiber auf eine „verlässliche, laufende Datenquelle“ zum Zustand ihrer Rotorblätter.

„Blattschäden, ein Blitzeinschlag, Vereisung, die sich nicht erklären lässt: Genau für solche Fälle gibt es uns. Wir wollen der erste Ansprechpartner sein, wenn an einem Rotorblatt etwas nicht stimmt, egal ob man es sieht, hört oder einfach spürt“, sagt Schlegl.

Und Matthew Stead, Co-Founder von Eologix-Ping, ergänzt: „Wachstum ist für uns das Ergebnis von disziplinierter, kontinuierlicher Produktverbesserung. Jeder Einsatz bringt neue Erkenntnisse: über Betriebsbedingungen, über Entscheidungen, die Betreiber treffen müssen, und darüber, wo wir unsere Erkennungsalgorithmen noch schärfen können. Dieses Wissen fließt direkt zurück in die Produktentwicklung. Dieser Auftrag bestätigt genau diesen Ansatz.“

Eologix-Ping baut US-Präsenz aus

Weil die US-Flotte wächst, baut das Unternehmen jetzt eine eigene Präsenz in den USA auf, um Betreiber direkt vor Ort zu unterstützen, begleitet von weiteren Investitionen in Überwachungstechnologie und Kundensupport für ganz Nordamerika. Der Rollout der fast 300 neuen Windenergieanlagen läuft in den kommenden Wochen.

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