19.07.2019

Tech for Good – und warum Greta lieber in die Schule gehen sollte

Gastkommentar: Michael Zettel, Country Managing Director von Accenture Österreich, erörtert in einem kritischen Kommentar, warum die Klima-Aktivistin Greta Thunberg wieder in die Schule gehen sollte und welchen Beitrag Technologie zum Klimaschutz leisten kann.
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Thunberg
(c) Accenture: Michael Zettel

Verstehen Sie mich nicht falsch, ich finde politisches Engagement von jungen Menschen sehr begrüßenswert. Und es sei dahingestellt, ob ich Gretas Meinung teile oder nicht. Da halt ich‘s ganz mit Voltaire. Dennoch bin ich von einer Sache überzeugt: Wer die Welt verändern will, muss etwas lernen. Bildung ist der Schlüssel – und mit der Digitalisierung nimmt die Bedeutung von Bildung exponentiell zu. Ich weiß, dass immer alle fleißig nicken, wenn es heißt, lebenslanges Lernen und wir müssen unser Schulsystem an die aktuellen Bedingungen anpassen. Recht rasch folgt dann der Ruf nach Tablets in Schulklassen… und das greift viel zu kurz, aber das will ich an dieser Stelle auch nicht kommentieren.

+++ Bildungsministerin Rauskala zu Gast bei “Brain & Champagne” +++

Dass die Digitalisierung und die neuen Technologien unsere Welt, in der wir leben, arbeiten, lernen, verändern, ist heute jedem klar. Aber mit der Digitalisierung gibt es eine neue Verantwortung: der souveräne Umgang mit Technologie. Technologie verstehen. Sie richtig einsetzen können. Dies gilt es zu erlernen. Wer die Technologien beherrscht, kann gestalten – und die Welt verändern. Darum mein Appell an Greta: Geh zur Schule, geh zur Uni, mach dir dein Bild, erwerbe die nötigen Skills und verändere dann die Welt.

Technologie macht die Welt besser

Es wird vielfach Technologie zur Steigerung der Effizienz, zur Erschließung neuer Geschäftsfelder oder neuer Märkte diskutiert und eingesetzt. Man will mit Technologie jenen Wettbewerbsvorteil erzielen, der einen an die Spitze katapultiert. Aber Technologie ist mehr. Lassen Sie mich – als bekennender Technologie-Apostel – meine Mission formulieren: Technologie macht die Welt besser. Der technologische Fortschritt erhöht den Wohlstand. Ich gebe zu, das ist etwas zugespitzt, aber das, was man mit Technologie zum Guten verändern kann, ist durchaus auch einmal erwähnenswert.

Digitalisierung fördert Inklusion

Mit Blockchain schafft man Sicherheit – besonders in labilen Staaten. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz hilft Ärzten heute schon beim frühzeitigen Erkennen von Krebs. Die Digitalisierung fördert die Gleichberechtigung und die Inklusion. Bildung wird niederschwelliger und für mehr Menschen zugänglich. Diese Beispiele sind fast unendlich. Und: Umweltprobleme können mithilfe von Technologie gelöst oder zumindest eingedämmt werden.

The Ocean Cleanup

Und hier möchte ich einen jungen Mann erwähnen, der nicht ganz so laut wie unsere Greta ist, aber unglaublich effektiv die Welt verändert. Boyan Slat hat Luft- und Raumfahrttechnik studiert und mit seinem Wissen ein innovatives Projekt gestartet: The Ocean Cleanup. Die Ocean-Cleanup-Schiffe säubern die Weltmeere. Sie sind die erfolgreichste Initiative ihrer Art. Mithilfe von Algorithmen werden die richtigen Locations gesucht, Live-Telemetrie-Anwendungen geben aktuelles Feedback, und die Schiffe benötigen keine externe Energiequelle. Actions speak louder than words.

Tech4good bei Accenture

Tech4good nennen wir bei Accenture eben jene Initiative, wie wir die Welt verbessern können. Das klingt vielleicht etwas pathetisch, aber die neuen digitalen Technologien richtig einzusetzen, ist für uns Auftrag und Verantwortung.

Tech4good zeigt uns ganz klar, wir müssen größer, und zwar in Ökosystemen denken und unsere Kräfte bündeln. Manager, Politiker, Universitäten oder die Gesellschaft können nicht jeder für sich im Alleingang arbeiten. Das digitale und das Post-Digitale Zeitalter stehen dafür, dass wir eine kollektive Intelligenz aufbauen. Diese neue Art der Kollaboration ermöglicht es, ganz anders an die großen Herausforderungen der Gegenwart heranzugehen. Und dazu zählt auch der Klimaschutz, die Nachhaltigkeit und der Umweltschutz.

Wir brauchen ein neues innovatives Ökosystem, das die Aufgaben für die nächste Milliarde Menschen löst. Dieses Ökosystem müssen wir neu denken, neu erfinden, neu gestalten und die alten Mechanismen gleichzeitig über Bord schmeißen. Vertrauen, Verantwortung und Wachstum gehen Hand in Hand – zum Nutzen von Menschen, Gesellschaften und Bürgern.


* Der Gastkommentar von Michael Zettel spiegelt nicht zwangsläufig die Meinung der Redaktion wider.

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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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