26.06.2019

Sandboxes bis RWR-Card: JW mit 9 Forderungen für eine KI-Strategie

Wann es tatsächlich eine nationale KI-Strategie für Österreich geben wird, ist unklar. Die Junge Wirtschaft (JW) platzierte heute jedenfalls einen Forderungskatalog dazu.
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(c) fotolia / sdecoret

Das Thema Künstliche Intelligenz beflügelt momentan wie kaum ein anderes die Fantasie von Entscheidern und solchen, die es gerne wären. Neben großen gesellschaftlichen Fragestellungen steht dabei – etwas nüchterner gesehen – vor allem die wirtschaftliche Entwicklung zur Disposition. Man will nicht sprichwörtlich zwischen China und den USA zerquetscht werden. Auch bei der Jungen Wirtschaft (JW) macht man sich Sorgen, ob Österreich noch rechtzeitig eine KI-Strategie zustande bringt, die das Land vor derzeit gerne lancierten Worst-Case-Szenarien bewahrt.

+++ KI-Roadshow: Junge Wirtschaft präsentiert erfolgreiche KI-Unternehmen +++

KI-Strategie „muss zentraler und vorrangiger Inhalt werden“

Denn nach dem vorzeitigen Ende der türkis-blauen Regierung sind Pläne für eine KI-Strategie on hold. Wann es damit weiter geht, und wie die Strategie am Ende aussehen wird, ist entsprechend unklar. JW-Bundesvorsitzende Christiane Holzinger stellt jedenfalls klar: „Welche Regierung auch immer ab Herbst am Zug ist: das KI-Potenzial für Österreich zu heben, muss zentraler und vorrangiger Inhalt werden. Immerhin wissen wir aus aktuellen Berechnungen, dass durch den Einsatz von KI bis 2035 ein Wachstum von drei Prozent für die österreichische Wirtschaft erreicht werden kann“.

9 Punkte von JW und AI Austria

Dazu entwickelte die JW gemeinsam mit dem Think Tank AI Austria unter Führung von enlite.ai-Gründer Clemens Wasner einen neun Punkte starken Forderungskatalog. Basis dafür seien auch die Ergebnisse der von der JW im ersten Halbjahr 2019 durchgeführten Roadshow zum Thema KI gewesen, an der mehr als 1.300 Unternehmen teilgenommen haben.


1. „Big Data-Infrastruktur bereitstellen“

Der Zugang zu Daten sei essenziell für die Forschung, Anwendung und Weiterentwicklung von KI-Lösungen, heißt es im JW-Paper. Österreich solle als Vorreiter und Vorbild in Europa eine funktionierende Big Data Infrastruktur aufbauen (GDPR konform, State-of-the-Art Datensicherheit), die Forschung und Implementierung von KI Use Cases vereinfache und möglichst vielen Akteuren den Zugriff ermögliche. Denn je mehr Player Zugang zu Daten bekämen, desto mehr Anwendungen könnten getestet, umgesetzt und weiterentwickelt werden.

2. „Regulatory Sandboxes schaffen“

„Unternehmen und insbesondere Startups sollen neue Entwicklungen möglichst einfach und unbürokratisch testen können“, wünscht man sich bei der JW. Ein bewährtes Instrument sei die Einführung gesetzlicher Sandboxes, in denen keine traditionellen regulatorischen Innovationshürden bestehen. Im Bereich FinTech wird diese Modell übrigens bereits angewendet.

3. „Eigentum innovationsfreundlich sichern“

Die einheitliche Regelung von Intellectual Property-Rechten in Bezug auf Daten und Modelle sei ein wichtiger Erfolgsfaktor für Forschung, Entwicklung und Anwendungen im KI-Bereich, heißt es von der JW. „Zudem sollen grundlegende Standardpatente implementiert werden, welche die Interkonnektivität und Interoperabilität zwischen KI-Systemen sichern“. Dazu kommt ein weiterer konkreter Vorschlag: Die Etablierung von öffentlichen Patent-Pools erleichtere den schnellen Austausch von Know-how und fördere die Verbreitung der Technologie sowie die Nutzung von Erkenntnissen für verschiedene Use Cases.

4. „Fachkräfte aus- und weiterbilden“

Österreichs Wirtschaft brauche ausreichend qualifizierte Fachkräfte in den Bereichen Machine Learning (ML) und KI, wünscht sich die JW. Bei der Ausbildung der Fachkräfte in den unterschiedlichen Bildungseinrichtungen und auf unterschiedlichen Niveaus sei eine strukturierte Vorgangsweise notwendig, die sich an der Wertschöpfungskette orientiere. Die JW streicht dabei konkrete Kompetenzprofile heraus: Für Forscher, Ingenieure, Manager und „Helfer“ im KI-Bereich brauche es demnach entsprechend unterschiedliche Ansätze.

