02.05.2022

Schramböck zu Startup-Politik: „Meine Aufgabe als zuständige Startup-Ministerin“

Wirtschaftsministerin Schramböck nimmt Stellung zu wichtigen Forderungen der Startup-Szene: Beteiligungsfreibetrag, FlexCo und Rot-Weiß-Rot-Karte.
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Wirtschaftsministerin Margarete Schramböck © brutkasten/Feldmann
Wirtschaftsministerin Margarete Schramböck © brutkasten/Feldmann

Die Präsentation des Austrian Startup Monitors wurde vergangene Woche von einem starken Regierungsaufgebot begleitet. Gleich drei Minister:innen waren anwesend und absolvierten geduldig Pressekonferenz, Community-Event mit Podiumsdiskussion und Interviews mit Journalist:innen: Klimaschutzministerin Leonore Gewessler freute sich über viele Startups mit Nachhaltigkeits-Fokus, Bildungsminister Martin Polaschek über die wachsende Zahl der Spinoffs und Wirtschaftsministerin Margarete Schramböck darüber, dass Startups so viele Arbeitsplätze schaffen. Es blieb an WKÖ-Vize-Präsidentin Amelie Gross darauf hinzuweisen, dass die Startup-Szene dringend auf wichtige Beiträge aus der Politik wartet: ein Beteiligungsfreibetrag nach dem Vorbild UK, um mehr Risikokapital zu hebeln, die Verbesserung der Rot-Weiß-Rot-Karte für Schlüsselarbeitskräfte aus dem EU-Ausland und die FlexCo oder FlexKap als Alternative zur GmbH.

Zumindest für die RWR-Karte gab es im weiteren Wochenverlauf eine Ankündigung erster Maßnahmen. „Mir geht es darum Hürden abzubauen und das Verfahren weniger bürokratisch zu machen“, kommentierte Margarete Schramböck im Talk mit dem brutkasten. Das Punktesystem wird überarbeitet, die Gehaltsgrenzen gesenkt bzw. für Studierende abgeschafft und es gibt eine Beschleunigung für Expert:innen, die für Projekte geholt werden, was bei IT-Fachkräften künftig auch ohne RWR-Karte mit einem Visum und einer Beschäftigungsbewilligung möglich ist.

Für Startups besonders wichtig sieht Schramböck auch die Gleichsetzung des Englischen und des Deutschen im Punktesystem, da viele Startups Englisch als Unternehmenssprache haben. Derzeit handelt es sich bei diesen Erleichterungen allerdings um einen Gesetzesentwurf. Jetzt folge der parlamentarische Prozess, bei dem sich Institutionen und Sozialpartner mit Ideen und Vorschlägen einbringen können, sagte Schramböck zum brutkasten. Sie rechne damit, dass dieser Prozess im September abgeschlossen sei und die Umsetzung beginnen könne. Zur Kritik, dass das Verfahren ganz unabhängig vom Punktesystem zu langsam ist, meinte Schramböck, dass diese Verfahrensdauer halbiert werden soll. Jeder Fall sei aber weiterhin individuell zu betrachten.

Schramböck zur RWR-Karte

Beteiligungsfreibetrag? Liegt im Finanzministerium

„Es ist wichtig, die Rahmenbedingungen laufend auszubauen. Das ist uns schon gelungen, aber es gibt noch einiges zu tun. Das ist auch meine Aufgabe als zuständige Startup-Ministerin. Wir haben zum Beispiel das Budget der FFG verdoppelt und das steht auch den Startups, die sehr forschungsintensiv sind, zur Verfügung“, sagte Schramböck im Interview mit dem brutkasten am Rande der Präsentation des aktuellen Austrian Startup Monitors. Für die Detailarbeit bei wichtigen Forderungen ist sie jedoch auf ein anderes Ministerium angewiesen: „Das liegt in der Verantwortung des Finanzministeriums“, sagte die Ministerin auf den Beteiligungsfreibetrag angesprochen – das Wirtschaftsministerium werde sich dafür einsetzen.

FlexKap: „Österreich geht isolierten Weg bei Notariatsakt“

Bereits einen Schritt weiter sind die Verhandlungen bei der neuen Gesellschaftsform, die derzeit unter den Titeln FlexKap oder FlexCo läuft und für die es bereits konkrete Entwürfe gibt. Auch da laufen laut Schramböck die Verhandlungen mit dem Justizministerium. „Die Vorschläge, die am Tisch liegen sind gut, aber nicht ausreichend. Aus meiner Sicht müssen wir überlegen, wie wir in Österreich mit dem Thema Notariatsakt umgehen. Österreich geht da immer noch einen isolierten Weg. Mir ist wichtig, dass es nicht nur um die Kosten der Gründung, sondern auch um die Vereinfachung und die Geschwindigkeit geht. Das hat das Startup-Komitee auch ganz klar dargelegt und dafür werde ich mich einsetzen“.

„Brauchen mehr Gründerinnen und Investorinnen“

Dass die Neugründungen in Österreich laut dem Austrian Startup Monitor seit 2017 sinken sieht Schramböck nicht als Alarmsignal: „Für ein Covid-Jahr ist 2021 sehr gut gelaufen mit über 235 Neugründungen in diesem Bereich. Das ist ein Impuls für Innovationen für Österreich. Jetzt nach der Covid-Krise erwarten wir wieder mehr Neugründungen“. Nachholbedarf sieht sie beim Frauenanteil in Startups, vor allem bei den Gründerinnen. „Bei der aws wollen wir stärker jene Unternehmen unterstützen, die Frauen beteiligen. Wir haben zwei Themen: Wir brauchen mehr Gründerinnen und wir brauchen mehr Investorinnen. Die Gremien sind oft männerdominiert und deshalb geht das Geld oft in Richtung Männer und das muss sich ändern“.

Schramböck im Interview bei der Präsentation des Austrian Startup Monitors

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