02.01.2020

Gigi Wang: „Gründer brauchen gewisse Sicherheit im Umgang mit Fehlern“

Gigi Wang, Startup-Expertin an der UC Berkeley, kann dem österreichischen Startup-Ökosystem viel Positives abgewinnen. Ein paar Tipps aus Silicon Valley-Perspektive hat sie dennoch parat.
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Tecnet Accent Gigi Wang Startups gründen
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Inzwischen kennt Gigi Wang beide Welten gut: Das Startup-Ökosystem im Silicon Valley, wo sie an der UC Berkeley im „Startup Bootcamp“ Investorenansprache unterrichtet und jenes in Österreich, wo sie jährlich die Teilnehmer des niederösterreichischen akademischen Inkubators Accent eine Woche lang coacht. Eines sei ihr schnell klar geworden, sagt Wang: „Die Startups liefern da wie dort phänomenale Lösungen. Österreich steht dem Valley hier um nichts nach“.

+++Das bringt das Steuerjahr 2020 für Unternehmen+++

Dass es heimischen Startups aber – wie allgemein bekannt – schwerer fällt, ganz groß rauszukommen, führt Wang nicht nur auf die Finanzierungssituation zurück. „Ein Startup muss viele Hürden nehmen, um erfolgreich zu sein. Es braucht eine Kombination aus ‚handwerklichen‘ Fähigkeiten und einem Verständnis der Prinzipien der Wirtschaft auf der einen Seite und die richtige Unternehmerkultur und das richtige Mindset auf der anderen Seite, um sich durchzusetzen“, sagt sie. Entscheidend – und in Österreich oftmals ausbaufähig – sei etwa die Feedback-Kultur. „Gründer brauchen eine gewisse Sicherheit im Umgang mit Fehlern. Manche sind nach durchaus konstruktivem Feedback am Boden zerstört, andere dagegen kommen innerhalb von einer halben Stunde mit einer genialen Lösung zurück. Klarerweise führt der zweite Weg zu mehr Erfolg“, erklärt Gigi Wang.

Zwischen falscher Bescheidenheit und Verzerrung der Wahrheit

Wo österreichische Startups ihren Pendants im Valley klar hinterherhinken würden, sei Selbstbewusstsein: „Man muss sein Unternehmen gelassen und zugleich aktiv promoten können. Man muss dazu in der Lage sein, richtig stolz zu sein und die große Zukunft des eigenen Projekts darzulegen“. In Europa sei man in dieser Hinsicht generell zu bescheiden. „Wenn man aber seine Lösung nicht am Markt herzeigt, wird dieser sie auch nicht annehmen“, sagt Wang. Zugleich sei es aber durchaus eine Stärke österreichischer und europäischer Startups, dass in ihren Pitches üblicherweise nicht „die Wahrheit verzerrt“ werde, wie es in den USA häufig vorkomme.

Positiv hebt Wang auch den institutionellen Support für Startups in Österreich hervor: „Es gibt hier ein großartiges Ökosystem, in dem viel Unterstützung von der öffentlichen Seite kommt“. Programme wie Accent würden kontinuierlich Support liefern und „nicht einfach nur einen Platz zum Arbeiten“. Und das Engagement der öffentlichen Seite zeige sich etwa auch bei Tecnet, dem VC des Landes Niederösterreich. „Wenn ich mir Doris (Anm. Agneter, Tecnet-Geschäftsführerin) rede, kennt sie ihre Startups genau, weiß exakt, was sie tun. Mit diesem Maß an Unterstützung kann man sehr gut arbeiten“.

Dadurch hätte Österreichs – sehr oft wissenschaftlich getriebene Startups – sehr gute Voraussetzungen und eine hohe Qualität. Damit könnten sie auch im Valley durchstarten, wenn sie die oben genannten Punkte beherzigen. Auch dieses Jahr kamen wieder zwei Startups aus dem Accent Hightech-Inkubator diesem Ziel einen Schritt näher: Sie haben eine Jury, der auch Gigi Wang angehörte, überzeugt und nehmen kommendes Jahr an der Berkeley-Summer-School teil.

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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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