16.07.2024
GENERATIVE KI

Lora: Wiener Startup Oscar Stories trainiert „kindgerechte KI“

Die kindgerechte generative KI Lora soll deutlich weniger Bias als die Standard-Modelle aufweisen und für Lern-Apps und Kinder-Entertainment genutzt werden.
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Product Origin Checker Lora - FragDie.EU - Die Founder Dima Rubanov und Matthias Neumayer | (c) Oscar Stories
Die Founder Dima Rubanov und Matthias Neumayer | (c) Oscar Stories

Mit dem Adaptieren von generativer KI kennen sich die beiden Wiener Gründer Dima Rubanov und Matthias Neumayer aus. Ihr Startup HeyQQ hat mit der KI-Gute-Nacht-Geschichten-App Oscar Stories und dem Erklär-Chatbot „Frag das PDF“ zwei Produkte auf Basis von Open-Source-Large-Language-Models am Markt. Nun gehen die beiden einen Schritt weiter und trainieren mit „Lora“ ein Modell, das auch anderen als Basis für kindgerechte KI-Anwendungen dienen soll.

Viel Bias und wenig kindgerechte Sprache bei GPT-4 und Co

Der Bedarf dafür habe sich bei Oscar Stories ergeben, heißt es vom Startup. „Bei der Arbeit mit KI-generierten Kindergeschichten stellten wir fest, dass männliche Kinder oft als Helden dargestellt wurden, während weibliche Charaktere oft die Opferrolle einnehmen und auch die Sprache selbst bei GPT-4o kaum kindgerecht ist. Mit Lora arbeiten wir an einer kindgerechten KI-Adoption mit vermindertem Bias“, erklärt Co-Founder Rubanov.

„Lernen ohne Risiko mit AI“

Lora steht für „Lernen ohne Risiko mit AI“ und soll für Lern-Anwendungen, aber auch im Kinder-Entertainment-Bereich genutzt werden können. „Auf Basis von Open-Source-Modellen soll mittels hochqualitativer, eigens erstellter Datensätze in Zusammenarbeit mit Pädagoginnen ein eigenes Fine-Tuning erstellt werden, um bessere Ergebnisse als GPT4 oder Gemini zu erzielen“, heißt es vom Startup.

Lora soll zunächst für MINT-Lern-App genutzt werden

Zunächst wolle man mit Lora eine eigene App auf den Markt bringen, „die Kinder auf unterhaltsame und ansprechende Weise für MINT-Fächer zu begeistern soll“. Später soll die API dann auch anderen zugänglich gemacht werden. „Lora wird die erste vertrauenswürdige KI-Adoption für reduzierten Bias und kindgerechte Sprache im DACH-Raum sein. Wir werden eine neue mobile App auf den Markt bringen, die künstliche Intelligenz nutzt, um Kindern durch personalisierte, interaktive Geschichten Bildungsinhalte näherzubringen“, erklärt Co-Founder Neumayer.

Lora: aws-Förderung und Arbeit an Zertifizierung als vertrauenswürdige KI

Für das Projekt holten sich die Gründer auch eine Förderung im Rahmen des „AI Adoption Call“ des aws. Unterstützt werde man zudem vom Ministerium für Arbeit und Wirtschaft (BMAW) und der Fachakademie Sozialpädagogik München Mitte, heißt es vom Startup. Überdies werde man von TRUSTIFAI zur Zertifizierung als vertrauenswürdige KI begleitet. Mit dem Machine Learning-Experten Marco Marthe wurde für das Projekt Lora auch das Team erweitert.

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Rendering einer Turbine | (c) Andritz Hydro
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Auch wenn der Ausbau von Photovoltaik und Windkraft in den vergangenen Jahren schneller vonstatten geht und mehr Aufmerksamkeit erregt – 60 Prozent der Elektrizität in Österreich (Stand 2024) stammen immer noch aus der Wasserkraft, die damit den mit Abstand größten Anteil im heimischen „Strommix“ hat. Entsprechend relevant sind für das Land Verbesserungen der Technologie in diesem Bereich. Und mit Andritz Hydro, einer Tochter des in Graz ansässigen ATX-Konzerns Andritz, hat einer der weltweit führenden Player in dem Bereich seinen Sitz in Wien.

Andritz Hydro: „Wichtig, dass die Kooperation alle Phasen des Forschungs- und Entwicklungsprozesses abdeckt“

Bei der Weiterentwicklung der Wasserkraft-Turbinen soll nun auch Künstliche Intelligenz (KI) eine entscheidende Rolle spielen. Dazu startete Andritz Hydro nun ein gemeinsames Forschungsprojekt mit dem Software Competence Center Hagenberg (SCCH) in Oberösterreich. Im Rahmen von AIPRA (kurz für AI-unterstützte präskriptive Analytik) wird untersucht, wie KI die hydraulische Entwicklung von Turbinen in jeder Phase des F&E-Prozesses unterstützen kann.

„Für Andritz ist es wichtig, dass die Kooperation alle Phasen des Forschungs- und Entwicklungsprozesses abdeckt, von der hydraulischen Auslegung und von dem Design von den Turbinenkomponenten bis hin zu Modellversuchen von den Wasserturbinen in der Testanlage“, heißt es dazu in einer Aussendung.

Beschleunigung durch KI in vielen Bereichen

Konkret soll etwa der Designprozess durch die Vorhersage des hydraulischen Verhaltens von Turbinenkomponenten beschleunigt werden. Methoden des „Reinforcement Learning“ werden eingesetzt, um die Optimierung des hydraulischen Designs zu unterstützen. Und auch Fehler oder Abweichungen in den großen Mengen gemessener Daten in Labormodelltests sollen durch KI deutlich schneller identifiziert werden.

Die Messdaten aus den Labormodelltests sollen wiederum die Grundlage für Predictive Modelling und Deep-Learning-Analysen bilden. Ein Hauptziel des Projekts bestehe zudem darin, 2D-Zeichnungen hydraulischer Komponenten automatisch in 3D-Modelle zu konvertieren, heißt es weiter. Die Ergebnisse des Projekts sollen letztlich auf andere Geschäftsfelder von Andritz übertragen werden.

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