04.02.2020

Science Park Graz vergibt 12.000 Euro für die besten Gründer-Ideen

Kreative Köpfe können bei der Start-up Idea Competition des Science Park Graz bis 28. Februar ihre Ideen in insgesamt sechs Kategorien einreichen.
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(c) Adobe Stock / AboutLife
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Der Science Park Graz organisiert jedes Jahr die Start-up Idea Competition, um Unternehmerinnen und Unternehmer aller Altersgruppen zu inspirieren und ermutigen, ihre Träume zu verwirklichen. Sie bietet die perfekte Gelegenheit, das Potenzial der eigenen Idee freizusetzen und einen Geldpreis in Höhe von jeweils 2.000 Euro in einer von sechs Kategorien zu ergattern.

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Gesucht werden Ideen aus den folgenden Kategorien:

  • Energie und Umwelt
  • Mobilität
  • Gesundheit
  • Gesellschaftlicher Mehrwert
  • Digitale Wirtschaft & ICT
  • Weltraum, bzw. Weltraum-Technologie im Alltag

Deadline und Ablauf der Start-up Idea Competition

Deadline für die Bewerbung ist der 28. Februar 2020. Die besten Ideen jeder Kategorie kommen in die engere Wahl, die entsprechende Shortlist wird im März 2020 verkündet.

Die selektierten Gründer werden anschließend eingeladen, die Jury in Graz mit einem 3-minütigen Pitch zu überzeugen. Bereits einige Stunden später werden die Gewinner im Rahmen einer glanzvollen Abendveranstaltung bekannt gegeben, zu der auch alle Bewerber herzlich eingeladen sind. Termin der finalen Pitching-Session inklusive der abendlichen Award-Zeremonie ist der 7. April 2020.

Fokus auf geistiges Eigentum beim Science Park Graz

Die Initiatoren der Start-up Idea Competition betonen, dass sie das geistige Eigentum der Teilnehmer sehr ernst nehmen. Jede eingereichte Idee ist durch ein None Disclosure Agreement (NDA) geschützt.

Veröffentlichungen der Ideen geschehen lediglich in enger Abstimmung mit den Teilnehmern und Teilnehmerinnen. Weitere Tipps und Details dazu gibt es unter anderem auf der Website des Österreichischen Patentamts.

Keine Startup-Gründung nötig

Außerdem wird betont, dass zwar auch bestehende Startups an dem Wettbewerb teilnehmen können, die Gründung eines Unternehmens allerdings keine Teilnahmebedingung ist – man kann also auch dann an dem Wettbewerb teilnehmen, wenn man bloß eine beeindruckende Idee hat.

Zudem ist es möglich, auch in mehreren Kategorien einzureichen. Die Idee muss außerdem nicht zwingend einen Tech-Background haben – viel wichtiger sind unternehmerische Kreativität und Innovationskraft. Auch Ideen mit alltäglichem Raumfahrtbezug (z. B. Nutzung von Navigation etc.) sind willkommen, wie etwa Satellitenprojekte.

==> Anmelden bis 28. Februar 2020 unter diesem Link

==> Nähere Informationen zum Ideenwettbewerb unter diesem Link

==> zu den Gewinnern des Vorjahres

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SDLG, KI, Hochreiter, Halluzination
(c) brutkasten - Sepp Hochreiter zu SDLG.

“Großartige Arbeit meines Teams: Erkennen, ob LLMs (Anm.: Large Language Models) halluzinieren. Sie halluzinieren, wenn sie unsicher sind. Wir erkennen diese Unsicherheit und markieren Halluzinationen” – so beschreibt KI-Koryphäe Sepp Hocheiter auf LinkedIn die Errungenschaft, die er uns seine Forscher:innen am Institut für Machine Learning der Johannes Kepler Universität Linz vollbracht haben. Dabei spricht er von dem SDLG-Modell. Der Begriff steht für “Semantically Diverse Language Generation”.

Denn es ist ein großes Thema, das die KI-Community beherrscht. Bei Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) kann es passieren, dass man eine Frage stellt und falsche Antworten bekommt. Im Fachjargon sagt man dazu, die KI halluziniert.

SDLG verbessert Erkennung von Halluzinationen

Wie brutkasten berichtete, tun sich Giganten wie Google und Microsoft schwer, dieser Problematik habhaft zu werden. Eine neuer Lösungsansatz kam heuer vom Wiener Startup datAInsights, die statt impliziten explizite Fakten bzw. explizites Wissen verwenden, das dokumentiert ist. “Wir reichern bestehende Knowledge-Systeme mit Quellen an, sodass sie für unsere Architektur verarbeitet werden können”, erklärte datAInsights-Co-Founder René Heinzl im März 2023.

