04.07.2025
HORIZON EUROPE

RobustifAI: AIT und TU Wien entwickelten Methode für vertrauenswürdige GenAI

Das AIT Austrian Institute of Technology entwickelte gemeinsam mit der TU Wien eine neue Methodik für vertrauenswürdige Generative Künstliche Intelligenz im Rahmen des neuen europäisch geförderten Projekts RobustifAI.
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© AI - Das RobustifyAI-Konsortium beim Kick-Off am AIT.

GenAI, wie z. B. Basismodelle (Foundation Models), stellt eine transformative Klasse der KI dar, die in der Lage ist, Muster aus Daten zu lernen und neue Inhalte zu generieren – soviel ist bekannt. Sie hat jedoch bemerkenswerte Schwächen, die zu Missbrauch führen oder ihre breite Einführung und positive gesellschaftliche und wirtschaftliche Auswirkungen behindern können. Diese Unzulänglichkeiten sind laut dem AIT (Austrian Institute of Technology) auf drei Schlüsselbereiche zurückzuführen: technische, betriebliche und benutzerbezogene Robustheit. RobustifAI soll hier Abhilfe schaffen.

RobustifAI: Unter Top 3 von 131 Bewerbungen

Hierbei handelt es sich um ein „Horizon Europe-Projekt“, das darauf abzielt, eine umfassende Design- und Einsatzmethodik für „zuverlässige, robuste und vertrauenswürdige“ generative Künstliche Intelligenz (GenAI) zu entwickeln, heißt es in einer Presseaussendung. Es startete offiziell am 1. Juni 2025 und hat eine Laufzeit von 36 Monaten mit einem Gesamtbudget von 9,3 Millionen Euro, wovon der österreichische Anteil rund 1,36 Millionen Euro beträgt. Österreich spielt eine Schlüsselrolle in RobustifAI, da zwei heimische Institutionen beteiligt sind – das AIT und die TU Wien.

Die Bewilligung der Mittel ist ein großer Erfolg für das Konsortium von RobustifAI, da nur drei der 131 eingereichten Vorschläge den Förderzuschlag erhalten haben. Das Konsortium traf sich am 5. Juni 2025 in den Räumlichkeiten des AIT in Wien zu einem offiziellen Kick-off, bei dem die ersten Schritte der Projektarbeit festgelegt wurden.

HCPS

RobustifAI konzentriert sich auf Basismodelle, die im Kontext von sogenannten „Human-Cyber-Physical Systems“ (HCPS) eingesetzt werden. Oder in anderen Worten: auf komplexe Systeme, in denen Computer, Netzwerke, Menschen und physische Prozesse kombiniert werden, um reale Umgebungen zu überwachen und zu steuern, die in vielen Bereichen Anwendung finden können.

Das AIT ist im Konsortium durch Dejan Nickovic vertreten, der als technischer Leiter des Projekts fungiert. Ezio Bartocci, Professor für „Formal Methods in Cyber-Physical Systems“ an der Fakultät für Informatik, vertritt die TU Wien.

AIT und TU Wien als langjährige Partner

Das AIT bringt in das Projekt seine Expertise in der Anwendung formaler Methoden für KI-basierte Systeme und in der Gestaltung zukünftiger KI-Policies ein – die TU Wien ihr Wissen in der systematischen Entwicklung und Analyse von lernfähigen autonomen Systemen.

Die beiden Institutionen haben eine langjährige Zusammenarbeit auf dem Gebiet der Sicherheit von KI-basierten und autonomen Systemen. Die sich in den letzten zehn Jahren durch gemeinsame Beiträge in Bereichen wie der Verifizierung von „deep neural networks“, der Entwicklung vertrauenswürdiger Systeme und der Laufzeitüberwachung von KI-gesteuerten Technologien darstellte.

Das RobustifAI-Konsortium umfasst 18 Partner aus zwölf Ländern, darunter 17 europäische Partner und ein Partner aus Indien.

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Das Bitpanda Headquarter in Wien © Bitpanda

Das Wiener Krypto-Unternehmen Bitpanda erweitert seine Plattformarchitektur. Mit der Einführung des sogenannten Model Context Protocol (MCP) und einer neuen API-Integration (Application Programming Interface) können Anleger:innen künftig externe KI-Assistenten wie ChatGPT oder Claude nutzen, um unter anderem ihre Portfolios per Spracheingabe zu steuern.

Investieren ohne Programmierkenntnisse

Im Kern handelt es sich bei dem MCP laut Bitpanda um ein offenes, standardisiertes Schnittstellenprotokoll, über das kompatible KI-Assistenten Anfragen in natürlicher Sprache verarbeiten und ohne Programmierung direkt mit API-Endpunkten interagieren können. Privatanleger:innen ohne technischen Hintergrund können dadurch in natürlicher Sprache Kontostände abrufen, Positionen im Blick behalten oder Trades vorbereiten, ohne eigenen Code schreiben zu müssen.

Bitpanda selbst bezeichnet diesen Schritt als „nächste strukturelle Entwicklungsstufe finanzieller Schnittstellen“, die sich von passiven Chatbots zu aktiven Werkzeugen wandeln. Für Entwickler:innen steht eine klassische API bereit, um maßgeschneiderte Finanzanwendungen zu programmieren.

Elf Werkzeuge für KI-Assistenten

Konkret stellt der Bitpanda-MCP-Server nach der Verbindung elf native Tools bereit, die sich in drei Kategorien gliedern: Für Markt- und Portfoliodaten stehen unter anderem Funktionen zum Abrufen von Kursen, verfügbaren Assets und der eigenen Portfolio-Historie bereit. Im Bereich Staking und Earn lassen sich zum Beispiel aktive Positionen einsehen sowie Staking- und Unstaking-Vorgänge auslösen.

Sicherheit und Systemlimits

Die Künstliche Intelligenz agiert jedoch nicht autonom. Jeder Systemzugriff erfordert laut Bitpanda einen API-Key mit individuell festgelegten Berechtigungen, sogenannten „Scopes“. Das Trading basiert auf einem Request-for-Quote-Modell (RFQ): Ein Trade muss von der KI zuerst als Preisangebot angefragt und anschließend vom Menschen oder durch vorab definierte Regeln ausdrücklich bestätigt werden.

Dadurch bleiben alle Aktionen innerhalb des regulierten MiCAR-Rahmens der EU, heißt es vom Unternehmen. Christian Trummer, Chief Scientist und Mitgründer von Bitpanda meint: „Agentic Finance kann zu einer zentralen Schnittstelle für Finanzdienstleistungen werden. Wir werden diese Entwicklung in Europa verantwortungsvoll mitgestalten.“

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