20.11.2019

Lernsieg: Bildungssystem vs. Entrepreneurship – 1:0

Kommentar. Es gibt legitime Gründe, die App "Lernsieg" zu kritisieren. Doch was dem mittlerweile 18-jährigen Gründer Benjamin Hadrigan gelungen ist, ist zweifelsfrei beachtlich. Für das Bildungssystem ist der Umgang mit ihm ein Armutszeugnis.
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Lernsieg: Gründer Benjamin Hadrigan
(c) Lernsieg: Gründer Benjamin Hadrigan (Bildquelle: https://www.bettercademy.eu/lernsieg/wordpress/wp-content/themes/lernsieg/benn.jpg)

Es liest sich doch eigentlich wie eine Startup-Story aus dem Bilderbuch. Ein Gründer, obendrein bereits Buch-Autor, der erst dieser Tage seinen 18. Geburtstag feierte, holt sich für seine Idee ein sechsstelliges Investment und zieht noch vor dem Launch seiner App Lernsieg das Interesse der großen Medien des Landes auf sich. Nach dem Start reißen die Beiträge nicht ab – sogar internationale Medien beginnen zu berichten. Das ganze Land diskutiert hoch emotional über das Produkt – mehr als 70.000 Downloads in wenigen Tagen zeigen eindeutig, dass die Nachfrage groß ist.

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Der wahre Skandal

Österreich hat mittlerweile einige sehr junge Gründer, doch was Benjamin Hadrigan da gelungen ist, sucht seinesgleichen. Die Kritik, die Lernsieg entgegenkommt, ist mitunter durchaus legitim und nachvollziehbar – etwa wenn es um Datenschutzbestimmungen geht. Dass dem 18-jährige Gründer Hadrigan aber eine so heftige Welle an Hass entgegenschlägt, durch die er sich veranlasst sieht, die App wieder abzudrehen, ist aber der wahre Skandal, den Kritiker – allen voran die Lehrergewerkschaft – eigentlich in der App orten.

Beachtliche Gründer-Leistung

Denn die oben beschriebenen Parameter zeigen: Benjamin Hadrigans Lernsieg-App ist kein einfacher Lausbubenstreich, keine simple Rache-Aktion gegenüber seinen Lehrern. Der Gründer hat neben der Schule zu studieren begonnen, arbeitet als Lerncoach und hat ein Buch über Lernmethoden verfasst (die man legitimerweise pädagogisch hinterfragen kann). Er muss seinen Investoren ein sinnhaftes Geschäftsmodell vorgelegt haben (über dieses gibt es wilde Spekulationen). Er hat eine solide funktionstüchtige App gelauncht und die Server haben dem Massenansturm standgehalten. Das ist eine beachtliche Leistung für einen 17-/18-jährigen Gründer.

Der Musterschüler

Hadrigan ist der Typ Schüler, den sich Lehrer eigentlich wünschen sollten. Er ist engagiert, motiviert, selbstständig, lösungs- und zielorientiert. All das sind Eigenschaften, die die Pädagogik eigentlich zu fördern trachtet, Eigenschaften, die sich auch in den Präambeln der Lehrpläne wiederfinden. Wenn über notwendige Änderungen im Bildungssystem gesprochen wird, die das Land zukunftsfit machen sollen, wird genau davon mehr eingefordert.

Lernsieg: Armutszeugnis für das Bildungssystem

Nochmal: Die Bedenken, die seitens der Lehrerschaft bei Lernsieg bezüglich Datenschutz bestehen, sind legitim (- sich darüber zu echauffieren, dass man nach demselben Prinzip beurteilt wird, wie die Beurteilenden, weniger). Den jungen Gründer dafür mit Hass zu überschütten ist aber vollkommen daneben, eine Schande für den Berufsstand der Pädagogen und ein Armutszeugnis für das Bildungssystem.

„Pädagogen“ vs. Entrepreneurship – 1:0

Das korrekte Feedback eines wahren Pädagogen an Benjamin Hadrigan müsste nämlich in etwa so lauten: „Tolle Leistung, tolles Engagement – das braucht unsere Gesellschaft. Aber es gibt inhaltliche Bedenken, die es sachlich nach unterschiedlichen Kriterien zu diskutieren gilt“. Solange man das hierzulande nicht auf die Reihe bekommt, braucht man über Motivation zum Entrepreneurship nicht zur reden. Doch der Stand der Dinge ist: Die App ist abgedreht und das Ministerium „ermittelt“ in Kooperation mit der vor Wut schäumenden Gewerkschaft. Sprich: Bildungssystem vs. Entrepreneurship – 1:0.

⇒ Zum Blog des Gründers

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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.

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