5. „RWR-Card für KI-Fachkräfte weiterentwickeln“

Zusätzlich zur ambitionierten Aus- und Weiterbildung von Fachkräften im Inland in den Bereichen KI und ML müsse Österreich verstärkt Fachkräfte aus dem Ausland anwerben, heißt es von der JW. Die geplanten Verbesserungen bei der RWR-Card (Rot-Weiß-Rot-Karte) seien auch unter diesem Aspekt konsequent umzusetzen und weiterzuentwickeln. Das gelte besonders für die Punkte leichtere Anerkennung der Qualifikation, (insbesondere für nicht-formale Bildung und Praxis), Absenkung des Mindestgehalts, Streichung des Erfordernisses „ortsübliche Unterkunft“, Einführung einer digitalen Antragseinbringung und Schaffung einer maximalen Verfahrensdauer von acht Wochen auch bei der Erteilung von job seeker-Visa

6. „Wahlweise Bilanzierung eigenerstellter immaterieller Vermögensgegenstände“

Heute werde zunehmend in Software, Forschung und Entwicklung, Konzessionen, Patente, Lizenzen, Marken-, Urheber- und Verlagsrechte, Zuteilungsquoten, Kontingente, Syndikatsrechte, ungeschützte Erfindungen, Geheimverfahren, Belieferungsrechte, und bestimmte Optionsrechte investiert, ist im Paper zur KI-Strategie zu lesen. „Immaterielle Vermögensgegenstände sollen daher auch als solche in der Bilanz dargestellt werden können“, wünscht sich die JW. Die geforderte wahlweise Aktivierungsmöglichkeit ermögliche es der Standortpolitik, gezielt ausländische Firmen mit hohen Anteilen an immateriellen Investitionsgütern anzusiedeln. Andere Länder hätten bereits entsprechende Möglichkeiten geschaffen.

7. „Gemeinsame KI-Strategie für Europa“

„Während insbesondere asiatische Regierungen ihre KI-Bemühungen intensivieren und strategisch entwickeln, hat Europa noch keinen umfassenden Plan für die notwendige Aufholjagd“, bekrittelt die JW. Aktuelle Schritte der EU-Kommission seien zu begrüßen, aber zu wenig weitreichend. „Eine gemeinsame KI-Dachstrategie für Europa muss u.a. auf mehr Wagniskapital, steuerliche Anreize in der Grundlagenforschung, verstärkte Ambitionen in Aus- und Weiterbildung und vor allem auf eine bessere Koordination der nationalen Initiativen ausgerichtet sein. Die bestehende KI-Expertengruppe auf EU-Ebene ist um Praktiker aus Unternehmen zu erweitern. In den EU-Programmen sind entsprechende Rahmenbedingungen für KI zu gewährleisten, wie u.a. die Förderung von Infrastruktur sowie die Umsetzung von Open Data-Konzepten für europäische Forscher und Unternehmen“, fordert die JW. Konkret wünscht man sich dazu, dass Horizon Europe mit mindestens 120 Milliarden Euro dotiert wird, davon 60 Prozent „zur Stärkung der Wertschöpfungsketten der europäischen Wirtschaft durch innovative Impulse aus Schlüsseltechnologien wie KI“.

8. „Awareness schaffen“

Maßnahmen zur Information der Bevölkerung und zur Förderung des Austauschs mit KI-Experten seien als Begleitmaßnahme von zentraler Bedeutung, heißt es von der JW. Die Information und Diskussion müsse dabei „faktenbasiert und in verständlicher Sprache“ stattfinden. „Die Potenziale von KI für Wachstum, Wohlstand und Beschäftigung sind in Informationskampagnen zu kommunizieren“.

