16.07.2020

Auch Künstliche Intelligenz kann menschliche Schwächen haben

Algorithmen erkennen Sarkasmus, aber sie können vergessen – zwei Themen, denen sich Wissenschaftlerinnen des Software Competence Center Hagenberg in ihren Forschungsarbeiten widmen.
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Künstliche Intelligenz hat in Österreich keinen hohen Stellenwert.
(c) Adobe Stock / metamorworks
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Das Erkennen von Sarkasmus im Web ist sogar für Menschen ein schwieriges Unterfangen – für eine künstliche Intelligenz ist es umso komplizierter. Dabei wäre dies etwa im Onlinehandel wichtig, damit zum Beispiel eine Onlinerezension richtig eingeschätzt werden kann. Bisherige Sarkasmusdetektionen fokussieren sich auf die Erkennung von Sarkasmus auf Satzebene oder für eine spezielle Textphrase. Das Problem dabei ist, dass es oft unmöglich ist, einen einzelnen sarkastischen Satz zu identifizieren, ohne den Kontext zu kennen.

(c) SCCH

Diesem Thema widmet sich Nicole Schwarz vom Software Competence Center Hagenberg (SCCH) in ihrer Arbeit. „Ich arbeite dabei mit einem Deep Neural Network, das jeweils ein Convolutional Neural Network und ein Long-Short-Term Memory Network umfasst“, so Schwarz. Beide Methoden können Texte effizient klassifizieren, die vom Kontext des jeweiligen Textes abhängen, da beide über Speichereinheiten verfügen, um sich bereits gelernte Wörter aus dem Text merken zu können.

Die Ergebnisse der Arbeit zeigen somit, dass Deep Neural Networks die Genauigkeit simplerer Modelle übertreffen können – allerdings mit einem Wermutstropfen: Gäbe es mehr und bessere Daten, so könnten auch genauere Resultate erzielt werden.

Auch eine Künstliche Intelligenz kann vergessen

(c) SCCH

Daten sind zugleich das Thema, dem sich Sabrina Luftensteiner in ihrer Arbeit widmet. Denn Vergessen ist kein menschliches Privileg, wie sie erklärt: Auch bei Maschinen ist das sogenannte „katastrophale Vergessen“ ein Problem.

„Ich erforsche das katastrophale Vergessen, welches beim Online-Learning von neuronalen Netzen auftritt und wodurch gelernte Zusammenhänge in bestehenden Modellen bei der Anpassung mit neuen Daten verdrängt werden“, sagt Luftensteiner. Ein Modell komplett neu zu erstellen ist zum Beispiel in der Industrie aber oft zu aufwendig oder gar nicht möglich – etwa wegen des Überschreitens zeitlicher Limits oder auch, weil hier benötigte Daten fehlen.

In diesem Kontext sind auch zensurierte Daten ein Problem: Diese entstehen zum Beispiel durch physikalische Grenzen von Sensoren (z.B. Hitzesensoren) – sie führen zu einem verfälschten Modell, da die im Training genutzten Daten nicht den realen Daten entsprechen. „Ich habe daher ein Framework entwickelt, welches diese Ansätze einbindet und auf verschiedene Datensätze anwendbar ist. Durch die diversen Konfigurationsmöglichkeiten ist dieses Framework gegen das Vergessen in diversen Bereichen – vor allem aber in der Industrie – anwendbar“, so Luftensteiner.

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Co-Founder und CEO Holger Plasser | (c) Voidsy

Wer voidsy besuchen will, muss in Wels nicht weit gehen. Nur wenige Schritte vom Bahnhof entfernt, in einem unscheinbaren, ehemaligen Bahngebäude, hat das Startup seit dem Sommer 2025 sein Quartier bezogen. In der angeschlossenen Lagerhalle stapeln sich die Test-Bauteile der Kund:innen, manche mehrere Meter lang. Viele bestehen aus jenem Compositematerial, das in der Luft- und Raumfahrt längst Standard ist: Im Inneren verbirgt sich eine feine Wabenstruktur, leicht und zugleich hochfest. Genau auf die zerstörungsfreie Prüfung solcher Materialien hat sich voidsy spezialisiert.

Im Büro hängt, fast wie ein Gruß an die Geschichte des Gebäudes, eine alte Bahnuhr in Blau an der Wand. Der Blick der Besucher:innen fällt aber zuerst auf etwas anderes: die Auszeichnungen entlang der Wand. 2025 holte voidsy beim Oberösterreichischen Landespreis für Innovation in der Kategorie Kleine und mittlere Unternehmen Platz 1, im März 2026 folgte der Österreichische Gründungspreis Phönix in der Kategorie „Startup“. Sichtbare Belege dafür, dass aus der Ausgründung einer Forschungsgruppe der Fachhochschule Oberösterreich in wenigen Jahren ein ernstzunehmender DeepTech-Player geworden ist.

