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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KI, Cybersecurity
@ Tina Schön/schoenfotografiert Wien/Canva - Carolin Desirée Töpfer.

Carolin Desirée Töpfer ist externe Chief Information Security Officer, Cybersecurity-Strategin und Gründerin von Cyttraction mit Fokus auf kosteneffizientes Risikomanagement, sichere KI-Nutzung und Cybersecurity-Zertifizierungen. Mit praxisnahen Lernformaten und strategischer Expertise unterstützt sie regulierte Unternehmen dabei, Sicherheitsanforderungen effizient umzusetzen und nachhaltige digitale Resilienz aufzubauen. In ihrem Beitrag warnt sie vor KI-Cyberangriffen und rät Startups und kleinen Unternehmen Cybersicherheit frühzeitig strategisch zu verankern.


„Wir konzentrieren uns jetzt erst mal auf Produkt, Teamaufbau und Sales – Cybersicherheit machen wir dann später.“ Ein Satz, den ich so oder ähnlich häufig von Gründer:innen höre – und der einige Unternehmen schon Multi-Millionen gekostet hat.

Identität stehlen

Cyberkriminelle haben seit KI ihr Repertoire erweitert und finden Milliarden von bereits geleakten Datasets, mit denen sie arbeiten können. Das Ergebnis sind nicht nur technische Attacken, die es in die Headlines internationaler Medien schaffen. Viel schmerzhafter ist es für Unternehmen, wenn es Angreifer zwischen Arbeitsprozesse schaffen, E-Mails und Nachrichten zwischen Team-Mitgliedern, Geschäftspartnern und mit Kunden manipulieren. Anweisungen versenden, die zweifellos echt aussehen und dann mit ganzen Sammlungen an sensiblen Daten verschwinden. Die Identität des CxO stehlen oder Entführungen von Führungskräften vortäuschen, um dem Unternehmen zu schaden.

Neben dem Zeitverlust, der Budget-Verschwendung und den Aufräum-Kosten, kommt dann auch noch der Vertrauensverlust am Markt hinzu, gegenüber Kunden und Investoren. Dinge, auf die Gründer:innen oft erst kommen, wenn es bereits zu spät ist.

„Gesunder Menschenverstand“ oder „Hausverstand“ existiert nicht in der Cybersicherheit!

Aufgrund der oft vernachlässigten digitalen Bildung in Schulen und da viele Arbeitgeber immer noch nicht in effektive Trainings investieren, kommen in jedem Unternehmen Menschen mit ganz unterschiedlichen digitalen Fähigkeiten zusammen. Das gilt für Startup-Teams, Kunden und Investoren gleichermaßen. Hinzu kommen volle ToDo-Listen, Stress-Situationen und die eigene Scham.

Angreifer lieben gestresste, beschämte Arbeitstiere!

Ob jemand in so einem Umfeld eine gefälschte KI-Mail erkennt, die im schlimmsten Fall noch aus dem echten Postfach eines gehackten Geschäftspartners kommt, ist nur noch Glücksfall.

Trotzdem gibt es Teams, die tägliche Angriffe auf allen Ebenen erfolgreich abwehren – weil sie eine holistische Cybersicherheits-Strategie implementiert haben. Diese besteht je nach Geschäftsmodell und Branche aus einem präzisen Projektmanagement und zwischen 60 und 90 Einzelmaßnahmen. Zweck ist in erster Linie der umfassende Schutz der eigenen Arbeit. Gleichzeitig erfüllt das Unternehmen damit Anforderungen von Kunden sowie regulatorische Vorgaben, von denen Gründer:innen oft nicht einmal wissen.

Erste Basis-Maßnahmen sind auch für Startups mit kleinem Budget machbar!

Jede/ r hat heutzutage Angst, gehackt zu werden, Geld zu verlieren und seine eigenen sensiblen Informationen öffentlich im Internet zu finden. Das sehe ich nicht nur an den Fragen, die ich über meine „Social Media“-Kanäle bekomme. Dabei können schon 30-Minuten-Team-Meetings einen enormen Unterschied machen. Offen über Angriffsszenarien und Ängste sprechen, gleichzeitig die aktuellen Sicherheits-Maßnahmen ins Gedächtnis rufen, erhöhen die Aufmerksamkeit für Cyber-Themen sofort!

Auch um Ruhe reinzubringen. Denn wer sowieso immer gleich springt, wenn eine neue Aufgabe um die Ecke kommt, wird wahrscheinlich auch die Aufgaben von Hackern erfüllen. Klare Arbeitsprozesse, 4-Augen-Prinzip und die allgemeine Erlaubnis im Team, Dinge kritisch zu durchdenken, noch zweimal nachzufragen, oder einfach mal kurz durchzuatmen, hat schon so einige teure Fehler verhindert.

