26.08.2025
KI

Neuromorphic Computing: JKU, SAL und SCCH machen KI effizienter und schneller

Neuromorphic Computing ist eine neue Technologie, um Künstliche Intelligenz (KI) zu verbessern. Das Ziel ist es, KI energiesparender und schneller zu machen. Seit drei Jahren arbeiten das Institut für Signalverarbeitung der Johannes Kepler Universität Linz (JKU), die Silicon Austria Labs (SAL) und das Software Competence Center Hagenberg (SCCH) dafür eng zusammen.
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Neuromorphic
© JKU Lunglmayr - (v.l.n.r.) Thomas Buchegger (SAL), Bernhard Moser (SCCH/JKU), Michael Lunglmayr (JKU).

Das menschliche Gehirn verarbeitet Informationen nicht als Bits, sondern nutzt Impulse (kurze elektrische Signale oder Spikes). Entscheidend ist dabei, wann so ein Impuls auftritt – denn der exakte Zeitpunkt überträgt die eigentliche Information. Dadurch kann das Gehirn mehr und komplexere Informationen pro Signal transportieren, als ein digitales Bit, das nur „0“ oder „1“ kennt. Die Zeit zwischen den Spikes enthält deutlich mehr Informationsgehalt, und das macht diese Methode effizienter für bestimmte Aufgaben – zum Beispiel um Muster oder Abläufe in Echtzeit zu erkennen. In der Technik werden solche Konzepte im „Neuromorphic Computing“ (NC) durch sogenannte Spiking Neural Networks (SNN) nachgebildet.

„Unser Ziel ist es, Systeme zu entwickeln, die biologische Strukturen und Prozesse nachbilden – mit minimalem Energiebedarf und maximaler Reaktionsfähigkeit“, erklärt Bernhard A. Moser, Technology and Innovation Manager am SCCH. „Einsatzbereiche sind u. a. Robotik, Medizintechnik oder Umwelt-Monitoring.“

Vorurteile bei Neuromorphic Computing

Trotz des zunehmenden Interesses an Neuromorphic Computing halten sich, laut den Forschern, nach wie vor einige hartnäckige Vorurteile, wie z.B. dass man teure, spezielle Hardware brauche, dass es langsamer sei als klassische Verfahren oder dass es an industrieller Reife fehle. „Wir zeigen, dass viele dieser Annahmen überholt sind. Erstens bietet NC nicht nur enormes Potential im Hinblick auf Energieeffizienz, sondern auch in Sachen Geschwindigkeit. Zweitens demonstrieren wir, dass NC keineswegs auf spezielle analoge Hardware beschränkt ist, sondern auch gewinnbringend auf Standard-Hardware-Plattformen eingesetzt werden kann“, sagt Thomas Buchegger, Standortleiter von SAL in Linz.

Eine neue Studie scheint das an einem Beispiel aus der Medizin zu bestätigen: Forschende der Johannes Kepler Universität (JKU), der SAL, des SCCH und der TU Graz haben gemeinsam untersucht, wie sich EKG-Daten effizienter erfassen und verarbeiten lassen. Dabei konnten sie über 80 Prozent der Datenmenge einsparen, ohne dass die Qualität der Analyse leide – mit weniger Speicherbedarf bei gleicher Genauigkeit.

Weltrekord und Patent

Seit Beginn ihrer Kooperation konnten die Partner zudem einige Erfolge erzielen:

Weltrekord
Mit einem neuen Demonstrator haben Forschende erfolgreich gezeigt, wie man sogenannte Spiking Neural Networks (SNN) – eine besondere Art von künstlichen neuronalen Netzwerken – besonders schnell auf gängigen FPGA-Systemen betreiben kann. FPGA steht für „Field Programmable Gate Array“ und beschreibt einen flexiblen, anpassbaren Computerchip, der häufig in der Technik eingesetzt wird.

„Mit unserem Verfahren können wir über 2,5 Millionen Bilder pro Sekunde verarbeiten – das ist mehr als 100 Mal schneller als bisherige Systeme mit der gleichen Hardware und den gleichen Daten“, erklärt Michael Lunglmayr vom Institut für Signalverarbeitung der JKU. „Zudem arbeitet unser System sehr energiesparend und erreicht eine Effizienz von mehr als drei Millionen Bildern pro Sekunde pro Watt.“

Patent angemeldet
Eine neue Erfindung zur besonders energiesparenden Datenerfassung wurde zudem bereits zum Patent angemeldet. Dabei kommen neuromorphe Prinzipien zum Einsatz, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind.

Organisation eines internationalen Wettbewerbs
Im September 2025 findet in Alaska die wichtige IEEE-Konferenz zur Bildverarbeitung (ICIP) statt. Dabei organisiert das Forschungsteam einen internationalen Wettbewerb unter dem Motto „Wenig Energie, hohe Geschwindigkeit“. Ziel ist es, die besten Lösungen für eine besonders sparsame und schnelle KI zu finden.

Moser dazu: „Wir freuen uns sehr auf die Challenge. Die große Resonanz aus der Fachwelt zeigt, wie viel Kreativität und Innovationsgeist in diesem Bereich stecken.“

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Das Gründerteam von vioom: Lucia Studer und Ronny Türtscher | (c) vioom

Wer auf dem Land lebt, kennt das Problem: Der nächste Bus fährt erst in zwei Stunden und ohne eigenes Auto wird selbst der Weg zum Arzt oder zum Einkaufen zur Herausforderung. Diese Erfahrungen hat auch das Gründerteam des Vorarlberger Startups vioom gemacht. Sie kommen aus dem Großen Walsertal, wo öffentliche Verkehrsverbindungen teilweise nur im Zwei-Stunden-Takt angeboten werden.

