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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Wiewohl die Debatte rund um den Klimawandel in den vergangenen Jahren nachweislich leiser geworden ist, bleibt die Energiewende großes Ziel – in Österreich und Europa alleine schon wegen der brandaktuellen Frage der Souveränität. Dabei versteht man unter Energiewende keineswegs weltweit das selbe, meint Angela Wilkinson, Secretary General und CEO des World Energy Council (WEC) im Interview.

Wir trafen die Chefin der in London ansässigen Dach-Organisation, die über 3.000 Partner-Organisationen in mehr als 100 Ländern hat, beim Verbund Venture Day 2026 an der WU Wien, wo sie auch eine Keynote hielt und an einer Podiumsdiskussion teilnahm. Ihre Kernaussage: Die Menschheit brauche in der Energiewende eine positive gemeinsame Vision.


brutkasten: Was macht das World Energy Council eigentlich genau?

Angela Wilkinson: Das World Energy Council wurde vor 100 Jahren am Ende des Ersten Weltkriegs gegründet. Die ursprüngliche Mission lautete: Wie verhindern wir am Ende der großen Weltreiche eine Situation, in der Nationalstaaten wegen knapper Ressourcen gegeneinander Krieg führen? Das sind die Wurzeln unserer Organisation. Seit 100 Jahren arbeiten und wachsen wir als globale Gemeinschaft – ein verteiltes Netzwerk aus Expertinnen und Experten, Entscheidungsträgern, Unternehmern und Innovatoren, die eine gemeinsame Mission teilen: mehr und bessere Energie für alle Menschen auf der Welt.

Wie kann man sich die konkrete Arbeit des WEC vorstellen?

Wir haben drei Hauptaktivitäten: Erstens erstellen wir Berichte – keine rein technischen Datenstudien wie die IEA (Anm. Internationale Energieagentur), sondern nutzen eigene Frameworks wie den „World Energy Trilemma“-Ansatz. Damit erfassen wir praktische Erfahrungen aus verschiedenen Ländern dazu, wie Regierungen Versorgungssicherheit, Leistbarkeit und Nachhaltigkeit bei der Gestaltung ihrer Energiesysteme in Einklang bringen. Wir analysieren Praxisbeispiele, um Märkte und Politiken zu verbessern.

Zweitens organisieren wir Veranstaltungen: Wir bringen unsere Gemeinschaft aus 120 Ländern zusammen. Unser nächster World Energy Congress findet vom 26. bis 29. April 2027 in Riad statt und führt über 100 Ministerinnen und Minister, mehr als 5.000 CEOs und rund 18.000 Teilnehmende zusammen. Angesichts der globalen Elektrifizierungswelle untersuchen wir, was das System zusammenhält – von Verträgen über Vertrauen, Narrative und Daten bis hin zur Infrastruktur. Wir agieren dabei technologieagnostisch.

Drittens betreiben wir Community Building: Nachhaltige Veränderungen erfordern echte Gemeinschaften. Wie hier beim Ökosystem von Verbund X schafft eine Gemeinschaft das nötige Vertrauen für konstruktive Debatten und arbeitet pragmatisch mit den vorhandenen Stärken, statt in polarisierte Diskussionen zu verfallen.

Sie haben in Ihrer Keynote gesagt, es gebe weltweit recht klare Ziele für die Energiewende, aber es fehle an einer positiven Vision. Können Sie das näher ausführen?

Energiewende ist zu einem der am meisten missverstandenen Begriffe geworden. Europäer verstehen darunter den Verzicht auf fossile Brennstoffe, Golfstaaten das Eliminieren von Treibhausgasemissionen, während man in den USA den Begriff derzeit überhaupt meidet und lieber von „Energieüberfluss“ spricht. Die Realität ist jedoch: Energie ist das Betriebssystem und das Fundament des Ökosystems unserer Zivilisation. Wir sprechen meist nur darüber, was die Zukunft nicht sein soll. Wir führen aber keine inspirierende Debatte mit den Menschen auf der Straße darüber, welche neuen Möglichkeiten ihr Leben verbessern können. Die Energiewende wird zu sehr als Geschichte von Verzicht und Leiden dargestellt.

Sie meinten in Ihrer Keynote auch, es brauche die Aktivierung noch nicht vorhandener Nachfrage…

Es geht darum, Nachfrage als aktiven Gestalter der Energiewende einzubinden, statt nur als deren Folge. Ein Beispiel: Meine 26-jährige Tochter arbeitet in der Modeindustrie und hat per se keinen Bezug zur Energie; aber Branchen wie die Bekleidungsindustrie besitzen reale Stellschrauben. Anstatt nur über Erzeugung, Übertragung und Speicherung zu sprechen und den Endverbraucher zu vernachlässigen, müssen wir in der Energiebranche vom konkreten Nutzen für das tägliche Leben der Menschen aus denken. Wenn Menschen verstehen, wie Energie ihr Leben verbessert, begreifen sie auch deren Wert. Wir brauchen eine Geschichte der Möglichkeiten aus dem Alltag heraus und keine reine Technologie-Story von oben.

Sie sagten in Bezug auf die Energiewende auch: „Moleküle werden bleiben.“ Wie lautet dazu Ihre Prognose?

Selbst wenn wir das Ziel von 50 bis 60 Prozent Elektrifizierung bis 2050 erreichen, bleiben 40 Prozent übrig. Meine Wette gilt sauberen Molekülen – sei es durch CO2-Abscheidung, dekarbonisierte Barrels oder wasserstoffbasierte Treibstoffe. Flüssige und gasförmige Brennstoffe bieten eine Transportfähigkeit, Energiedichte, saisonale Speichermöglichkeit und Flexibilität, die Elektronen und Batterien schlicht nicht haben. Die Zukunft gehört einer Kombination aus Elektronen, Molekülen und Qubits.

Als CEO des World Energy Council haben Sie eine globale Perspektive. Welche Rolle spielen Europa und speziell Österreich in diesem globalen System?

Österreich verfügt mit Initiativen wie dem Verbund X Accelerator über ein starkes Innovations-Ökosystem. Meine Aufgabe besteht darin, solche lokalen Innovatoren auf die globale Bühne zum World Energy Congress zu bringen, damit verschiedene Regionen voneinander lernen können. Verbund X hat Gegenstücke in vielen Ländern. Bottom-up-Initiativen sind hervorragend, aber Bottom-up und Top-down müssen sich treffen, um echte Wirkung zu entfalten.

Zum Abschluss: Wie würden Sie in sehr wenigen Worten die wichtigsten Maßnahmen beschreiben, um die von ihnen skizzierte Vision umzusetzen?

In zwei Begriffen: Energy Literacy und Energy Fluency. Die meisten der neun Milliarden Menschen verstehen das Energiesystem nicht und wissen nicht, woher ihre Energie kommt. Selbst wenn ich in Europa Energieexperten frage, wie viel Energie sie verbrauchen, können es viele nicht beantworten. Wenn wir nicht einmal unseren eigenen Energieverbrauch benennen können – was verwalten wir dann überhaupt?

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