02.06.2025
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

NXAI: Linzer KI-Startup veröffentlicht erstes Zeitreihenmodell – und übertrifft Google, Amazon und Salesforce

NXAI, das Linzer KI-Startup rund um Sepp Hochreiter und Albert Ortig, präsentierte mit TiRex sein erstes Zeitreihen-Modell auf xLSTM-Basis. Und übernimmt damit in bekannten KI-Leaderboards die Spitze.
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NXAI, TiRex, Zeitreihenmodelle.
(c) NXAI - Albert Ortig (r.) und Sepp Hochreiter von NXAI

„In den Themen Zeitreihen, Vision-Anwendungen für Autos, Züge oder Drohnen steckt viel mehr Geld drin. Dort werden wir jetzt mit unserem NXAI-Geschäftsmodell ansetzen“, sagte Co-Founder Sepp Hochreiter – Chief Scientist des Linzer KI-Startups und Lehrstuhlinhaber an der JKU Linz – im April 2024 im Trend, als sich ein erhofftes 100-Millionen-Investment nicht materialisierte – brutkasten berichtete. Nun ist es so weit.

NXAI: „TiRex überlegen“

NXAI präsentierte mit TiRex sein erstes Zeitreihen-Modell auf xLSTM-Basis und übernahm damit in bekannten Leaderboards (GiftEval) die Spitze. Dabei sei das TiRex-Modell mit nur 35 Millionen Parametern kleiner als die Wettbewerbsmodelle und somit sehr speichereffizient. „Es ist anderen Methoden nicht nur in der Vorhersagequalität überlegen, sondern auch noch viel schneller als diese“, heißt es per Aussendung. Es übertrifft dabei größere Modelle wie TabPFN-TS (Prior Labs), Chronos Bolt (Amazon), TimesFM (Google) und Moirai (Salesforce).

(c) NXAI: Öffentliches Benchmark-Ranking, das die Leistung von KI-Modellen bei Zeitreihen-Vorhersagen misst.

Ein Zeitreihenmodell versucht, Muster, Trends, Saisonalitäten oder Wiederholungen in Daten zu erkennen, um dann die Vergangenheit zu analysieren, die Zukunft vorherzusagen (Prognose) oder Anomalien zu erkennen (z. B. plötzliche Ausreißer oder Fehler).

„Viele Menschen schauen auf Large Language Models wie ChatGPT, aber die großen Potenziale in der Industrie liegen woanders; beispielsweise in schnellen und speichereffizienten Zeitreihenmodellen – im Auto, in der Maschine, am Förderband, beim Schweißen oder in der Robotik. Überall dort fallen Zeitreihendaten an, die genutzt werden können. Und mit denen Geld verdient werden kann oder aus denen digitale Produkte entwickelt werden könnten. Vortrainierte Zeitreihenmodelle werden heute millionenfach heruntergeladen und schon wirtschaftlich genutzt”, erklärt Co-Founder Albert Ortig, CEO von NXAI.

Zu den bekanntesten Zeitreihenmodellen gehören u.a.:

LSTM: Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke gelten als Meilenstein in der KI-Zeitreihenanalyse. Sie sind darauf spezialisiert, sich an frühere Zustände zu erinnern und langfristige Zusammenhänge zu erkennen. Unternehmen setzen LSTM-Modelle insbesondere dann ein, wenn es darum geht, Trends über längere Zeiträume vorherzusagen.

GRU: Eine schnellere, ressourcenschonendere Alternative zum LSTM ist die Gated Recurrent Unit (GRU). Sie bietet ähnliche Lernfähigkeiten, sei jedoch effizienter und eigne sich daher für kleinere Datensätze oder mobile Anwendungen, bei denen die Rechenleistung limitiert ist.

Transformer wurden hingegen für die Sprachverarbeitung entwickelt. Ihre Stärke liege darin, alle Zeitpunkte gleichzeitig zu betrachten – statt Schritt für Schritt – und dabei auch langfristige Abhängigkeiten und Muster global zu erfassen.

CNNs: Convolutional Neural Networks (CNNs) sind eigentlich aus der Bilderkennung bekannt, lassen sich aber auch auf Zeitreihen anwenden. Ihre Spezialität ist das Erkennen lokaler Muster – etwa kurzfristige Ausreißer oder sich wiederholende Peaks.