„Wir haben als Jugendliche immer Autos gestoppt“, erzählt Mitgründer und Co-CEO Ronny Türtscher. Aus Bedarfserhebungen zur Mobilität in der Region, die Türtscher selbst begleitete, entstand schließlich die Idee zu vioom.

Hinter dem Startup steht die im Februar 2026 gegründete VAREO Innovations GmbH mit Sitz in Ludesch. Als CEOs fungieren Ronny Türtscher und Lucia Studer. Das Gründerteam bringt nach eigenen Angaben gemeinsam mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung mit.

Personen- und Warentransporte gemeinsam organisieren

Vioom setzt auf sogenannte On-Demand-Mobilität: Fahrgäste können über eine App eine Strecke innerhalb eines festgelegten Gebiets buchen. Das System organisiert daraufhin ein verfügbares Shuttle. Anders als bei klassischen Anrufsammeltaxis sollen die Fahrzeuge zusätzlich regionale Waren transportieren. „Wir versuchen, die Ausnutzung so hoch wie möglich zu halten und diese Wege von A nach B mit mehreren Erlösströmen zu gestalten“, sagt Türtscher. So könnte ein Shuttle beispielsweise eine Gemüsekiste bei einem Bauernhof abholen, anschließend einen Fahrgast vom Bahnhof transportieren und die Ware danach bei einem Hotel abliefern.

Ziel ist es, Leerfahrten zu reduzieren und Fahrzeuge auch außerhalb der Stoßzeiten auszulasten. Gleichzeitig soll das Angebot bestehende Bus- und Bahnverbindungen ergänzen und insbesondere die sogenannte „First und Last Mile“, also den Weg zur beziehungsweise von der nächsten Haltestelle, abdecken. Durch die gemeinsame Nutzung der Fahrzeuge und eine bessere Anbindung an den öffentlichen Verkehr sollen zudem CO₂-Emissionen reduziert werden. Die Regionen entscheiden dabei selbst, wann Personen- beziehungsweise Warentransporte angeboten werden. Die Durchführung übernehmen beispielsweise regionale Taxiunternehmen. Vioom selbst stellt keine Fahrzeuge oder Fahrpersonal bereit, sondern liefert die Software und begleitet die Umsetzung.

Wie sich die regionale Mobilität rechnen soll

Mit seinem Geschäftsmodell richtet sich vioom an Gemeinden und Regionen. Diese zahlen je nach Modell eine monatliche Gebühr für die Nutzung der Plattform. Zusätzlich erhält das Startup eine Vermittlungsprovision für jede gebuchte Fahrt. Die Fahrgäste und Unternehmen bezahlen für die jeweiligen Personen- oder Warentransporte. Diese Einnahmen fließen grundsätzlich an die Regionen selbst. Die Abrechnung erfolgt vollständig automatisiert über die Plattform.

Durch die Kombination von Personenbeförderung und Warenlogistik sollen die Fahrzeuge besser ausgelastet und zusätzliche Einnahmen erzielt werden. Langfristig will vioom damit die Wirtschaftlichkeit regionaler Mobilitätsangebote verbessern und deren Abhängigkeit von öffentlichen Förderungen verringern.

Technologiepartnerschaft mit ioki

Für die technische Umsetzung arbeitet vioom mit dem Mobilitätstechnologie-Anbieter ioki zusammen. Das Unternehmen ist ursprünglich aus der Deutschen Bahn hervorgegangen und bietet Software für bedarfsgesteuerte Mobilitätsangebote an. Vioom nutzt Teile dieser Technologie und hat darauf aufbauend ein eigenes Logistikmodul entwickelt.

Die Partnerschaft soll auch die Skalierung erleichtern. Für jede Region wird zwar eine individuelle Mobilitätsanalyse durchgeführt, die anschließende Umsetzung erfolgt jedoch über eine standardisierte, anpassbare Plattform.

Eigenfinanziert und erste Pilotprojekte geplant

Bislang wurde vioom vollständig aus Eigenmitteln der CEOs finanziert, mit einem Stammkapital von 12.000 Euro. An der VAREO Innovations GmbH sind die LOONEY GmbH (gehört unter anderem Lucia Studer) mit 66,67 % und scale.out (gehört Ronny Türtscher) mit 33,33 % beteiligt. Für externe Investoren zeigt sich das Unternehmen grundsätzlich offen.

Die größte Herausforderung besteht laut Türtscher darin, erste Referenzprojekte umzusetzen und nachzuweisen, dass die Kombination aus Personen- und Warentransporten tatsächlich wirtschaftliche Vorteile bringt. „Viele Kunden fragen: Was habt ihr schon gemacht und was könnt ihr nachweisen?“, erzählt der Gründer.

Der erste Pilotbetrieb ist derzeit in Vorarlberg in Vorbereitung, ein konkreter Starttermin steht noch nicht fest. Parallel führt vioom Gespräche mit zwei Landkreisen und einer Stadt in Deutschland. Bis Ende 2027 will das Startup drei bis fünf Regionen an die Plattform angebunden haben. Zusätzlich sollen weitere Partnerschaften und Anwendungen, etwa im Tourismus, entstehen.

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