Verantwortlichkeiten in ruhigen Zeiten klären

Den größten Hebel haben dabei Gründer und Entscheider. „Founder Mode“ bedeutet oft auch, vieles selbst zu machen. IT Systeme und Sicherheits-Lösungen sind mittlerweile aber so komplex, dass sich das Investment in einen seriösen IT-Dienstleister lohnt. Viele bieten auch eine Hotline für Notfälle an.

Wesentlich günstiger ist es allerdings, diese Notfälle zu verhindern. Denn nach meiner Erfahrung brauchen selbst schnelle kleine Unternehmen sechs bis zwölf Monate, um eine funktionierende Cybersicherheits-Strategie mit allen Maßnahmen aufzubauen. Neben den technischen Upgrades, müssen dabei auch die organisatorischen Strukturen sitzen.

Wo klar ist, wer was wann macht und auch, wer sich um die Cybersecurity Maßnahmen kümmert, Aufräum-Aktionen, Updates und Backups organisiert, geht weniger schief. Bei kleinen Unternehmen muss die Person nicht einmal einen IT-Hintergrund mitbringen. Es beginnt mit Interesse am Thema, Projektmanagement-Skills und der Bereitschaft, das Team regelmäßig mit aktuellen Informationen zu versorgen.

Konflikte eingehen, um sichere Lösungen zu finden

Und auch darum, Konfliktsituationen smart zu lösen. Zum Beispiel beim Thema „Zugriff und Zutritt„: Nicht jeder sollte Zugriff auf alles haben. Dabei geht es nicht darum, Team-Mitglieder zu degradieren, sondern eine saubere Segmentierung zu schaffen. Am stärksten trenne ich hier zwischen Marketing und Kern-Business.

Alles, was sowieso für die Öffentlichkeit und mit verschiedenen Partnern produziert wird, findet bei mir selbst sogar in einer anderen Firma statt. Für Kunden richten wir technische Lösungen und Prozesse ein, die kreatives Marketing erlauben, Kunden-Kommunikation klar strukturiert und gleichzeitig das eigentliche Geschäftsmodell und die damit verbundenen Daten auf einem hohen Level schützt. Wer mit besonders sensiblen Informationen arbeitet, seine Patente aus Forschung und Entwicklung schützen will oder an einer einzigartigen Datenbasis für KI-Modelle arbeitet, kann über Segmentierung kosteneffizient Datenintegrität dort gewährleisten, wo sie wirklich notwendig ist.

Solche Konzepte stehen und fallen mit sicheren Login-Lösungen und der Bereitschaft aller Nutzer, diese auch zu nutzen. Die Aktivierung von 2 Faktor- oder Multi-Faktor-Authentifizierung führt dabei immer wieder zu Diskussionen.

Passwörter reichen schon lange nicht mehr aus, um Accounts zu schützen. Häufig bekommen Nutzer nur über die Abfrage des 2. Faktors mit, dass gerade ein Angreifer versucht, in ihren Account zu kommen.

Keine Schatten-IT, keine Schatten-KI

Wesentlich einfacher wird es, wenn alle im Team wirklich nur die Accounts nutzen, die sie wirklich für ihre tägliche Arbeit brauchen – und die sichere Funktion dieser über regelmäßige Tests oder technisches Tracking sicherstellen. So lässt sich auch vermeiden, dass das eigene Unternehmen zehn Tage offline und per E-Mail nicht erreichbar ist. Wie es zuletzt einer Wiener Geschäftsinhaberin passiert ist.

Auch aus wirtschaftlichen Gründen, kaufen Unternehmen kaum noch komplette Enterprise-Lizenzen für alle Mitarbeiter. Und auch bei Startups lohnt es sich, Lizenzen mindestens einmal im Jahr auszumisten und den jeweiligen Support zu bitten, vorhandene Daten EU DSGVO-konform zu löschen. Denn Accounts die ordentlich gelöscht wurden, können auch nicht zu Datenlecks führen.

Das gleiche gilt für alle KI Tools. Wer ein klares Prüfschema verfolgt, sich nicht vom Hype treiben lässt, unkontrolliertes Vibe Coding verhindert und auch hier ungenutzte Accounts wieder ordnungsgemäß löscht, kann von KI Effizienz profitieren, ohne seine eigene Arbeit oder gleich das ganze Unternehmen zu zerstören.

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