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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Prewave
Harald Nitschinger, Gründer von Prewave | (c) Prewave

Es nennt sich Quantified Resilience und soll zeigen, was Lieferkettenrisiken tatsächlich kosten. Das neue Portfolio des Wiener Startups adressiert die Risikolandschaft für globale Lieferketten, die sich seit Covid, der Chipknappheit sowie dem Krieg im Iran und in Russland verändert hat. Unternehmen haben in den vergangenen Jahren darauf reagiert und auf mehr Transparenz gesetzt, mehr Lieferanten überwacht und mehr Signale und Warnmeldungen verfolgt. Doch Einkaufsteams wollen nicht mehr Informationen, meint Co-Founder und seit Jänner alleiniger CEO Harald Nitschinger. „Sie wollen eine belastbare Entscheidungsgrundlage“, sagt er und bezieht sich auf eine Gartner-Studie aus 2026 mit dem Titel: „Market Overview for Supplier Risk Management Solutions.“ Teams, die ihre Zeit damit verbringen, schwer fassbare Risiken bei Sub-Tier-Lieferanten zu recherchieren und zu bewerten, hätten kaum Kapazitäten, um langfristige Resilienz aufzubauen.

Prewave: KI-Agenten übernehmen Recherche

Hier soll Quantified Resilience helfen, die globalen Risikodaten von Prewave mit den eigenen Daten eines Unternehmens zu verbinden, darunter Stücklisten, Lagerbestände, alternative Bezugsquellen und Umsatzzahlen. Spezialisierte KI-Agenten würden dann die Recherche übernehmen, Risiken priorisieren und deren mögliche finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.

Ein Bestandteil des neuen KI-Portfolios heißt Prewave Respond und beinhaltet KI-Agenten, die Signale aus der gesamten Plattform bündeln und Risikosituationen danach ordnen, wie dringend Handlungsbedarf besteht. Risikomanager würden so auf einen Blick sehen, welche Situationen jetzt Aufmerksamkeit erfordern und welche warten können. Die Agenten lassen sich an die eigenen Prozesse und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens anpassen.

Plattform zeigt Betroffenheit

„Die Bewertung einer Störung hat unser Risikoteam früher einen halben Tag gekostet, plus Abstimmung mit den Konzerneinkäufern, um die Auswirkungen auf die Lieferanten zu verifizieren“, erklärt Verena Rausch, Group Risk Manager bei der Vaillant Group, wie Prewave den Aufwand bei der Bewertung einzelner Störungen reduziert. „Beim Erdbeben von Kumamoto hat Prewave rund 50 aufgezeigte Lieferanten auf 11 eingegrenzt, die geprüft werden mussten, und einen unmittelbaren Produktionsstopp aufgezeigt. Das verkürzt den Zeitaufwand für jede Bewertung.“

Der Schlüssel zu dieser Priorisierung liege darin zu verstehen, was eine Störung für das Geschäft bedeutet. Die Prewave-Plattform kombiniert Informationen zu globalen Ereignissen, Lieferantenstandorten, Tier-n-Beziehungen und Rohstoffabhängigkeiten mit den eigenen Lieferketten- und ERP-Daten des Unternehmens. Sie zeige so, welche Lieferanten, Materialien oder Produkte tatsächlich betroffen sind.

Für Nitschinger ist Quantified Resilience der nächste Schritt im Umgang mit zunehmend komplexen Lieferkettenrisiken: „Unseren Kunden fehlt es nicht an Informationen. Im Gegenteil, sie werden mit Warnmeldungen, Ratings und Lieferanten-Updates überflutet. Wir geben ihnen jetzt Werkzeuge an die Hand, die diese Signale in eine konkrete Entscheidungsgrundlage verwandeln: Was verdient meine Aufmerksamkeit? Wo bin ich tatsächlich exponiert? Was steht finanziell auf dem Spiel? Und wo sollten wir Resilienz aufbauen, um die größte Wirkung zu erzielen? Quantified Resilience macht diese Zusammenhänge messbar und damit steuerbar.“

Resilienz von Kostenfaktor soll zur Investitionsentscheidung werden

Über die Priorisierung hinaus berechnet Prewave die finanziellen Auswirkungen einer Störung anhand von Daten wie Lagerbeständen, Stücklisten und Umsatz, heißt es. Damit soll die Resilienz von einem Kostenfaktor zu einer Investitionsentscheidung werden. Unternehmen könnten Ausgaben dorthin lenken, wo sie am meisten bewirken, und sie gegenüber Geschäftsführung und Vorstand mit belastbaren Zahlen untermauern.

Künftig will Prewave diesen Ansatz nutzen, um die Lieferketten seiner Kunden ganzheitlich und proaktiv zu optimieren. Prewave Optimise, ein weiteres Tool aus der „Quantified Resilience“-Strategie, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet, soll zeigen, wo Absicherungen über das notwendige Maß hinausgehen und wo gefährliche Lücken bestehen. Ziel ist ein Lieferantennetzwerk, das Kosten und Resilienz entsprechend der individuellen Risikobereitschaft eines Unternehmens ausbalanciert.

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