9. „KI-Entwicklung gesellschaftlich begleiten“

Die Entwicklung und Anwendung von KI sei nicht losgelöst von gesellschaftlichen Normen und ethischen Wertvorstellungen zu sehen, räumt die JW abschließend ein. „Vor diesem Hintergrund ist eine qualifizierte ethische Begleitung der KI-Einführung in den unterschiedlichsten Lebens- und Gesellschaftsbereichen notwendig. Dies kann durch die Etablierung u.a. einer globalen KI- oder Datenethikkommission (auf Ebene der UN) gewährleistet werden, die sich mit ethischen Grundprinzipien bei der Entwicklung, Programmierung und Nutzung von KI, mit ethischen Grenzen für den Einsatz von KI und Robotern, mit der Kontrolle von Maschinen, die auf KI-Basis arbeiten, sowie mit den Grundwerten der Freiheit und Verantwortung unter den Bedingungen Künstlicher Intelligenz auseinandersetzt“, heißt es im KI-Strategie-Paper. Dabei ginge es auch darum, „unbegründete Ängste vor KI-Anwendungen zu nehmen“.


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Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, in den SwissCAT+-Laboren am Campus Hönggerberg | (c) Martin Pacher

Wer auf den Hönggerberg im Norden Zürichs fährt, lässt die Stadt hinter sich. Der zweite Campus der ETH, entstanden ab 1961, liegt in ländlicher Umgebung, hier sind unter anderem die Departemente für Chemie, Physik und Materialwissenschaft zu Hause. Und hier, in den SwissCAT+-Laboren der Hochschule, lässt sich derzeit besichtigen, wie Forschung aussehen könnte, wenn nicht mehr der Mensch jeden einzelnen Handgriff macht.

In diesen Laboren übernehmen Roboter die Arbeit, die sonst Forschende beschäftigt: Sie hantieren mit Flüssigkeiten und Pulvern, bereiten Proben vor, testen sie und messen laufend die Ergebnisse. Das Bemerkenswerte daran ist aber nicht die Automatisierung selbst, sondern wer die Versuche plant: eine Künstliche Intelligenz. Die Software stammt vom Startup Atinary, das an der ETH keinen eigenen Standort hat, sondern mit der Technologieplattform SwissCAT+ zusammenarbeitet. Sie schlägt vor, welches Experiment als nächstes sinnvoll ist, lernt aus jedem Ergebnis und berechnet daraus den nächsten Schritt. Dieser Kreislauf läuft rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

„Ein Labor ist eine große Küche“

Wie soll man sich das vorstellen? Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, greift im Gespräch mit brutkasten zu einem Alltagsbild: „Am Ende ist ein Labor eine große Küche. Wir liefern die Rezepte. Wir nutzen KI, um Rezepte zu erzeugen, die dann im Labor getestet werden.“ Das Ziel: möglichst schnell zum besten Rezept kommen. Denn jeder einzelne Versuch kostet Zeit, Material und Geld. Wer statt tausender Versuche nur ein paar Dutzend braucht, spart enorm.

Genau darauf ist die Software ausgelegt. Statt sich blind durch unzählige mögliche Kombinationen zu probieren, lernt das System mit jedem Experiment dazu und empfiehlt gezielt die vielversprechendsten nächsten Schritte. „Self-Driving Labs“ nennt Atinary das Prinzip, selbstfahrende Labore. Den Begriff hat sich das 2019 gegründete Unternehmen sogar markenrechtlich schützen lassen.

Loïc Roch, Co-founder und CTO von Atinary | (c) Martin Pacher / brutkasten

Den Bedarf für solche Werkzeuge begründet Roch mit einem unbequemen Befund: Forschung wird immer teurer und langsamer, es braucht immer mehr Zeit und Geld, bis Neues gefunden ist. Dazu kommt eine handfeste Vertrauenskrise: Roch verweist auf eine vielzitierte Befragung von rund 1.500 Forschenden, wonach ein Großteil daran scheitert, Experimente zu wiederholen, in der Chemie sind die Quoten besonders hoch. Das ist nicht nur für die Wissenschaft ein Problem: Ohne verlässliche Daten lässt sich auch keine verlässliche KI trainieren.

100 Jahre Forschung in sechs Wochen

Was das System kann, zeigt das Vorzeigeprojekt direkt vor Ort. Gemeinsam mit dem SwissCAT+-Team suchte Atinary nach dem besten Katalysator, also jenem Hilfsstoff, mit dem sich das Treibhausgas CO₂ in Methanol umwandeln lässt, einen Ausgangsstoff für nachhaltige Treibstoffe. Laut Atinary kamen dafür mehr als 20 Millionen mögliche Kombinationen infrage. Das Ergebnis wurde in einem Fachjournal publiziert: In sechs Wochen wurden 144 Katalysator-Kandidaten hergestellt und getestet, mit minimalem menschlichem Zutun. Die Zahl, mit der Atinary seither wirbt, ist eindrucksvoll: eine 1000-fache Beschleunigung, umgerechnet 100 Jahre Katalyse-Forschung in nur sechs Wochen. SwissCAT+-Chef Paco Laveille, der die Umsetzung an der ETH verantwortet, bestätigt beim Besuch die Größenordnung: von Jahren an Forschung hinunter zu Wochen.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Beim konkreten Nutzen für Firmenkunden hält sich Roch hingegen zurück, aus einem strukturellen Grund: „Wir sind ein Dienstleister. Wir sehen den generierten Mehrwert nicht, und die Kunden wollen ihn nicht teilen.“ Das habe auch mit Sicherheitsanforderungen zu tun, ergänzt das Unternehmen: Angaben zum erzielten Return on Investment erhalte Atinary dann, wenn Kunden sie von sich aus teilen — teils münde das in gemeinsame Publikationen.

