06.11.2017

Österreichische Artificial Intelligence Kompetenzträger im Überblick

Das Startup EnliteAI hat erstmals eine Landscape aller relevanter KI-Kompetenzträger Österreichs erstellt, die Startups, Unternehmen, Acceleratoren sowie Forschungs- und Bildungseinrichtungen umfasst.
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(c) EnliteAI

Österreich ist wohl nicht der erste Standort, der einem einfällt, wenn man an Kompetenzträger im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) denkt. Das auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz spezialisierte Startup EnliteAI hat sich eingehend mit den Startups, Unternehmen und Forschungseinrichtungen im Bereich der Artificial Intelligence auseinandergesetzt, die laufend erstklassige Lösungen entwickeln und anbieten. Auf Basis der Auswertung von mehr als 100 Experteninterviews, Desk Researchs und Branchenevents hat das Team von EnliteAI die erste, österreichische KI-Landkarte erstellt, die alle relevanten Player umfasst. Die vorliegende Erstversion soll zukünftig ein Mal pro Quartal aktualisiert werden.

(c) EliteAI GmbH – Vienna

Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick

  • Österreichische Unternehmen und Startups zeichnen sich durch die die Entwicklung von vertikalen KI-Anwendungen für Unternehmen aus.
  • Bislang ist kein Deep-Tech-KI-Vorreiter auszumachen.
  • Die schwierige Suche nach kompetenten Mitarbeitern und Talenten ist eine enorme Einschränkung für das gesamte Ökosystem. Dies wird vor allem deutlich, wenn man sich die geringe Anzahl von auf Machine Learning bzw. KI spezialisierten Ingenieure beschäftigt, die auf dem Arbeitsmarkt verfügbar sind.
  • Das Bildungssystem adressiert bislang nicht die Notwendigkeit der fundierten Ausbildung von  Datenforschern und KI-Entwicklern. In den letzten Jahren wurden jedoch enorme Fortschritte bei der Etablierung neuer Ausbildungsprogramme erzielt.
  • Die meisten KI-Startups befinden sich in (Pre-) Seed-Phasen, wobei die Refinanzierungsphase der Serie A die Ausnahme darstellt. Bisher gab es keine großen Exits.
  • Wien verfügt über ein vergleichsweise umfassendes ChatBot-Ökosystem, das zwar keine KI-basierten Lösungen kreiert, sich aber aktiv an der Entwicklung neuer Anwendungen entlang der neuesten Frameworks beteiligt.

    +++ Clemens Wasner und Marcel Wasserer über die Künstliche Intelligenz +++

Automobilindustrie

Österreich hat eine lange und erfolgreiche Geschichte im Bereich Automobilindustrie und ist bekanntlich auch die Heimat renommierter Marken wie AVL oder Magna-Steyr. Lokale Unternehmen haben in den letzten Jahren nicht nur ihre Ambitionen in Richtung E-Mobilität und Digitalisierung verstärkt, sondern auch bei der Anwendung von KI im Automobilbau die Führung übernommen.

  1. Andata
  2. AVL List
  3. Parkbob
  4. TTTech
  5. Virtual Vehicle Research Center

Big Data

Big Data ist gleich nach der Autobilindustrie Österreichs zweitgrößter KI-Sektor, gemessen nach der Anzahl der Unternehmen und Investitionen. Österreich ist nicht nur Heimat einer nachhaltigen Anzahl von lokalen Unternehmen, sondern beherbergt auch lokale Niederlassungen internationaler Unternehmen.

  1. Braintribe
  2. Dynatrace
  3. Kivu
  4. Mostly.ai
  5. The uneblievable Machine Company

Text- und Sprachanalyse

Einige der Pioniere der Text- und Sprachanalyse, die zumeist die technischen Grundlagen liefern, haben ihren Sitz in Österreich. Vor kurzem ist eine neue Riege von Unternehmen entstanden, die auf bestehenden Frameworks aufbauen, um ihre Lösungen direkt an den Endkunden zu liefern.

  1. Alphary
  2. Cortical.io
  3. Deep Search
  4. iTranslate
  5. Semantic Web Company
  6. PoolParty – powered by Semantic Web Company

Acceleratoren & Inkubatoren

KI-spezifische Programme sind in Europa selten und Österreich stellt hier keine Ausnahme dar. Derzeit vergeben die großen, inländischen VCs keine spezifischen KI-Fonds bzw. Verticals, sodass eine Lücke entstanden ist, die schnell von Unternehmungen besetzt wurde, die ihre eigenen Programme und lokale Startup-Communities ins Leben gerufen haben, die das Äquivalent eines Y-Kombinators für KI und Kunst abbilden.

  1. Lemmings.io
  2. Kapsch – Factory1

Service & Consulting

Die meisten österreichischen Beratungsunternehmen sind Tochtergesellschaften internationaler Konzerne, die in ihrem Land keine speziellen KI-Kompetenzzentren betreiben. Um diese Lücke zu füllen ist eine neue Generation von Dienstleistern entstanden, die es lokalen Unternehmen ermöglichen die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz in ihren täglichen Betrieb zu integrieren.

