12.08.2024
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Hochreiter-Startup NXAI: Große Ansage mit neuem KI-Modell

Das "7B-Modell" von NXAI werde "die europäische Wettbewerbsfähigkeit im KI-Bereich signifikant steigern", heißt es in einer Aussendung.
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NXAI
Sepp Hochreiter im brutkasten-Studio

Ende vergangenen Jahres ging ein Team rund um KI-Pionier Sepp Hochreiter in Linz mit dem Startup NXAI an den Start, wie brutkasten berichtete. Schon damals lautete das Versprechen, man wolle ein eigenes europäisches Large Language Model schaffen, das international wettbewerbsfähig ist. Wenige Monate später folgte die Ansage, dafür noch dieses Jahr 100 Millionen US-Dollar Investment aufstellen zu wollen. Nun gab das Startup per Aussendung ein Update.

“7B-Modell” soll “europäische Wettbewerbsfähigkeit im KI-Bereich signifikant steigern”

Erstmals konkret beim Namen genannt wird dabei das Modell, das laut NXAI “die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Industrie signifikant verbessern” werde. Das “7B-Modell” ist demnach ein “7-Milliarden-Parameter-Modell basierend auf der xLSTM-Technologie”. Dieses werde “die europäische Wettbewerbsfähigkeit im KI-Bereich signifikant steigern”, verspricht das Startup.

Bei xLSTM handelt es sich um die Weiterentwicklung der Long Short-Term-Memory (LSTM-)Technologie, die von Hochreiter in den 1990er-Jahren mitentwickelt wurde und als wichtiger Meilenstein der KI-Entwicklung gilt. “Ziel ist die Entwicklung eines europäischen Großmodells für Sprachverarbeitung, das skalierbare und effektive generalistische KI-Modelle schafft. Diese Modelle können in verschiedensten Industrieanwendungen eingesetzt werden, beispielsweise in der Automatisierung, im Design, in der Qualitätssicherung oder in der vorausschauenden Wartung”, heißt es dazu von NXAI.

“AI4Simulation” als weiteres großes NXAI-Projekt

Das “7B-Modell” ist allerdings nicht das einzige Projekt, an dem das Startup arbeitet, wie es im Update bekanntgibt. Als “weitere, zentrale Säule” wird ein KI-basiertes Simulationsmodell namens “AI4Simulation” genannt. Dieses soll präzisere und effizientere Simulationen ermöglichen und damit traditionelle numerische Simulationen in Bereichen wie Ingenieurwesen, Robotik und Prozesssteuerung ersetzen können. In diesem Zusammenhang arbeitet NXAI auch an einem wissenschaftlichen Paper im Bereich Partikelsimulation und an einem “Simulation-Foundation-Modell”, das die Grundlage für weitere Forschungsarbeiten im Bereich der numerischen Simulationen legen soll.

Mit “Vision-LSTM” widmet sich Startup auch Computer Vision

Als drittes Großprojekt nennt NXAI “Vision-LSTM” – kurz “ViL”. Dabei handle es sich um “ein bahnbrechendes Modell für die Computer Vision, das auf der xLSTM-Architektur basiert und traditionelle Modelle in Effizienz und Genauigkeit übertrifft”, heißt es vom Startup. Eingesetzt werden soll dieses etwa in der medizinischen Bildgebung und in physikalischen Simulationen.

Für sämtliche Projekte will NXAI sein Forschungsteam erweitern. “Um die langfristigen Ziele zu erreichen, baut NXAI aktuell ein leistungsstarkes Kernteam mit weiteren Spitzenforschern aus den Bereichen Deep Learning, numerische Simulationen und Ingenieurwesen auf”, heißt es dazu in der Aussendung.

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Im Rahmen des fünften Batchs des VERBUND X Accelerator-Programms setzte ein gemeinsames Team aus Mitarbeiter:innen von VERBUND und dem rumänisch-britischen Startup Ogre AI ein Proof-of-Concept-Projekt um. Nun macht Österreichs größter Energieversorger bei der Kooperation auch finanziell Nägel mit Köpfen. Im Rahmen einer Kapitalrunde steigt VERBUND X Ventures mit 1,5 Millionen Euro beim Startup ein und erwirbt damit eine Beteiligung von 12,57 Prozent.

Daneben beteiligen sich Sofia Angels Ventures, Soulmates Ventures, MMC VC Fund und Early Game Ventures in nicht genannter Höhe an der Runde. Mit dem Kapital will Ogre AI seine technologischen Fähigkeiten weiter ausbauen und seine Marktpräsenz verstärken.

KI-basierte Energieprognosen

Ogre AI hat sich auf Energieprognosen mittels KI-basierter Modelle zur Vorhersage von Energieproduktion und -nachfrage spezialisiert. Mit dem Hauptprodukt, dem Ogre-Forecasting-Modell, will das Startup die Unvorhersehbarkeit erneuerbarer Energien wie Solar- und Windkraft bewältigen. Das soll es Energieversorgern ermöglichen, ihre Betriebsabläufe zu optimieren, finanzielle Risiken zu verringern und die Herausforderungen der Energiewende besser zu meistern.

Vergleich zwischen Vorhersage durch Ogre AI und gemessenem Wert | (c) Ogre AI
Vergleich zwischen Vorhersage durch Ogre AI und gemessenem Wert | (c) Ogre AI

Partnerschaften mit VERBUND und E.ON starteten mit Pilotprojekten

Einer der Referenzkunden von Ogre AI ist der deutsche Energie-Riese E.ON, mit dem die Zusammenarbeit mit einem Pilotprojekt begann und sich mittlerweile auf 31 Photovoltaik-Anlagen erstreckt. Auch mit VERBUND startete die Partnerschaft im Rahmen des genannten Proof-of-Concept-Projekts, bei dem die Vorhersagen für den Energiebedarf an den EV-Ladestationen von VERBUND optimiert wurden. Nun wird die Kooperation weiter vertieft.

Strugl über Ogre AI: “Können die Betriebseffizienz unserer Netze signifikant steigern”

“Mit unserer Beteiligung an Ogre AI setzen wir auf eine zukunftsweisende Technologie, die das Potenzial besitzt, die Energiebranche weiterzuentwickeln. Durch präzisere Vorhersagen von Energieerzeugung und -verbrauch können wir nicht nur die Integration erneuerbarer Energien verbessern, sondern auch die Betriebseffizienz unserer Netze signifikant steigern”, kommentiert Michael Strugl, CEO von VERBUND. “Dies ist ein weiterer Schritt in unserer Strategie, innovative Technologien zu fördern, die den Übergang zu einem nachhaltigeren Energiesystem unterstützen.“

Und Franz Zöchbauer, Managing Director bei VERBUND X Ventures, meint: “Ogre AI bietet einen wichtigen Lösungsbeitrag für ein zentrales Problem der Energiewirtschaft – die Vorhersage von volatilen erneuerbaren Energien und der lastorientierten Nachfrage. Die Kombination aus technischer Kompetenz und praktischer Anwendbarkeit macht dieses Unternehmen zu einem wertvollen Partner für unsere zukünftigen Bestrebungen.”

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