03.06.2020

Schramböck: „Coronavirus hat uns in digitale Zukunft gebeamt“

Im brutkasten-Talk erklärt Wirtschaftsministerin Margarete Schramböck, dass es ihr besonders wichtig ist, Startups sehr schnell und unkompliziert zu helfen und wie der Digitalisierungs-Boost durch Corona genutzt werden soll, um Österreich in eine noch bessere Zukunft zu führen.
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Ministerin Margarete Schramböck
Ministerin Margarete Schramböck. (c) der brutkasten

Es ist eine beachtliche Statistik, die Wirtschaftsministerin Margarete Schramböck im brutkasten-Talk präsentiert. In kürzester Zeit wurden im Rahmen des Covid-Startup-Hilfsfonds, bei dem private Investments verdoppelt werden, bislang 37 Investments mit insgesamt rund acht Millionen Euro bezuschusst, die auch bereits ausgezahlt wurden. 47 Anträge mit einem Volumen von insgesamt rund zehn Millionen Euro sind bislang insgesamt beim mit der Hilfsmaßnahme betrauten aws eingegangen. „Wir haben der Branche gut zugehört und ein Instrument geschaffen, das sehr einfach handzuhaben ist“, sagt die Ministerin. Und sie betont: „Mein Team ist sehr stark dran, dass das rasch geht“.

+++ Corona, Innovation und Wirtschaft +++

Margarete Schramböck im aktuellen brutkasten-Talk:

Wirtschaftsministerin Margarete Schramböck im Talk mit aktuellen Zahlen zum Covid-19 Startup Fonds

Wirtschaftsministerin Margarete Schramböck im Talk mit aktuellen Zahlen zum Covid-19 Startup Fonds, über die Hintergründe des beschlossenen Sonderbonus für die Lehrlingsausbildung und die Aufgabenbereiche und Schwerpunkte der neuen Sektionschefin für die Digitalisierung in ihrem Ministerium.

Gepostet von DerBrutkasten am Mittwoch, 3. Juni 2020

Covid-Startup-Hilfsfonds: Auch viele GreenTech-Einreichungen

Sie habe sich auch selbst die verschiedenen Einreichungen angeschaut und dabei festgestellt, dass 19 Anträge aus dem Bereich „Software und Telekommunikation“, je vier aus den Bereichen „Life Science“ und „Energie“, neun aus dem Bereich „B2B / sonstige Dienstleistungen“ und elf aus dem Bereich „B2C / sonstige Dienstleistungen“ eingegangen sind, erzählt Schramböck, „wir haben also eine große Bandbreite“. Das EduTech-Startup Schoolfox könne sie explizit nennen, es gebe „aber auch ganz viele andere, etwa aus dem GreenTech-Bereich“.

Schramböck: „Wollen Startups so unter die Arme greifen, dass sie stärker aus der Krise hervorgehen“

Im Durchschnitt habe die Bezuschussung bislang 220.000 Euro betragen. Es sei aber auch ein Millioneninvestment unter den den Einreichungen gewesen (Anm. es wird mit maximal 800.000 Euro gefördert). „Wir wollen gerade in dieser Phase den Startups so unter die Arme greifen, dass sie vielleicht sogar stärker aus der Krise hervorgehen“, sagt die Ministerin. Und die insgesamt 150 Millionen Euro für Startup-Maßnahmen, darunter 50 Millionen für den Covid-Startup-Hilfsfonds kommen on-top zu den regulären Fördermöglichkeiten hinzu, die weiterlaufen, wie Schramböck betont: „Das ist Extra-Geld, das wir für die Startups in der Covid-Krise zusätzlich zu Verfügung stellen“. Auflockern könne man die Kriterien leider nicht weiter – „das bleibt jetzt auch so“, meint Schramböck, „wir sind hier soweit gegangen, wie wir dürfen, innerhalb der EU-Richtlinien“.

Von neuem Bonus für Lehrlinge profitieren auch Startups

Eine neue Maßnahme, von der alle Unternehmen und somit auch Startup profitieren können, ist ein Bonus für die Lehrlingsausbildung. Dabei handelt es sich um eine Unterstützung von 2000 Euro für Lehrlinge im ersten Lehrjahr. „Wenn ein Lehrling im September beginnt, werden damit die Kosten in diesem Jahr übernommen“, erklärt Schramböck. Konkret muss der Lehrlingsvertrag zwischen 16. März und 31. Oktober 2020 unterzeichnet worden sein bzw. werden, der Lehrling muss zudem innerhalb dieses Jahrs die Lehre beginnen. Wenn man einen Lehrling aus der „überbetrieblichen Lehrlingsausbildung“ aufnimmt, dauert die Frist sogar bis 31. März 2021. 1000 Euro werden dabei sofort ausgezahlt, weiterer 1000 nach einer dreimonatigen Probefrist. „Wer einen Lehrling nicht behält, muss den ersten Tausender zurückzahlen. Ist eh klar, wir wollen keinen Missbrauch“, sagt die Ministerin. Sie gibt auch einen Ausblick: Man wolle auch wieder weitere neue Lehrberufe schaffen.

Neue Sektionschefin: „Maria Ulmer ist eine ganz tolle Frau“

Zur neuen Sektionschefin für Digitalisierung im Wirtschaftsministerium sagt Schramböck: „Maria Ulmer ist eine ganz tolle Frau, die den Job sehr gut machen wird“. Sie soll als Frau auch „ein Rolemodel sein, dass in Österreich diese Möglichkeiten bestehen“. Ihre Schwerpunkte werden in den Bereichen Digitalisierung der Verwaltung, digitale Kommunikation und weitere Hilfe für Betriebe im Bereich Digitalisierung liegen.

Schramböck: „Es haben mir Jahre lang Leute gesagt: ‚das geht nicht'“

Auf die Frage, ob man einige nun gesetzte Digitalisierungsschritte im öffentlichen Bereich auch nach Coronakrise beibehalten werde, sagt die Ministerin: „Absolut! Es haben mir Jahre lang in unterschiedlichen Positionen Leute gesagt: ‚das geht nicht‘ und jetzt hat uns der Coronavirus in diese digitale Zukunft gebeamt“. Bund Länder und Gemeinden seien nun bereit dazu, weitere Schritte zu setzen. „Da fließt vieles davon hinein, was wir jetzt gemeinsam erlebt haben“

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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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Schramböck: „Coronavirus hat uns in digitale Zukunft gebeamt“

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