30.10.2017

Grazer Kunstprojekt: „Blockchain-Spiel“ für einen guten Zweck

Das Projekt Play4Privacy (P4P) gibt gegen Ethereum-Spenden für Datenschützer einen eigenen Token, PLAY, aus. Über 10.000 Euro wurden bereits gesammelt.
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(c) lab10 collective: Go-Spiel auf der Fassade des Grazer Kunsthaus

„Spielerisches Lernen“ ist ein beliebtes Modell in der Pädagogik. Den Ansatz nutze nun auch das Grazer lab10 collective mit seinem Kunstprojekt Play4Privacy (P4P) – der Brutkasten hatte vorab berichtet. Mit der beleuchteten Fassade des Grazer Kunsthaus sollte der Öffentlichkeit von 27. September bis 27. Oktober die Blockchain-Technologie näher gebracht werden. Dazu konnten sich User aus der ganzen Welt online in zwei Teams zusammenfinden und das Strategiespiel Go spielen. Die Züge wurden auf der Fassade und im Livestream gezeigt.

+++ Grundwissen: Die Blockchain – einfach erklärt +++

Play4Privacy im Video:

Prinzip der „transparenten Anonymität“

Damit wollte die Grazer Genossenschaft einer breiten Öffentlichkeit die Funktionsweise der Blockchain und das damit verbundene Konzept der „transparenten Anonymität“ spielerisch näherbringen. „Jedes Spiel kann man sich als Aneinanderreihung von Entscheidungen vorstellen, die – einmal gesetzt – nicht mehr umkehrbar sind. Genauso ist es auch in der Blockchain. Sobald die Entscheidung getroffen ist („Konsensus“), wird sie endgültig als neuer Block in die Blockchain eingefügt und kann nie wieder verändert werden („Endgültigkeit“)“, heißt es von lab10 collective. So sei für jeden, egal ob Spieler oder Zuseher, erlebbar geworden, wie die Blockchain funktioniere – nämlich als anonymes, verteiltes Netzwerk mit einer öffentlichen Datenbank, die keiner zentralen Kontrolle unterliege und trotzdem gegen Manipulationen abgesichert sei.

Eigener Token als Belohnung

Alle, die bei Play4Privacy online mithalfen, den nächsten Spielzug mitzuentscheiden, erhielten dafür als Belohnung je einen PLAY-Token der gleichnamigen Kryptowährung. In Summe wurden etwa eine halbe Million dieser ERC-20 Tokens auf der Ethereum Blockchain erzeugt und an alle Spieler verteilt. Zusätzlich wurde für jeden Spielzug ein weiterer Token geschürft. Dieser Pool wird nun an alle jene Unterstützer verteilt, die noch bis 15. November 2017 Kryptowährung für die Privacy Organisationen epicenter.works sowie an die neue NGO von Max Schrems spenden. So konnten in den ersten 48 Stunden bereits über 38 Ether, oder umgerechnet mehr als 10.000 Euro eingesammelt werden. (PA/red)

+++ Lab 10 Collective: Blockchain-Genossenschaft startet in Graz +++


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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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