Nun kommt ein weiterer Lösungsansatz aus dem Umfeld von Sepp Hochreiter: SDLG. Diese neue Methode verbessert die Erkennung von Halluzinationen in LLMs (Large Language Modellen), indem es die Unsicherheitsabschätzung vorantreibt oder anders gesagt, aufzeigt, wenn ein Large Language Modell “unsicher” ist.

Man muss wissen, dass LLMs als Basis für Künstliche Intelligenz dienen und wie eine Zeichenkette aufgebaut sind. Hier wirken Wahrscheinlichkeiten, die das nächste Zeichen (konkret das nächste Wort oder um noch genauer zu sein, die nächsten Buchstaben) produzieren und Antworten auf Fragen liefern. Da kann es zu Fehlern oder falschen Informationen kommen.

Einstein oder Newton?

“Hochreiter präzisiert gegenüber brutkasten: “Halluzinationen können entstehen, wenn ein Trainingsdaten-Set fehlende oder zu wenige Daten zu einem Thema hat”, sagt er. “‘Albert Einstein hat die Relativitätstheorie entwickelt’ kann in verschiedenen Varianten (Anm.: Einstein hat die Relativitätstheorie erfunden, die Relativitätstheorie wurde von Einstein erfunden oder entwickelt, Der Vater der Relativitätstheorie ist Alber Einstein, etc.) im Trainingsdaten-Set als Information dienen. Gibt es diese nicht oder nur ungenügend, und die KI weiß, dass das Relativität etwas mit Physik zu tun hat, kann es sein, dass die Antwort plötzlich Newton ist.”

SDLG erkennt ob “LLMs halluzinieren”

Lukas Aichberger, “ELLIS PhD”-Student am Institut für Machine Learning der JKU beschreibt per LinkedIn-Post die SDLG-Methode – die er, Kajetan Schweighofer, Mykyta Ielanskyi und Sepp Hochreiter entwickelt haben – wie folgt: “Wir schaffen eine theoretische Grundlage für Unsicherheitsmaße in LLMs und führen theoretisch begründete ‘Estimatoren’ (Schätzer) für semantische Unsicherheit ein. Und stellen eine Methode zur Verfügung, um semantisch vielfältige und dennoch wahrscheinliche Ausgabesequenzen zu erzeugen, indem wir die Texterzeugung eines LLMs so steuern, dass wichtige Informationen für den semantischen Unsicherheitsschätzer erfasst werden.”

SDGL, KI, Halluzinationen, Hochreiter
(c) zVg – (v.l.) Sepp Hochreiter, Lukas Aichberger, Mykyta Ielanskyi und Kajetan Schweighofer.

In anderen Worten hebt die SDGL-Methode jene Aussagen hervor, wo sich die KI nicht sicher ist und markiert sie, damit man die durch “semantische Unsicherheit” (des Large Language Models) hervorgerufenen Halluzinationen erkennt, wie Hochreiter präzisiert.

Im 23-seitigen Paper, das die Forscher herausgebracht haben, heißt es konkret: “SDLG steuert das LLM, um semantisch unterschiedliche, aber wahrscheinliche Alternativen für einen ursprünglich generierten Text zu erzeugen. Dieser Ansatz liefert ein präzises Maß für die aleatorische (Anm.: vom Zufall abhängige) semantische Unsicherheit und erkennt, ob der ursprüngliche Text wahrscheinlich halluziniert ist. Experimente mit Aufgaben zur Beantwortung von Fragen zeigen, dass SDLG bestehende Methoden durchgängig übertrifft und dabei rechnerisch am effizientesten ist, wodurch ein neuer Standard für die Unsicherheitsabschätzung in LLMs gesetzt wird.”

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Science Park Graz vergibt 12.000 Euro für die besten Gründer-Ideen

Der Science Park Graz organisiert jedes Jahr die Startup Idea Competition, um Unternehmerinnen und Unternehmer aller Altersgruppen zu inspirieren und zu ermutigen, ihre Träume zu verwirklichen. Dies ist die perfekte Gelegenheit, das Potenzial der eigenen Idee freizusetzen und einen Geldpreis in Höhe von jeweils 2.000 Euro in einer von sechs Kategorien zu ergattern. Deadline für die Bewerbung ist der 28. Februar 2020. Die besten Ideen in jeder Kategorie kommen in die engere Wahl, die entsprechende Shortlist wird im März 2020 verkündet. Die Gewinner werden im Rahmen einer glanzvollen Abendveranstaltung bekannt gegeben, zu der alle Bewerber herzlich eingeladen sind. Die Initiatoren der Startup Idea Competition betonen, dass sie das geistige Eigentum der Teilnehmer sehr ernst nehmen. Jede eingereichte Idee ist durch ein None Disclosure Agreement (NDA) geschützt.

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