03.11.2021

Doktorratsprogramm: Künstliche Intelligenz macht Schule

"Artificial Intelligence" findet langsam den Weg in heimische Bildungseinrichtungen.
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Künstliche Intelligenz, JKU, FH, Doktorat KI,
(c) Stock.Adobe/issaronow - Pädagog:innen sollen mit an Bord genommen werden.

Die FH Oberösterreich und die Johannes Kepler Universität Linz bieten seit diesem Herbst ein Doktorratsprogramm mit dem Forschungsschwerpunkt auf Menschen-zentrierte Künstliche Intelligenz an. Federführend dabei ist die „Österreichischen Computer Gesellschaft“ (OCG).

„Die Österreichische Computer Gesellschaft begrüßt die Möglichkeit, wissenschaftliche Leistungen im Bereich ‚Artificial Intelligence‘ durch ein PhD-Programm zu fördern und zu honorieren. Unserem Verein ist es zudem ein besonderes Anliegen, schon früh auf die Förderung von MINT-Fächern zu setzen“, sagt OCG-Präsident Wilfried Seyruck. „Kinder sind in der Regel fasziniert von technischen Geräten und haben einen enormen Forscherdrang, aber es gilt auch die Pädagog:innen an Bord zu holen und ihnen die Methoden und das Wissen zu geben, damit dieses Interesse nicht versiegt.“

(c) OCG – OCG-Präsident Wilfried Seyruck ist frühe Förderung von MINT-Fächern ein Anliegen.

Verständnis von Künstlicher Intelligenz vermitteln

Damit das gelingt, setzt sich die OCG auch in nationalen und internationalen Projekten für die Einbindung von Lehrkräften und Eltern zur Förderung der MINT-Begeisterung bei jungen Menschen ein, sowie für die Vermittlung eines generellen Verständnisses von Künstlicher Intelligenz. Viele dieser Projekte seien bewusst niederschwellig angelegt und für teilnehmende Schulen und Lehrkräfte kostenlos, heißt es laut Aussendung.

Dies sind die KI-Workshops

Das Projekt „SAKI lernt!“ ist ein Workshop-Angebot ab der Grundschule bis zur Sekundarstufe I und zeigt anhand des Anwendungsbeispiels „selbstfahrende Autos“ wie KI in unterschiedlichste Lebensbereiche Einzug gehalten hat. Mit Hilfe von Lernrobotern und Fachexpert:innen sollen die Kinder, aber auch Eltern und beteiligte Lehrkräfte erfahren, wie KI und Robotik funktionieren.

Enaris

„ENARIS – Education and Awareness for Intelligent Systems“ indes hat zum Ziel auf spielerische Weise Schüler:innen im Alter von zehn bis 14 Jahren ein Bewusstsein sowie ein technisches Grundverständnis von Künstlicher Intelligenz zu vermitteln. Lehrkräfte werden dabei durch einen „Train-the-Trainer“-Ansatz eingebunden.

ManuCode

Die Summer School „ManuCode – Coding in Manufacturing“ hingegen richtet sich an jene Personen, die bisher nicht mit KI in Berührung kamen. Hierbei liegt der Schwerpunkt auf Coding im Kontext von Industrie und Fertigung mit den Schlüsselthemen Robotik, Künstliche Intelligenz, Human-Robot Interaction sowie Projektmanagement und Teamwork. Dabei bilden Schüler:innen der Sekundarstufe II und deren Lehrer:innen die primäre Zielgruppe.

TrainDL

TrainDL – „Teacher Training for Data Literacy, AI & Computer Science Competences“ identifiziert und untersucht Möglichkeiten zur strategischen Integration von Prozessen zur Förderung von Kompetenzen in den Bereichen KI und „Data Literacy“ in die Aus- und Weiterbildung von Lehrpersonal. Zu diesem Zweck wird im Rahmen des Projekts ein „Policy Building“-Prozess mit Stakeholdern aus Politik, Bildung und Wissenschaft auf europäischer Ebene implementiert.

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz

KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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