14.05.2021

Dynatrace gründet mit JKU Innovations-Forschungslabor in Linz

Dynatrace investiert am Linz Institute of Technology in langfristige Grundlagenforschung, um keine "Geistesblitze zu übersehen".
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Das Team des Co-Innovation Labs von Dynatrace und JKU Linz © Ines Thomsen
Das Team des Co-Innovation Labs von Dynatrace und JKU Linz © Ines Thomsen

Das Linzer IT-Unternehmen Dynatrace will in den kommenden Jahren stärker in Grundlagenforschung investieren. Ein erster Schritt ist ein gemeinsam mit der Johannes Kepler Universität gegründetes Forschungslabor. Das Co-Innovation Lab ist am Linz Institute of Technology (LIT) angesiedelt und soll Forschung im Bereich Software Intelligence vorantreiben.

Auf neue Datenmengen vorbereiten

Dynatrace selbst zieht dort mit einem 7-köpfigen Team ein, das im nächsten Jahr auf doppelte Größe anwachsen soll. „Die Grundlagenforschung an der JKU ist für uns eine Art Radarsystem für kommende Entwicklungen“, sagt Alois Reitbauer, Leiter der eigenständigen Forschungseinheit Dynatrace Research. „Das ist alleine deshalb notwendig, weil wir wissen, dass schon in wenigen Jahren mit den aktuellen Instrumenten und Methoden die exponentiell anwachsenden Datenmengen nicht mehr zu beherrschen sein werden“. Das Dynatrace Labor im Co-Innovation Lab sei explizit nicht an der kurz- bis mittelfristigen Produktentwicklung beteiligt und könne deshalb ohne wirtschaftlichen Druck forschen, erklärt Labor-Leiter Andreas Hametner.

Schwerpunkte will das Unternehmen bei Distributed Data Systems, Realtime Analytics, Data Science und Cloud Native Security setzen. Hintergrund sind rasant wachsende Datenmengen durch Individualisierung und Personalisierung von Services und Angeboten im Internet. „Wir sollten darauf vorbereitet sein, dass wir Speicherkapazitäten bald nicht mehr in Tera-, sondern in Peta- oder sogar Exabyte angeben“, sagt Reitbauer. „Wir können es uns nicht leisten, Geistesblitze zu übersehen, die möglicherweise einen Innovationsschub oder gar eine Disruption auslösen“.

Sitz in USA, R&D in Linz

Dynatrace wurde 2005 von den drei JKU-Absolventen Sok-Kheng Taing, Hubert Gerstmayr und Bernd Greifeneder gegründet. Greifeneder ist nach wie vor CTO des mittlerweile internationalen Konzerns. Das Unternehmen ist auf Software-Intelligence spezialisiert und sorgt mit seinen Lösungen dafür, dass Probleme in Software und IT-Infrastrukturen automatisch erkannt werden. 2019 folgte der Börsengang in New York. Das Unternehmen hat rund 2.800 Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen, davon 700 in Österreich, und erwirtschaftete 2020 545 Millionen Dollar Jahresumsatz. Der Sitz des Unternehmens liegt in den USA, Linz ist allerdings das Forschungs-und-Entwicklungs-Headquarter geblieben.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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