In-Context-Learning

Zurück zu NXAI: Ihr Modell TiRex setzt auf In-Context-Learning, eine Lernmethode, die Zero-Shot-Vorhersagen (Anm.: Vorhersagen für neue Zeitreihen erfordern kein zusätzliches Training) erlaubt. „Dadurch lässt sich das Modell auch von Nicht-Experten als Prognosewerkzeug einsetzen und kann einfach in existierende Workflows integriert werden. Außerdem zeigen sich insbesondere bei begrenzter Datenverfügbarkeit Verbesserungen der Vorhersagequalität“, präzisiert Andreas Auer, Researcher bei NXAI.

Dadurch könnten beispielsweise Maschinenbauer ihren Kunden TiRex-Modelle als digitale Produkte zur Optimierung anbieten, die dann dank In-Context-Learning ohne neues Training on-premise laufen und auf die Daten des Kunden automatisch optimiert werden.

„Entscheidend ist, wie gut das Modell auf neue Zeitreihen generalisiert – TiRex tut das hervorragend”, erklärt Hochreiter. „Wir sprechen hier nicht mehr über kleine Verbesserungen, sondern über eine deutliche Qualitätssteigerung durch TiRex im Vergleich zu anderen Modellen und das im Kurz- als auch im Langzeitbereich.“

NXAI-Modell mit „State Tracking“

Ausschlaggebend dafür sei die Fähigkeit des Modells, den Systemzustand laufend zu überwachen, zu analysieren und zu aktualisieren. Dieses sogenannte „State Tracking“ könnten etwa transformer-basierte Ansätze nicht. Ein weiterer Vorteil der Modell-Architektur sei, dass man sie an Hardware anpassen könne und dadurch Embedded KI-Anwendungen ermögliche.

„Wir passen unser TiRex-Modell auf komplexe Use-Cases an. Wir arbeiten in der Automobilindustrie, um beispielsweise Ladezustände besser vorherzusagen oder in der Intralogistik, um den Materialfluss noch effizienter zu machen bzw. um Ausfallzeiten vorherzusagen und dann zu minimieren“, sagt Hochreiter. „Wir können aber auch Schweißpunkte prüfen, Einrichtungszeiten reduzieren oder die Qualität vorhersagen und verbessern.“

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Wholomics hat sich zum Ziel gesetzt, diverse Krebsarten bereits im Stadium eins zu erkennen. Eine Validierungsstudie gibt Hoffnung, aktuell befindet sich das Startup in der zweiten Finanzierungsrunde.
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(v.l.) Wholomics-Geschäftsführer Patrick Strasser und Maximilian Schneider | © Wholomics GmbH

Es ist wohl eine der schockierendsten Nachrichten, die man erhalten kann: Diagnose Krebs. Dabei werden verschiedenste Krebsarten oftmals erst in späten Stadien erkannt, was die Überlebenschance stark verringert. Das soll sich bald ändern. Die beiden Wholomics-Gründer Patrick Strasser und Maximilian Schneider entwickelten einen Test, der mit hoher Genauigkeit verschiedene Krebserkrankungen bereits im Stadium eins feststellen können soll.

“Heutzutage zählt es als Durchbruch, wenn ein Medikament für Krebspatienten im Stadium vier eine sechs Monate längere Überlebensdauer erzielt. Allerdings hätte man einen viel größeren Impact, wenn man Krebs einfach früher erkennen könnte”, erklärt Wholomics-CEO Strasser im brutkasten-Interview. Denn bei den meisten Krebsarten, die man bereits im Stadium eins erkennt, hätten die Patienten eine “5-Jahres-Überlebensrate von über 90 %”. Im Stadium drei bzw. vier falle die Überlebenschance rapide ab. 

Daher entwickelten Strasser und Wholomics-CTO Schneider einen Test, der darauf ausgelegt ist, mehrere Krebsarten bereits in frühen Stadien aus einer einzigen Blutprobe zu erkennen. Der Test analysiert diverse Veränderungen im Blutserum, also der Flüssigkeit im Blut, die mit einer frühen Tumorentwicklung in Zusammenhang stehen können. Die Ergebnisse einer Validierungsstudie sind vielversprechend, denn der Wholomics-Test erkannte eigenen Angaben zufolge 38 von 40 Krebserkrankungen im Stadium eins, darunter Darm-, Magen- und gynäkologische Tumore. Die Intellectual Property der Methode liegt bei Wholomics. Eine erste Version des Tests, der Wholomics Multi-Cancer Check, ist bereits über eine Partnerfirma, Novogenia, erhältlich. Strasser und Schneider möchten sich aber darauf konzentrieren, den Test in der breiten Bevölkerungsmasse einsetzen zu können.

