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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Everleaf
© Everleaf - Christophe Vermeersch, Gründer Everleaf.

Vor etwas mehr als einem Jahr konnte Everleaf eine Finanzierungsrunde in sechsstelliger Höhe holen – brutkasten berichtete. Nun vermeldet man ebenfalls ein Investment im gleichen Umfang.

Everleaf: Umsatz fast verzehnfacht

Frisches Gemüse in der eigenen Wohnung ernten, ohne Garten und ohne grünen Daumen: Mit diesem Versprechen ist Everleaf mit der ersten Version seines vertikalen Indoor-Gartens auf den Markt gegangen. Beim Mai-Investment 2025 lautete das Ziel, den Umsatz im laufenden Jahr zu verzehnfachen. Dieses Ziel hat das Startup nach eigenen Angaben beinahe erreicht.

Die neuen Investoren beteiligen sich als Business Angels und bringen, neben dem Kapital, Netzwerk und operative Erfahrung mit, heißt es. Einer von ihnen habe im Silicon Valley selbst ein Unternehmen aufgebaut und erfolgreich verkauft. Namen der neuen Gesellschafter werden jedoch nicht genannt.

„Geld allein löst in unserer Phase wenig. Was uns wirklich weiterbringt, sind Leute, die den Weg vom Startup zum großen Unternehmen schon einmal gegangen sind und wissen, wo es dabei knirscht“, kommentiert Gründer Christophe Vermeersch die Finanzierungsrunde.

Kapital fließt in Ware

Ein Großteil der neuen Mittel soll nicht ins Marketing, sondern in die Ware selbst fließen. Für Everleaf sei genau das die zentrale Herausforderung im Consumer-Hardware-Geschäft: Produktion und Einkauf müssen Monate vorfinanziert werden, lange bevor ein einziger Garten verkauft ist. Je stärker das Unternehmen wächst, desto größer werde der Kapitalbedarf, der in Lager und Vorproduktion gebunden ist.

Klassische Einkaufsfinanzierungen von Banken würden in dieser Größenordnung noch nicht greifen. Genau hier setzt die neue Runde an: Sie soll das Working Capital stärken und damit die Basis für das geplante Wachstum schaffen. Everleaf hält sich außerdem die Option offen, künftig ein weiteres Double Equity zu beantragen, um diesen Bereich dauerhaft abzusichern, wie man mitteilt.

„Bei Hardware entscheidet nicht nur, wie gut du verkaufst, sondern ob du die Ware überhaupt durchgehend vorfinanzieren kannst, ohne dabei ‚Out of Stock‘ zu sein. Diese Hürde wird mit jedem Wachstumsschritt größer“, erklärt Vermeersch.

Everleaf mit In-House-Konzept

Everleaf entwickelt seine Produkte seit einem Jahr vollständig in-house und bringt dabei zunehmend neues Zubehör für den Everleaf-Garden auf den Markt. Mithilfe von 3D-Druck werden Ideen zunächst getestet, bevor bei erfolgreicher Nachfrage in skalierbare Produktion investiert wird. Das Unternehmen setzt dabei weiterhin auf ein kleines Team und KI-gestützte Prozesse. Mit dem neuen Kapital will Everleaf ab dem kommenden Jahr auch erstmals über den deutschsprachigen Raum hinausgehen.

„Uns war immer wichtig, erst zu zeigen, dass unser Produkt und unser Ansatz in DACH funktioniert, bevor wir in neue Märkte gehen“, sagt Vermeersch. „Inzwischen haben wir ein System gefunden, das funktioniert. Genau das wollen wir jetzt auf weitere Länder übertragen.“ Die Entscheidung, um welche Länder es sich dabei handelt, ist noch nicht final getroffen worden, doch stehen die nordischen ganz oben auf der Liste, wie der Gründer brutkasten mitteilt: „Das werden wir aber testen müssen“, sagt er. „Und dann wählen, wo wir das größte Potenzial sehen.“

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