Die einzige konkrete Zahl, die er im Gespräch nennt, stammt aus einer gemeinsamen Publikation mit dem Aromen- und Duftstoffkonzern dsm-firmenich: Dort konnte der Einsatz eines teuren Edelmetalls so stark reduziert werden, dass dessen Kostenanteil um rund 95 Prozent sank. Es sei nicht die einzige gemeinsame Veröffentlichung mit Kunden, betont das Unternehmen — weitere gebe es etwa mit dem Pharmakonzern Takeda.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Auch ein aktueller gemeinsamer Blogbeitrag von AWS und Atinary liefert Anhaltspunkte. Ein Manager von Takeda wird dort mit der Aussage zitiert, eine Optimierung habe mit dem selbstfahrenden Ansatz rund eine Woche gedauert, verglichen mit ein bis zwei Monaten auf dem herkömmlichen Weg. Am MIT wiederum löste ein Forschungsteam mit der Software eine knifflige Aufgabe aus der Solarzellenforschung in nur 25 Versuchen, innerhalb einer strikten Frist von vier Wochen. Und über das eigene Labor, das Atinary heuer in Boston eröffnet hat, heißt es: Es erzeuge in einer Woche mehr Versuchsdaten, als ein Doktorand in fünf Jahren produziert.

Bezahlter Pilot, Lizenz pro Arbeitsplatz

Wirtschaftlich steht Atinary noch am Anfang. Das Unternehmen befindet sich in der Seed-Phase, öffentlich auffindbar sind laut Roch rund zehn Millionen an bisheriger Finanzierung, eingesammelt über Venture Capital, Family Offices und Förderungen. Als Nächstes peilt er eine Series A an. Das Wachstumskapital dafür werde voraussichtlich aus den USA kommen: „Der Ansatz ist in Europa und den USA sehr unterschiedlich.“

Paco Laveille, Managing Director, SwissCAT+ East, ETH Zurich | (c) Martin Pacher / brutkasten

Verdient wird über Software-Lizenzen, abgerechnet pro Arbeitsplatz. Am Anfang steht ein dreimonatiger, bewusst kostenpflichtiger Testlauf. „Wenn der Pilot nicht bezahlt ist, stecken die Kunden nicht die Ressourcen hinein, um ihn richtig zu testen“, sagt Roch. Dass er mit diesem Modell Geld liegen lässt, räumt er offen ein: Eine Beteiligung am geschaffenen Wert wäre lukrativer, scheitert aber daran, dass die Kunden diesen Wert eben nicht offenlegen.

Die Kundschaft kommt bisher vor allem aus der Pharmabranche, die laut Roch am ehesten bereit ist, Neues zu riskieren; der Rest der Industrie folge dann. Einsatzfelder gibt es aber quer durch: Lebensmittel, Duftstoffe, Materialforschung, grüne Energie, und gemeinsam mit Stanford sogar Zelltherapien gegen Krebs. Umsatz machen vor allem Konzerne. Mit Universitäten arbeitet Atinary eng zusammen, weil sich dort Ergebnisse veröffentlichen lassen, sie werden so zu Botschaftern der Technologie. Auch KMU zählen zu den Kunden, das jüngste sei erst vor wenigen Tagen dazugekommen. Die Arbeitsteilung im Unternehmen: Das Entwicklerteam sitzt bei Roch in Lausanne, das eigene Labor steht in Boston, dort, wo die großen Pharma-Forschungszentren angesiedelt sind.

