06.05.2025
TOMORROW SHAPERS

Österreicherin mit Young Inventors Prize 2025 ausgezeichnet

Junge Erfinder:innen zeigen, wie Technik die Welt besser macht – mit Ideen gegen Elektroschrott, CO₂-Ausstoß und Lebensmittelverschwendung. Für die besten Ideen der Welt bekommen sie den Young Inventors Prize 2025.
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Industriedesignerin Franziska Kerber wurde im Rahmen des Young Inventors Prize 2025 als
Industriedesignerin Franziska Kerber | Foto: Epo

Ein Router, der sich in Wasser auflöst. Eine Frucht, die länger frisch bleibt. Ein Flugzeug, das mit Pflanzenharz abhebt. Was klingt wie Science-Fiction, ist heute Realität – geschaffen von jungen Erfinder:innen, die nicht älter als 30 sind. Sie entwickeln Technik, die nicht nur funktioniert, sondern hilft: gegen Müll, Hunger, Emissionen und Verschwendung. Dafür haben sie nun den Young Inventors Prize 2025 erhalten. Unter den Preisträger:innen ist die Österreicherin Franziska Kerber. Sie zählt zu den Top 10 der globalen Innovator:innen, wie das Europäische Patentamt heute bekannt gibt.

Franziska Kerber entwickelt papierbasierte Bauteile

Die österreichische Industriedesignerin will das Problem von Elektroschrott an der Wurzel packen – mit papierbasierten Bauteilen, die sich auflösen lassen. Sie hat PAPE – Paper Electronics – entwickelt, eine Produktfamilie, in denen Papier als Gehäuse oder Bauteil funktioniert.

Das Ergebnis: Router und Rauchmelder, die sich wie Löschpapier im Wasser auflösen – nur dass dabei kostbare Metalle zurückbleiben, die wiederverwendet werden können. „Die meisten elektronischen Produkte werden nicht so designt, dass sie recycelt werden können“, sagt Kerber. Dass die Teile wasserlöslich sind, vereinfacht nicht nur das Recycling, sondern leistet auch einen Beitrag zur Kreislaufwirtschaft. Kerbers Idee zeigt, wie Design zur Waffe gegen Umweltzerstörung werden kann.

Franziska Kerber, Tomorrow Shaper des Young Inventors Award, mit ihrem Produkt PAPE.
Franziska Kerber, Tomorrow Shaper des Young Inventors Award, mit ihrem Produkt PAPE | Foto: Epo

Young Inventors Prize wird im Juni verliehen

Eine unabhängige Jury hat die Preisträger:innen aus 450 Kandidat:innen ausgewählt. Die offizielle Preisverleihung findet am 18. Juni in Reykjavik statt und wird live weltweit übertragen. Die Jury vergibt im Rahmen dieser Veranstaltung auch drei Sonderpreise: den World Builders Preis für Innovationen rund um Nachhaltigkeit und Kreislaufwirtschaft, den Community Healers Preis für Projekte, die den Zugang zu wichtigen Ressourcen verbessern, und den Nature Guardians Preis für den Schutz von Natur und Ökosystemen. Außerdem kann das Publikum über eine öffentliche Online-Abstimmung den People’s Choice Prize verleihen. Alle Tomorrow Shapers erhalten 5.000 Euro, die drei Sonderpreisträger erhalten jeweils zusätzlich 15.000 Euro.

Andere Preisträger:innen

Neben Franziska Kerber bekamen neun weitere junge Talente aus aller Welt eine Auszeichnung – sie kommen unter anderem aus Uganda, Kolumbien, Frankreich und den USA. Ihre Innovationen reichen von CO₂-Speicherung über nachhaltige Flugzeugbauteile bis hin zu smarten Etiketten gegen Lebensmittelverschwendung.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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