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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Die EU-Entgelttransparenzrichtlinie soll den Gender Pay Gap verringern | (c) Marek Studzinski via Unsplash
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Sie soll den Gender Pay Gap verkleinern, indem Unternehmen etwa konkrete Auskünfte über Gehälter geben müssen: Bereits 2023 beschloss das EU-Parlament die Entgelttransparenzrichtlinie. Mit einer Frist von drei Jahren sollte sie von den Mitgliedstaaten bis 7. Juni 2026 umgesetzt werden. Weil es eine Richtlinie (und keine Verordnung) ist, hatten die Nationalstaaten dabei einen gewissen Gestaltungsspielraum.

Begutachtungsentwurf im Alleingang zu Frist-Ende

Dieser führte wohl auch dazu, dass Sozialpartner und Regierung in Österreich sich nicht zeitgerecht auf die konkrete gesetzliche Umsetzung einigen konnten – ähnliches passierte übrigens in mehreren EU-Staaten. Nachdem es ein Ultimatum gestellt hatte, legte das SPÖ-geführte Sozial- und Arbeitsministerium zum Ablauf der Frist im Juni einen in Eigenregie erstellten Begutachtungsentwurf vor – zum Ärger mehrere Sozialpartner, etwa der Industriellenvereinigung (IV), die eine “Bürokratielawine” befürchtet.

Öffentlich ist dieser Entwurf noch nicht verfügbar. IV, Wirtschaftskammer, Gewerkschaftsbund (ÖGB) und Co., die ihn vorliegen haben, diskutieren aber längst per Presseaussendungen zu den Inhalten weiter. Während die konkreten vorgesehen Maßnahmen erst mit dem offiziellen Entwurf klar sein werden, steht bereits fest: Auf die eine oder andere Weise müssen die neuen Transparenzpflichten aus der Richtlinie von Unternehmen am Ende umgesetzt werden. Denn diese gibt klare Mindestanforderungen für die Nationalstaaten vor.

EU sieht Intransparenz als Ursache des Gender Pay Gap

Die EU will mit der Entgelttransparenzrichtlinie das bekanntlich in der Praxis nicht ausreichend umgesetzte Recht auf gleichen Lohn für gleiche oder gleichwertige Arbeit sichern. Und bisher scheiterte die Bekämpfung der ungleichen Bezahlung von Männern und Frauen laut Analysen der EU-Kommission vor allem an der mangelnden Transparenz der betrieblichen Gehaltssysteme. Ziel der Richtlinie ist nichts weniger als ein grundlegender Kulturwandel in den Personalabteilungen: weg von historisch gewachsenen, intransparenten Gehaltsstrukturen hin zu nachvollziehbaren, geschlechtsneutralen Systemen.

Das sind die Eckpunkte der Richtlinie:

  • Gehaltstransparenz schon im Bewerbungsprozess: Arbeitgeber müssen Jobsuchenden das Einstiegsgehalt oder eine entsprechende Gehaltsspanne bereits vor dem ersten Gespräch mitteilen (z. B. direkt im Inserat). Die Frage nach dem letzten Gehalt beim vorherigen Arbeitgeber ist künftig gesetzlich verboten.
  • Individuelles Auskunftsrecht: Beschäftigte können schriftlich Auskunft darüber verlangen, wie viel Kolleg:innen im Durchschnitt verdienen, die eine gleiche oder gleichwertige Arbeit verrichten – aufgeschlüsselt nach Geschlecht. Unternehmen müssen diese Daten innerhalb von maximal zwei Monaten liefern und die Belegschaft einmal jährlich proaktiv über dieses Recht informieren.
  • Schluss mit Schweigeklauseln: Vertragliche Klauseln, die Mitarbeitenden verbieten, über ihr Gehalt zu sprechen, werden ungültig.
  • Offenlegung der Aufstiegskriterien: Die Maßstäbe für die Festlegung des Gehalts und die Karriereentwicklung müssen für alle Beschäftigten leicht zugänglich sein. Betriebe mit weniger als 50 Beschäftigten können von der Pflicht zur Offenlegung der Aufstiegskriterien ausgenommen werden.
  • Verpflichtende Gehaltsberichte (Gender Pay Gap): Größere Betriebe müssen regelmäßig Kennzahlen zum geschlechtsspezifischen Lohnunterschied berechnen und veröffentlichen. Dafür gilt ein gestaffelter Zeitplan:
    • Ab 250 Beschäftigten: Jährliche Berichterstattung, erstmals zum 7. Juni 2027.
    • 150 bis 249 Beschäftigte: Berichterstattung alle drei Jahre, erstmals zum 7. Juni 2027.
    • 100 bis 149 Beschäftigte: Berichterstattung alle drei Jahre, erstmals zum 7. Juni 2031.
  • Pflicht zum Lohnaudit: Weist dieser Bericht in einer Beschäftigtengruppe eine ungerechtfertigte Lohnlücke von 5 Prozent oder mehr auf, die nicht innerhalb von sechs Monaten korrigiert wird, muss der Arbeitgeber gemeinsam mit der Arbeitnehmervertretung eine formelle, tiefgehende Entgeltbewertung durchführen und konkrete Gegenmaßnahmen einleiten.
  • Strengere Haftung und Beweislast: Werden die Transparenzpflichten verletzt, kehrt sich vor Gericht die Beweislast um: Dann muss das Unternehmen beweisen, dass keine Diskriminierung vorlag. Zudem haben Betroffene Anspruch auf ungedeckelten, vollständigen Schadensersatz (inklusive Nachzahlungen und entgangener Chancen), und es drohen empfindliche, umsatzbasierte Strafen.

Konträre Ansichten der Sozialpartner

Die österreichische Umsetzung könnte dann noch etwas strenger ausfallen – das legen zumindest Reaktionen auf den besagten Begutachtungsentwurf nahe. IV-Generalsekretär Christoph Neumayer spricht in einer Aussendung etwa von „nationalem Gold Plating“ und ortet „ein Bürokratiemonster für die Betriebe“. Nachdem nicht nur Österreich, sondern die Mehrheit der EU-Staaten die Richtlinie noch nicht umgesetzt hätten, fordert Neumayer überhaupt eine Überarbeitung dieser. „Wer Einkommensunterschiede nachhaltig reduzieren will, muss an den tatsächlichen Ursachen ansetzen. Zusätzliche Berichtspflichten schaffen keine gerechtere Bezahlung“, meint der IV-Generalsekretär.

Gänzlich konträr beurteilt man die Richtlinie und deren geplante Umsetzung wenig überraschend beim ÖGB. Dort will man per Aussendung „Mythen“ (also die Argumentation der politischen Gegenseite) entkräften und meint abschließend: „Die innerstaatliche Umsetzung der Richtlinie bietet die Chance, gleiche Bezahlung von Frauen und Männern, die gleiche und gleichwertige Arbeit im Betrieb verrichten, zu erreichen, ohne jemandem etwas wegzunehmen, der bisher mehr verdient hat.“

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