Vom Forscher zum Unternehmer

Die beiden Wholomics-Gründer kennen einander seit ihrem Studium an der TU München und fassten gerade wissenschaftliche Publikationen zusammen, als ihnen die Idee für einen neuen Test zur Krebsfrüherkennung kam. Die Umstellung vom Forscher zum Unternehmer beschreibt der Biochemiker Strasser als “leicht”. Dennoch stellt ihn das Unternehmertum vor einige Herausforderungen. “Als Startup-Founder lernt man im Endeffekt nie aus. Das heißt, jeden Tag, jede Woche gibt es neue Dinge, die man sich selbst beibringen oder die man lernen muss“, erklärt Strasser und ergänzt: “Ein Founder hat mir mal gesagt, die wissenschaftliche Grundlage ist sozusagen das A und O deines Unternehmens. Aber 80 Prozent werden dann im Endeffekt auf der Business-Seite durchgesetzt.”

Wholomics wurde bisher mit dem aws First Incubator und der Forschungsprämie unterstützt. Aktuell befindet sich das Unternehmen in der zweiten Finanzierungsrunde und ist noch auf der Suche nach Investoren. Strasser und Schneider wollen die Runde im letzten Quartal dieses Jahres schließen. “Wir suchen nicht nur nach Geldgebern, sondern eben auch nach strategischen Partnern, die z. B. im Bereich Diagnostik Erfahrung haben”, sagt Strasser. Mit der Entwicklung ihres Startups zeigt sich der Biochemiker zufrieden, auch wenn der Standort Österreich seine Schwierigkeiten mit sich bringe. Die Regulierungen in der EU erschweren laut dem Krebsforscher jedem Diagnostik-Startup den Start.      

Das Ziel sind 2027 die USA, aber ohne FDA-Approval

Zudem brauche es in der EU hohe Investments, um ein medizinisches Produkt auf den Markt zu bringen. “Da muss man dann abwägen, wie die tatsächliche Marktzugangslage ist. Und die ist in Österreich oder im DACH-Raum generell etwas schwieriger”, erklärt Strasser, der mit Schneider den Großteil von Wholomics besitzt. Der Blick der beiden Österreicher richtet sich daher über den großen Teich. Sie arbeiten aktuell in den USA an der Eröffnung eines sogenannten CLIA-Labors. Dadurch soll der Test zur Krebsfrüherkennung als “Lab Developed Test” in den Vereinigten Staaten 2027 auf den Markt gebracht werden können. Er werde somit firmenintern validiert und könne anschließend an Privatpersonen weiterverkauft werden. Ein FDA-Approval sei dann nicht mehr nötig.

Wholomics als die nächste Generation der Krebsfrüherkennungstests

“Im Endeffekt wollen wir quasi die nächste Generation von Multi-Cancer Early Detection Tests auf den Markt bringen. Der größte Unterschied zwischen uns und anderen Anbietern ist, dass wir einfach sehr hohe Frühstadien-Erkennungsraten haben”, sagt Strasser. Langfristig will sich Wholomics am Markt als “First Line Diagnostic” platzieren, also als eine erste Reihe an Untersuchungen, die bei Krebsverdacht durchgeführt werden. Diese Tests sollen dann von Versicherern rückerstattet werden. Als potentielle Kunden beschreibt Strasser in den USA zu Beginn unter anderem Ärzte, später auch Krankenkassen, wobei man den Test immer unter ärztlicher Begleitung durchführen muss.

In Zukunft kann es mehrere unterschiedliche Use-Cases für Wholomics geben, wie z. B. einen Stratifizierungstest. Durch diese Tests werden Personen in klare Gruppen eingeteilt. Dadurch kann in der Medizin einer Person die passende Behandlung verschrieben werden. “Im Endeffekt laufen alle diese Use-Cases darauf hinaus, dass eine Blutprobe analysiert wird und wir das molekulare Profil nach Krebs-Signaturen untersuchen”, sagt Strasser.

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