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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Airgapnet
© Airgapnet/Canva - Markus Roth, Co-Founder Airgapnet.

Mit der Gründung der Airgapnet GmbH entstand in Oberösterreich ein neues Cybersecurity-Startup mit dem Ziel, Unternehmen vor Cyberangriffen zu schützen, die selbst modernste Sicherheitslösungen umgehen können.

Airgapnet: Mit Gründung gleich Kapital

Gegründet wurde es von Markus Roth, Sergey Shelenkov, Florian Mihalits und Peter Ziehesberger, die langjährige Erfahrung aus den Bereichen IT-Sicherheit, Netzwerktechnik, Elektronikentwicklung, Softwareentwicklung und Unternehmensführung mit sich bringen.

Zeitgleich mit der Unternehmensgründung konnte Airgapnet sich ein siebenstelliges Investment sichern. Das Kapital wird in die Skalierung der Produktion, den Ausbau der Produktentwicklung, den Aufbau internationaler Vertriebspartnerschaften sowie die Weiterentwicklung der patentierten Technologie investiert. Angaben zum Investor wurden auf Wunsch der beteiligten Parteien nicht veröffentlicht.

Physische Trennung von Netzwerkverbindungen

Das Neuhofener Unternehmen baut auf einer patentierten Technologie auf, die einen anderen Ansatz verfolgt als klassische Cybersecurity-Lösungen, heißt es. Während Firewalls, Endpoint-Protection und andere Sicherheitsprodukte versuchen, Angriffe zu erkennen und zu filtern, setzt Airgapnet auf die physische Trennung von Netzwerkverbindungen.

Künstliche Intelligenz ermöglicht es heutzutage Angreifern, Schwachstellen automatisiert zu analysieren, Angriffe zu personalisieren und Sicherheitsmechanismen effizienter zu umgehen. Besonders kritisch seien sogenannte Zero-Day-Exploits. Dabei handelt es sich um bislang unbekannte Sicherheitslücken, z. B. in Firewalls, für die noch keine Sicherheitsupdates oder Schutzmaßnahmen existieren. Wenn eine solche Schwachstelle entdeckt wird, hätten Unternehmen oft keine Möglichkeit, sich unmittelbar zu schützen: „Die Anzahl neuer Schwachstellen steigt rasant. Gleichzeitig verkürzt KI die Zeit zwischen dem Finden einer Schwachstelle und ihrer aktiven Ausnutzung drastisch. Unternehmen stehen dadurch vor einer völlig neuen Herausforderung“, erklärt Mitgründer und Geschäftsführer Markus Roth. Auch der zukünftige Einsatz von Quantencomputern verlangt bereits im Vorfeld die Erstellung neuer Sicherheitskonzepte.

Das Firewall-Problem

Eine Firewall sei letztlich ein intelligenter Filter, so die Founder weiter. Sie entscheidet anhand von Regeln, welche Datenpakete passieren dürfen und welche nicht. Doch jede Firewall basiert auf Software und Regeln. Fehlerhafte Konfigurationen, unbekannte Schwachstellen, kompromittierte Zugangsdaten oder Zero-Day-Exploits können dazu führen, dass Angreifer diese Schutzschicht überwinden.

„Selbst die besten Firewalls bieten daher niemals einen 100-prozentigen Schutz über einen beliebigen Zeitraum hinweg. Genau deshalb verfolgen viele Sicherheitsexperten sowie militärische Einrichtungen seit Jahren das Prinzip des sogenannten Air-Gappings, also der physischen Trennung kritischer Systeme“, liest man in der Aussendung.

In diesem Sinne trennen die von Airgapnet entwickelten Systeme Netzwerkverbindungen physisch voneinander und verbinden sie nur dann, wenn sie tatsächlich benötigt werden. Das Unternehmen bezeichnet diesen Ansatz als „Online when needed“ statt „Always online“. Dadurch würde vor allem die Angriffsfläche reduziert.

Airgapnet mit neuer Ebene

Die Technologie wurde insbesondere für Unternehmen entwickelt, für die IT-Sicherheit wesentlich ist, um damit unter anderem Backup-Systeme, industrielle Steuerungen, Fernwartungszugänge und Internetzugänge zu schützen. Die Gründer sehen sich dabei als Teil einer neuen Generation europäischer Cybersecurity-Unternehmen, die auf technologische Unabhängigkeit, physische Sicherheit und praktikable Lösungen setzen.

© Airgapnet – Sergey Shelenkov, Mitgründer und Geschäftsführer.

„Die Cybersecurity-Branche konzentriert sich seit Jahrzehnten darauf, Angriffe zu erkennen. Wir ergänzen diesen Ansatz um eine weitere Ebene: Wenn eine Verbindung nicht existiert, ist ein Angriff auf sie chancenlos“, erklärt Sergey Shelenkov, Mitgründer und Geschäftsführer. „Genau diese Einfachheit macht unsere Technologie so wirkungsvoll.“

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