  1. enliteAI
  2. Data Science Service Gmbh

Image & Videoverarbeitung

Unternehmen in diesem Bereich haben weltweit gültige Bedürfnisse identifiziert und mit neuen Geschäftsmodellen adressiert. Anyline verwendet seine patentierte Technologie beispielsweise, um Bilderkennungsdienste von Passport-Lesegeräten bis hin zu intelligenten Messgeräten bereitzustellen.

  1. Anyline
  2. Asgard Technology GmbH
  3. Pik’d

Media-Analytik

Social Media Monitoring oder die automatische Zusammenfassung von Dokumenten und Texten wird von Unternehmen durchgeführt, die auf Media Analytics spezialisiert sind.

  1. storyclash
  2. Updatemi.

 Medizin & Gesundheit

Österreichs medizinische Universitäten bieten die perfekte Kombination aus großen Datensätzen sowie Spitzentechnologien und es gibt einen großen Output an Spin-Offs. Der Forschungsschwerpunkt in diesem Bereich liegt vor allem in der Diagnostik von Haut- und Netzhauterkrankungen.

  1. Contextflow
  2. Diagnosia
  3. KML Vision
  4. Scarletred

Buchhaltung

In Anbetracht des vergleichsweise kleinen Binnenmarkts Österreichs ist es bemerkenswert, dass gleich zwei Startups es geschafft haben, bei der Anwendung von KI im Bereich der Buchhaltung technologische Vorreiter zu sein.

  1. Abacus.ac
  2. ChillBill

Marketing & PR

Österreichische Unternehmen wie Frux und Kjero entdeckten schnell das Potenzial der jüngsten Entwicklungen in der Verarbeitung menschlicher Sprache. Sie ermöglichen internationalen Kunden den Einstieg in diese Materie. In Bezug auf klassische PR und Multimedia sollte dabei Tunnel23 besonders erwähnt werden.

  1. Emarsys
  2. Frux
  3. Kjero
  4. Tunnel23

Industrie 4.0

Die Bezeichnung Industrie 4.0 wird oft für eine Übersicht der Themen verwendet, die von der Robotik bis zum Internet of Things (IOT) reichen. Spezifische KI-Anwendungen in Österreich umfassen Sensor-Fusion und Bilderkennung für die Robotik sowie den Einsatz von KI-Assistenten im Feld.

  1. Iviso
  2. Workheld – powered by Tablet Solutions

Handel & Preisgestaltung

Nur wenige Bereiche eignen sich so gut für KI-basierte Analysen wie Einzelhandel, Preisgestaltung und Bezahlung. Mit seinem innovativen Ansatz für datengetriebenen Einzel- und Großhandel hat sich 7lytix als einer der ersten Marktführer etabliert und sich im ersten Jahr seines Bestehens siebenstellige Investitionssummen gesichert.

  1. 7lytix
  2. Detego
  3. Rateboard
  4. SmartEngine

Hochschulen & Bildung

Österreichs Universitäten haben zahlreiche KI-Winter erlebt, infolgedessen dieser Bereich nicht die gleiche Aufmerksamkeit erhalten hat wie vergleichsweise in Frankreich oder Kanada. Die meisten Hauptfächer wurden vor kurzem eingeführt und konzentrieren sich hauptsächlich auf den Bereich der Data Sciences. Interessanterweise sind es nicht die technischen Universitäten, die den Wandel anführen, sondern ein Mix aus Universitäten für angewandte Wissenschaften und Medizin.

  1. Danube University Krems – Data Science
  2. Johannes Kepler University Linz – Business Intelligence & Data Science
  3. University of Applied Sciences Upper Austria – Data Science
  4. University of Applied Sciences Salzburg – Data Science & Analytics
  5. University of Applied Sciences Wiener Neustadt – Data Science
  6. Medical University Vienna – Artificial Intelligence and Decision Support
  7. Vienna University of Economics and Business – Data Science
  8. University of Salzburg – Data Science
  9. University of Vienna – Data Science
  10. Vienna University of Technology – Logic and Computation / Computational Intelligence

Forschung

Österreich hat eine lange Geschichte in der KI-Forschung. Es war die JKU Linz, in der Sepp Hochreiter seine bahnbrechenden Arbeiten zur long short-term memory (LSTM) veröffentlichte, die die Grundlage für automatisierte Übersetzungssysteme bilden, die wir täglich benutzen. Darüber hinaus verfügt Österreich mit der OFAI Wien über eine der am längsten dienenden KI-Forschungseinrichtungen weltweit.

  1. 42 – Center of Excellence for Artificial Intelligence
  2. AIT – Austrian Institute of Technology
  3. IST – Institute of Science and Technology Austria
  4. Know-center Graz
  5. OFAI – Austrian Research Institute for Artificial Intelligence
  6. Xephor Solutions

 

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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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