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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Das alqem-Gründungstrio © alqem

Ob Bronze, Eisen oder Silizium, die meisten Materialien, die wir heute kennen und nutzen, wurden vor Jahrzehnten entdeckt, heißt es auf der Website des Münchner DeepTech-Startups alqem. 99,9 % der möglichen Werkstoffe bleiben bislang unentdeckt, doch die nächste, bahnbrechende Entdeckung könnte nun näher sein, als wir dachten. Mithilfe von KI möchte alqem die „nächste Generation“ an Materialien finden.

UVC Partners und Union Square Ventures im Lead

Mit einer Pre-Seed-Finanzierungsrunde über acht Millionen Euro kommt das Team seiner Mission nun womöglich ein Stückchen näher. Wie das im Jahr 2026 gegründete Unternehmen mitteilte, wurde die Runde gemeinsam von den Risikokapitalgebern UVC Partners und Union Square Ventures angeführt. Das frische Kapital soll in den Ausbau der KI-gestützten Plattform zur Entdeckung und Kommerzialisierung neuer Hochleistungsmaterialien fließen.

„Fortschrittliche Materialien stehen im Mittelpunkt der Technologien, die die nächsten Jahrzehnte prägen werden – von sauberer Energie über Mobilität bis hin zur Verteidigung. Alqem hat die einzigartige wissenschaftliche Grundlage und den unternehmerischen Antrieb, um in diesem Bereich zum prägenden Akteur zu werden“, meint Amanda Birkenholz, Principal bei UVC Partners.

Fokus auf Permanentmagnete und Lieferketten

Die Technologie von alqem basiert auf zwei hauseigenen Datenfundamenten: der Materialdatenbank „al-mine“ für kristalline Verbindungen und der Trainingsdatenbank „al-oracle“ für Materialeigenschaften. Zudem betreibt das Startup eigene Laborkapazitäten zur Synthese und Charakterisierung. Dadurch soll der Transfer von der wissenschaftlichen Vorhersage bis zur industriellen Nutzung der neuartigen Materialien von Jahrzehnten auf Jahre oder Monate verkürzt werden.

Als erstes kommerzielles Anwendungsfeld fokussiert sich alqem auf Permanentmagnete, die ohne seltene Erden auskommen. Aktuell werden laut dem Unternehmen rund 90 Prozent dieser Magnete in China produziert. Die Münchner haben eigenen Angaben zufolge bereits eine Pipeline potenzieller Materialien entwickelt und experimentell validiert.

Das Trio hinter alqem

Hinter alqem steht ein dreiköpfiges Gründerteam: Dr. Hanh Nguyen (CEO), die Erfahrung von McKinsey, OCI Global und Unilever mitbringt, Dr. Tiago Cerqueira (CTO), Mitentwickler der offenen Materialdatenbank Alexandria, sowie Prof. Milan Allan (CSO), Inhaber des Lehrstuhls für Experimentalphysik an der LMU München.

Das Startup ist Teil des UnternehmerTUM-Ökosystems und kooperiert mit wissenschaftlichen Partnern wie der LMU München, der TUM sowie Universitäten in Portugal. Arbeitsplätze möchte man demnach gezielt in München und im portugiesischen Coimbra aufbauen.

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