05.02.2024

NXAI: AI-Experte Sepp Hochreiter gründet neues KI-Startup

KI-Pionier Sepp Hochreiter, Company Builder Netural X sowie Pierer Digital Holding gründen das Unternehmen NXAI GmbH, um europäische KI-Spitzenforschung umfangreich zu fördern und innovative KI-Lösungen für den internationalen Markt zu entwickeln. Erster Fokus wird die Weiterentwicklung der neuen europäischen Large Language Model Technologie xLSTM sein.
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NXAI, KI, AI, LLM
(c) NXAI - NXAI Gründer: Felix Neusser, Univ.-Prof. Dr. Sepp Hochreiter, Albert Ortig (v.l.n.r.).

Der österreichische KI-Forscher Sepp Hochreiter und der Company Builder Netural X GmbH gaben in enger Kooperation mit der Johannes Kepler Universität (JKU) in Linz und dessen Forschungszentrum LIT AI Lab am Linz Institute of Technology, die Gründung der NXAI GmbH bekannt.

NXAI: Forschen an LLM

Mit der bereits im Dezember 2023 gegründeten NXAI soll ein neues Zentrum für KI-Forschung und -Produktentwicklung im Herzen Europas entstehen, an dem der Grundstein für europäische KI-Anwendungen auf „wettbewerbsfähigem, globalen Niveau gelegt und ein eigenes Large Language Model gebaut wird“.

Im ersten Schritt soll NXAI die technologische Spitzenforschung um Large Language Models (LLM) und insbesondere den von Hochreiter entwickelten xLSTM-Algorithmus (Long Short Term Memory) forcieren. Erste Ergebnisse zeigen bereits, dass xLSTM effizienter (mit weniger Rechenkapazität), schneller und vor allem besser (höhere Genauigkeit) arbeiten soll als alle bisherigen LLMs, heißt es.

„Mit xLSTM haben wir die Möglichkeit, die KI-Technologie vom Herzen Europas aus zu revolutionieren und die Vorherrschaft von Transformermodellen zu brechen“, sagt Hochreiter. „Diese Chance möchten wir unbedingt nutzen. Daher bin ich sehr froh über die Zusammenarbeit der JKU mit NXAI. Durch NXAI erhalten wir eine erste Startfinanzierung für dringend notwendige Rechnerkapazitäten, mit denen wir xLSTM weiterentwickeln, testen und vor allem hochskalieren können.“

Vorteile von xLSTM

Insbesondere verstehe xLSTM die Semantik von Texten besser als die bisherigen LLMs und könne dadurch komplizierte Texte generieren. Darüber hinaus soll NXAI zukünftig weltweit führende algorithmische Methoden im Bereich Deep Learning erforschen, z.B. zur Beschleunigung von Simulationen komplexer dynamischer Systeme.

Hochreiter legte den Grundstein bereits 1991 und erfand die LSTM-Technologie. Die Technologie war bis 2017 die führende Methode in der Sprachverarbeitung und der Textanalyse und wurde bis heute in Smartphones eingesetzt. 2023 gelang ihm mit xLSTM ein weiterer Durchbruch.

Zur Erklärung: „Aktuelle Large Language Modelle basieren auf den sogenannten Transformermodellen. Diese benötigen im laufenden Betrieb sehr hohe Rechenleistungen, wenn der Text lang ist. Die Transformer-Berechnungen steigen somit quadratisch mit der Textlänge. Im Gegensatz dazu steigen die xLSTM-Berechnungen nur linear mit der Textlänge und brauchen im laufenden Betrieb weniger Rechenleistung. Das ist ein großer Vorteil, da komplexe Aufgaben viel mehr Text sowohl zur Aufgabenbeschreibung als auch zur Lösung brauchen“, heißt es per Aussendung.

NXAI: Verzahnung von Wissenschaft und Wirtschaft

„Die derzeitigen Entwicklungen werden massiv von den USA und Asien vorangetrieben. Europa beherbergt allerdings genau die Spitzentechnologie und Forscher:innen, welche den Grundstein dieser Entwicklung gelegt haben und die entsprechenden Wachstumstreiber für diese Märkte waren. Die Herausforderung besteht nun darin, den Innovationsgeist wieder in die Wirtschaft Europas zu bringen und gemeinsam reale Herausforderungen mit AI anzugehen. Genau das soll durch NXAI geschehen“, sagt Albert Ortig, CEO von NXAI und Netural X.

Zwischen der JKU und NXAI wurde die Forschungskooperation vereinbart, u.a. um bisherigen Erkenntnissen rund um xLSTM zur Marktreife zu verhelfen. Das Ziel von NXAI ist konkret die engere Verzahnung von Wissenschaft und Wirtschaft, um einen erfolgreichen Technologietransfer von KI-Lösungen sicherzustellen. Daher sollen neben den Forschungsaktivitäten künftig im Rahmen der NXAI Spitzenforscher:innen, Entrepreneur:innen und Industrieexpert:innen zusammenkommen.

JKU Rektor Stefan Koch zeigt sich erfreut über diese wichtige Kooperation: „Künstliche Intelligenz ist nicht nur eine neue Technologie, sondern eine Revolution, die bereits begonnen hat. Die JKU hat mit Sepp Hochreiter einen der weltweit führenden Köpfe in diesem Bereich. Mit xLSTM haben wir an der JKU die Möglichkeit, die KI-Technologie von morgen zu gestalten. Wir können sicherstellen, dass europäische Werte einfließen.“

Pierer Holding eingestiegen

Obwohl die Forschung unabhängig und selbstbestimmt ist, sollen künftig ausgewählte Industriepartner eng mit NXAI und Forscher:innen arbeiten, um das Potential zukünftiger KI-Entwicklung effizient in die Praxis zu überführen. Im ersten Schritt wird die Finanzierung durch Pierer Digital Holding als Mitgesellschafter (37 Prozent Anteile) von NXAI sichergestellt.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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