Eine dritte Dimension für die Materialprüfung

Gegründet wurde voidsy 2022 von CEO Holger Plasser gemeinsam mit den drei Co-Gründern Gernot Mayr, Günther Mayr und Gregor Thummerer, alle zuvor wissenschaftliche Mitarbeiter an der FH Oberösterreich am Campus Wels. Mit dem 3D V-ROX hat das Team ein System entwickelt, das Bauteile berührungslos auf innere Defekte untersucht. Die Besonderheit: Während herkömmliche Thermografiesysteme ein zweidimensionales Bild liefern, extrahiert die Software von voidsy eine dritte Dimension. „Damit weiß man nicht nur, dass ein Defekt da ist, sondern auch, in welcher Tiefe er liegt“, erklärt Plasser. Eine essenzielle Information, denn viele Bauteile werden repariert und nicht ersetzt.

(c) Voidsy

Gesucht werden Subsurface-Defekte, also Unregelmäßigkeiten unter der Oberfläche. Bei Compositematerialien sind das etwa Porosität, die in der Fertigung entsteht, oder Delaminationen, bei denen sich einzelne Materiallagen voneinander lösen, ausgelöst beispielsweise durch Vogelschlag oder Hagel. „Das Tückische ist, dass die Oberfläche nach dem Aufprall zurückfedert und mit freiem Auge nichts zu erkennen ist“, so Plasser. Im Inneren kann die Festigkeit aber kritisch geschwächt sein.

Mobil bis zum 110-Meter-Rotorblatt

Weil das System mobil ist, kann voidsy auch dort prüfen, wo Bauteile nicht ins Labor passen. In Frankreich und Spanien etwa inspiziert das Unternehmen Rotorblätter von Windturbinen, bei Offshore-Anlagen mit einer Länge von bis zu 110 Metern. Fokusmarkt bleibt aber die Luft- und Raumfahrt, wo gesetzliche Vorschriften eine hundertprozentige Prüfung verlangen. 

(c) Voidsy

Seit dem ersten brutkasten-Porträt hat sich einiges getan. Im Juni 2025 erklärte voidsy die CE-Konformität, seither ist das europäische Seriengerät am Markt. Rund 15 Geräte hat das Unternehmen bislang verkauft. Aktuell arbeitet das Team an der UL-Zertifizierung für den US-Markt, wofür eigens Prüfer:innen aus den USA nach Wels anreisen. Patente hält voidsy in Europa, den USA, China, Hongkong und Japan.

Wie die aws-Förderung den Weg geebnet hat

Möglich gemacht hat diesen Weg auch eine durchdachte Förderstrategie. voidsy wurde über die Austria Wirtschaftsservice (aws) gefördert: Den Start machte das Programm aws Preseed DeepTech, mit dem das Startup die Grundlagen für seine Thermografie-Technologie legte. Aktuell befindet sich voidsy im aws Seedfinancing DeepTech. „Das hat uns die Möglichkeit gegeben, das Team so aufzustellen, dass wir den Proof of Concept aus dem Preseed über den Proof of Market hinaus zu den ersten Schritten in Richtung Markt führen konnten“, sagt Plasser.

Das aktuelle Projekt zielt auf die wirtschaftliche Umsetzung des 3D V-ROX-Systems für faserverstärkte Kunststoffe und andere Materialien ab. Aufbauend auf den Erfolgen des aws Preseed DeepTech soll das Seedfinancing die Skalierung und Marktdurchdringung vorantreiben und die industrielle Qualitätskontrolle effizienter und nachhaltiger gestalten. Über die finanzielle Unterstützung hinaus half die aws dem Startup schon früh bei der Ausarbeitung eines Schutzrechtskonzepts und des Geschäftsmodells.

Organisches Wachstum, offen für Gespräche

Den Großteil seines Wachstums finanziert voidsy aus dem Cashflow, organisch und profitabel. „Ich bin ein Freund des organischen Wachstums“, sagt Plasser. Für Investmentgespräche ist man dennoch offen, gerade aus dem US-Verteidigungsumfeld gebe es Interesse. Eine eigene US-Gesellschaft schließt Plasser mittelfristig nicht aus. Die Vision bleibt: einer der führenden Anbieter in der zerstörungsfreien Materialprüfung zu werden.


Der Artikel entstand in Kooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws).

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AI Summaries

Auch Künstliche Intelligenz kann menschliche Schwächen haben

  • Das Erkennen von Sarkasmus im Web ist sogar für Menschen ein schwieriges Unterfangen – für eine künstliche Intelligenz ist es umso komplizierter.
  • Diesem Thema widmet sich Nicole Schwarz vom Software Competence Center Hagenberg (SCCH) in ihrer Arbeit.
  • „Ich arbeite dabei mit einem Deep Neural Network, das jeweils ein Convolutional Neural Network und ein Long-Short-Term Memory Network umfasst“, so Schwarz.
  • Daten sind zugleich das Thema, dem sich Sabrina Luftensteiner in ihrer Arbeit widmet.
  • Denn Vergessen ist kein menschliches Privileg, wie sie erklärt: Auch bei Maschinen ist das sogenannte „katastrophale Vergessen“ ein Problem.
  • In diesem Kontext sind auch zensurierte Daten ein Problem: Diese entstehen zum Beispiel durch physikalische Grenzen von Sensoren – sie führen zu einem verfälschten Modell, da die im Training genutzten Daten nicht den realen Daten entsprechen.

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