05.03.2019

JKU startet AI-Studiengang mit Sepp Hochreiter

Österreichs Wirtschaft soll durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz weiter wachsen. Die dafür benötigten Experten sollen von einem AI-Studium der JKU in Linz kommen.
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AI JKU Linz
KI-Pionier Sepp Hochreiter war an der Planung des AI-Studiums beteiligt. (c) Haris Dervisevic

Die Johannes Kepler Universität in Linz bietet als eine der ersten Universitäten ein Artificial Intelligence (AI) Studium an, in dem die AI-Kernkompetenz Machine Learning und insbesondere der Bereich Deep Learning vermittelt werden. Das Bachelorstudium Artificial Intelligence dauert sechs Semester, das Masterstudium dauert vier Semester. Das Studium ist englischsprachig und international ausgerichtet.

+++Neue Arbeitswelten durch KI: Wie sich Arbeit in den nächsten Jahren verändert+++

Außerdem ist das Studium interdisziplinär gestaltet, wie Rektor Meinhard Lukas erläutert, im Zentrum der Technologieforschung steht das Linz Institut of Technology (LIT) der JKU. Es vereint eine Grundausbildung in Mathematik und Informatik mit einer Fachausbildung in Kernthemen der KI, wie zum Beispiel maschinellem Lernen, Datenwissenschaft, Reasoning und Knowledge Representation, Natural Language Processing (Text und Sprache), sowie Bildverarbeitung. die Studierenden sollen dazu befähigt werden, komplexe Aufgaben strukturiert und methodisch anzugehen, um nützliche Lösungen zu entwickeln.

Der AI-Pionier Sepp Hochreiter, Leiter des LIT AI Lab, war führend bei der Planung des Studiengangs beteiligt und wird auch im Studium selbst eine wichtige Rolle spielen. Das LIT AI Lab wird vom Land Oberösterreich jährlich mit einer Million Euro gefördert. Ab Juni ist das LIT AI Lab im LIT Open Innovation Center angesiedelt, das derzeit am JKU-Campus errichtet wird. Hier wird gemeinsam mit Experten aus Industrie und Wirtschaft über Fächergrenzen hinweg an der technologischen Zukunft geforscht, heißt es in einer Presseaussendung.

Große Bedeutung für die Wirtschaft

Künstliche Intelligenz wird für die heimische Wirtschaft eine wichtige Rolle spielen, wie Wirtschaftsministerin Margarete Schramböck auf einer Pressekonferenz erläutert: “Durch AI werden wir Beschäftigung generieren, nicht zerstören.” Die Wirtschaftsleistung werde durch den Einsatz von AI um 1,2 Prozent steigen, somit entstehen laut Schramböck auch neue Arbeitsplätze. Außerdem werde AI bei der Individualisierung von Dienstleistungen helfen, wovon neben Industriebetrieben auch die heimischen KMU profitieren sollen.

Die Bundesregierung arbeitet an einer Bundesstrategie für Künstliche Intelligenz, der Artificial Intelligence Mission 2030. Zur Realisierung der Strategie und zur Stärkung der heimischen Wirtschaft mit KI-Technologien braucht es allerdings Grundlagenforschung und gut ausgebildete Experten – und gerade hier erfüllt das neue Studium eine entscheidende Funktion.

Jüngste Erfolge im Machine Learning

Selbstfahrende Autos als plakatives Beispiel für Künstliche Intelligenz sind dabei nur die Spitze des Eisgbergs. “Der jüngste Erfolg von Künstlicher Intelligenz ist hauptsächlich auf Fortschritte des maschinellen Lernens zurückzuführen, insbesondere Deep Learning”, sagt Hochreiter. Dabei lernen Algorithmen aus Beispielen und Erfahrungen, anstatt mit vordefinierten Regeln zu arbeiten.

Eine neue Methode der JKU ermöglicht es zum Beispiel, aufwendige Laborexperimente in der Mediekamentenentwicklung durch Computeranalysen zu ersetzen: Wofür früher monatelange Entwicklungszeiten und Millionenbeträge nötig waren, das ist heute in weniger Minuten und zu einem Bruchteil der Kosten möglich.

In einem anderen Experiment ließ die JKU eine Künstliche Intelligenz gegen menschliche Experten antreten, es sollten jeweils die Proteine in einer Zelle erkannt werden: Die Experten der MedUni Wien und des Kepler Universitätsklinikums brauchten dafür fünf Stunden, die KI schaffte es in 26 Sekunden. Der beste menschliche Experte ordnete 72 Prozent der Proteine richtig zu, die KI 91 Prozent.

Eine Frage der Ethik

Doch auch die ethische Perspektive sollte nicht ignoriert werden, wenn es um die Zukunft der AI und die Mensch-Maschine-Schnittstelle geht. “Viele Menschen sind gegenüber Robotern und Künstlicher Intelligenz noch immer skeptisch”, sagt Martina Mara, Leiterin des LIT Robopsychology Lab. Sie möchte aufzeigen, dass die Interaktion zwischen Mensch und Maschine tatsächlich funktioniert: “Dass man als Mensch in seiner Gesamtheit ersetzt wird, wird nicht der Fall sein. Auch wenn das durch die öffentliche Darstellung oft suggeriert wird.” Den Studenten wird daher nicht nur das technische Know-How vermittelt – sondern auch das entsprechende ethische und psychologische Rüstzeug.


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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

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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