29.06.2022

Gigabit Academy: Über 100 Organisationen vernetzen sich zur Entwicklung von 5G Use Cases

Die Gigabit Academy des Bundesministeriums für Landwirtschaft, Regionen und Tourismus (BMLRT) & der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) ging Mitte Juni in Pörtschach am Wörthersee ins vorläufige Finale. Ziel des achtwöchigen Programms war der Know-how-Transfer und Community-Aufbau rund um 5G.
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Um die Entwicklung von 5G Anwendungen und das Bewusstsein für die Technologie in Österreich zu beschleunigen, hat das Bundesministerium für Landwirtschaft, Regionen und Tourismus (BMLRT) gemeinsam mit der FFG im Frühjahr 2022 die Gigabit Academy ins Leben gerufen. Das neue Service-Angebot richtete sich spezifisch an Startups, KMU, Technologieunternehmen, Forschungseinrichtungen und öffentliche Organisationen aus dem Digitalbereich. Neben dem Know-how-Transfer rund um das Thema 5G stand im Zuge des achtwöchigen Programms die Vernetzung und der Community-Aufbau im Zentrum. “Die Gigabit-Academy versteht sich als Informations- und Ideen-Lab, wobei wir erfolgreich Menschen zusammengebracht haben, die an neuen Anwendungen für 5G arbeiten”, so Henrietta Egerth, FFG Geschäftsführerin.

Nach dem offiziellen Kick-Off am 26. April im Ars Electronica Center in Linz gab es dafür eine Serie von insgesamt 17 Events – unter anderem wurden auch zahlreiche Workshops in Unternehmen abgehalten. Innerhalb von acht Wochen haben sich 105 unterschiedliche Organisationen beteiligt und über 70 Speaker:innen teilgenommen, die den Teilnehmer:innen der Gigabit Academy exklusiv ihr Wissen vermittelten.

Der vorläufige Abschluss der Gigabit Academy

Am 13. Juni fand in Pörtschach am Wörthersee das Abschlussevent der Gigabit Academy statt, um über die Ergebnisse vorläufige Bilanz des Programms zu sprechen. Tagsüber konnten die Teilnehmer:innen den letzten Partner-Workshop des 5G Playgrounds Carinthia in Klagenfurt besuchen. Im Anschluss wurden die Mega- und Makrotrends im Gigabit-Bereich in Kleingruppen analysiert und zusammengefasst. Mit diesen Inputs wird über den Sommer ein Trendradar zu Gigabit und 5G Use Cases durch die FFG erstellt.

Im Schnitt konnten die Teilnehmer:innen der Gigabit Academy rund zehn bis zwanzig neue Kontakte knüpfen. “Wir haben unsere Ziele voll erfüllt, indem wir Menschen aus den verschiedensten Bereichen zusammengebracht haben, um 5G Use Cases darzustellen. Die Teams haben dahingehend Know-how und Wissen ausgetauscht und zudem haben sich Partner:innen gefunden, die jetzt gemeinsam Projekte aufsetzen können”, so FFG-Geschäftsführerin Egerth. Weiters konnte zudem der aktuelle Stand der Technik abgebildet und die bereits bestehende Expertise, die in Österreich rund um 5G bereits vorherrscht, sichtbar gemacht werden.

Wie es nun weitergeht? 

Die Gigabit Academy wurde unter dem Dach „Gigabit Triple A: Awareness Applications Austria“ umgesetzt. Darunter fallen neben dem Servicepaket auch die parallel laufende Förderung „Breitband Austria 2030: GigaApp“. Sie zielt auf die Finanzierung für 5G Anwendungen ab, die unter anderem auch aus der Gigabit Academy entstanden sind. “Aktuell läuft noch die Ausschreibung bis Ende September. Dabei können die Teams, die sich im Rahmen der Gigabit Academy gefunden haben, nun ihre Projekte einreichen und erhalten bei Zusage bis zu 60 Prozent Förderung”, so Egerth abschließend über die weiteren Schritte. Die Einreichfrist läuft hierfür noch bis zum 27. September. Weiters steht am 13. September noch ein finaler Workshop mit der Rundfunk und Telekom Regulierungs-GmbH (RTR) am Programm, der die regulatorischen Rahmenbedingungen Rahmenbedingungen und den Breitbandausbau thematisieren wird.


Die Partnerorganisationen der Gigabit Academy

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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