„Fast jeden zweiten Tag ein neues Startup“

Beim Thema Konkurrenz wird Roch deutlich: Der Bereich „AI for Science“ ziehe derzeit massiv Gründungen an, fast jeden zweiten Tag komme ein neues Startup dazu. Gefährlich sei daran vor allem eines: Mit den heutigen KI-Werkzeugen lasse sich sehr schnell ein beeindruckender Prototyp bauen, der Kunden begeistert. „Unter der Haube ist das aber kein produktionsreifer Code, der bei einem Großunternehmen laufen kann.“ Atinary sieht er im Vorteil, weil man seit 2019 das gesamte Paket aufgebaut habe: die Anbindung an die Laborgeräte, das eigene KI-Training, die Anwendungen und die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit durch den eigenen Beirat. Dazu kommt laut Unternehmen ein Netzwerk an Technologiepartnern, darunter AWS, ABB Robotics, Agilent, Bruker, Chemspeed und Mettler-Toledo. Im wissenschaftlichen Beirat sitzt unter anderem der MIT-Chemiker Stephen Buchwald — im Bostoner Labor optimiert Atinary nach eigenen Angaben ausgerechnet die nach ihm benannte Buchwald-Hartwig-Reaktion.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zugleich beobachtet er seit heuer einen Umschwung im Markt: Kunden dächten zunehmend in einer Wettlauf-Logik. Wer die Technologie nicht als Erster einsetze, riskiere, dass es die Konkurrenz tut. Und wenn diese in Wochen schafft, wofür man selbst Jahre braucht, sei der Rückstand kaum aufzuholen.

Die größte Hürde ist der Mensch

Und was bremst die Verbreitung? Nicht die Technik, sagt Roch, sondern der Mensch. „Der Wissenschaftler im Labor ist oft seit 15, 20 Jahren dort. Wenn man ihm sagt: Wir können deine Forschung um den Faktor zehn oder hundert beschleunigen, sagt er: Nein. Ich kenne mein Fach besser als irgendein Algorithmus.“ Es sei dabei weniger mangelndes Vertrauen, die Technologie werde schlicht als Bedrohung für den eigenen Job empfunden. Christoph Schnidrig von AWS ergänzt: Dieses Muster kenne man von jeder Technologiewelle, von der Einführung der Cloud bis zur KI in der Softwareentwicklung. Rochs Haltung dazu: Jobs würden sich verändern, aber nicht verschwinden. „Am Ende ist es ein Werkzeug. Der Mensch bleibt am Steuer.“

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zum Vertrauen gehört auch die Datenfrage, schließlich legen die Kunden ihr wertvollstes Gut, ihre Forschungsdaten, in die Plattform. Die läuft vollständig auf der Cloud von AWS. Roch verweist auf Prüfungen, Audits und Sicherheitstests; personenbezogene Daten würden praktisch keine gespeichert, schon gar keine Patientendaten, dafür sei man in der Forschung viel zu früh angesetzt. Auch deshalb sieht er im EU AI Act derzeit kein Hindernis: In Kundengesprächen sei die Regulierung bislang schlicht kein Thema gewesen.

Auszeichnung vom Weltwirtschaftsforum

Während brutkasten mit Roch in Zürich spricht, befindet sich sein Mitgründer, CEO Hermann Tribukait, gerade im chinesischen Dalian, um dort den Technology-Pioneer-Award des Weltwirtschaftsforums entgegenzunehmen. Zu den früheren Preisträgern der Auszeichnung zählen Roch zufolge Namen wie Google, Dropbox und Airbnb. Preisgeld gibt es keines, der Wert liege im Zugang zum Netzwerk des Forums und zu Entscheidungsträgern großer Unternehmen. Kunden in China hat Atinary übrigens keine, und das dürfte vorerst so bleiben: Als in den USA registriertes Unternehmen sei das Geschäft mit chinesischen Firmen „wegen der Geopolitik sehr heikel“.

Gefragt nach dem Blick fünf Jahre voraus, skizziert Roch eine Vision, die er ausgerechnet am Vorbild seines Cloud-Partners entwirft: Labore, die wie Rechenleistung aus der Cloud abrufbar sind, weltweit vernetzt, mit einer übergeordneten KI, die Erkenntnisse zwischen Forschungszentren auf verschiedenen Kontinenten austauscht.

Den Antrieb dahinter beschreibt er ganz persönlich: Er und seine Mitgründer seien Naturliebhaber, und die Energiewende brauche schnellere Forschung. „Der Planet kann nicht noch ein Jahrzehnt warten, bis wir Lösungen finden.“ Sein Befund nach sieben Jahren: „R&D ist heute noch zu langsam.“


Disclaimer: Die Reise- und Übernachtungskosten wurden von Amazon Web Services übernommen.

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