28.01.2016

Falling Walls Lab: Pitch-Event der Wissenschaften macht Station in Wien

In Wien können sich junge Forscher und Unternehmer mit einem 3-Minuten-Pitch für die Teilnahme am Berliner Falling Walls Lab qualifizieren.
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Während eine unterhaltsame App schnell programmiert ist, haben es Startups mit wissenschaftlichem Hintergrund oft schwerer. Das Berliner Falling Walls Lab bietet jungen Unternehmern und Forschern in diesem Bereich eine große Bühne. Und am 22. April macht das Lab hochoffiziell auch in Wien Station, um Teilnehmer für das Berliner Event kommenden Winter zu finden. Im Rahmen der Langen Nacht der Forschung erhalten Wissenschaftler und Jungunternehmer die Chance, ihre Ideen oder Produkte in drei Minuten vor einer Experten-Jury zu pitchen.

Noch ein Berlin-Ticket in Alpbach zu holen

Der Gewinner wird nach Berlin eingeladen und darf dort auch an der renommierten Falling Walls Conference teilnehmen. Ein weiteres Ticket nach Berlin wird im Rahmen der Alpbacher Technologiegespräche im August vergeben. „Dort dürfen sich die drei Sieger aus Wien noch einmal präsentieren und das Publikum kürt noch einen Sieger“, erklärt Falling-Walls-Lab-Wien-Leiter Philipp Marxgut dem Brutkasten.

Falling Walls Lab Wien: 20 Teilnehmer angepeilt

„Es geht darum, junge Talente aus Österreich stärker ins Rampenlicht zu rücken und auch international sichtbarer zu machen“, so Marxgut. Das Event wird in Österreich ertmals richtig groß aufgezogen. Es gab zwar in der Vergangenheit bereits Vorrunden zum Berliner Falling Walls Lab, die laut Marxgut allerdings etwas kleiner waren: „In der Vergangenheit gab es in Österreich etwa zehn Teilnehmer. Das wollen wir heuer deutlich übertreffen – 20 bis 25 Teilnehmer wären toll“. Gelingen soll das vor allem durch die enge Kooperation mit den Alpbacher Technologiegesprächen, die durch die Integration des Falling Walls Labs auch ein wenig verjüngt werden sollen.

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Während das Jungforscher-Event Fame Lab eher einen humorigen Zugang suche, gehe es bei Falling Walls hochseriös zu, meint Marxgut. Wer und was genau gesucht wird, ist allerdings relativ offen. Teilnehmen kann jeder, der in einer universitären Ausbildung steckt und mindestens einen Bachelor-Abschluss hat. Auch Absolventen sind gerne gesehen, der Abschluss soll aber höchstens fünf Jahre zurückliegen.

Ob Idee, Projekt oder fertiges Produkt ist ebenfalls nicht festgeschrieben. Einziges Kriterium ist eine „gesellschaftliche Relevanz“. „Das kann zum Beispiel ein Wirkstoff oder eine Methode sein, um Krankheiten zu diagnostizieren oder zu heilen“, sagt Marxgut. Ein Blick auf die ehemaligen Sieger des Berliner Falling Walls Labs zeigt, dass tatsächlich Medizin, Physik und Technik die besten Chancen haben – „aber auch Soziologen sind willkommen“, so Marxgut.

Helga Nowotny leitet Jury

Die Wiener Jury wird sich aus Vertretern von Universitäten, Forschungseinrichtungen und aus der Wirtschaft zusammensetzen. Die Leitung übernimmt die ehemalige Präsidentin des Europäischen Forschungsrates, Helga Nowotny. Außer der Reise nach Alpbach und Berlin winkt den Siegern der Ruhm und die Aufmerksamkeit. In Berlin selbst erhalten die ersten drei Plätze auch Geldpreise und zwar in der Höhe von 1000 Euro, 750 Euro und 500 Euro. Bewerbungen sind bis 27. März über die Homepage des Wiener Falling Walls Labs möglich.

Das Wiener Falling Walls Lab findet am 22. April im Rahmen der Langen Nacht der Forschung statt. Vom 25. bis 27. August finden die Technologiegespräche in Alpbach statt. Das Berliner Lab wird am 8. November stattfinden, die Falling Walls Conference am 9. November. 

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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