02.10.2023

Studex: Tiroler Plattform bekämpft wachsende Distanz unter Studierenden

Die Welt werde immer digitaler und Student:innen untereinander immer distanzierter. Studex möchte als Plattform dieser Entwicklung etwas entgegensetzen.
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Studex, EduTech
(c) zVg - Yasin Kaya (l.) und Nils Blankenheim von Studex.

Yasin Kaya und Nils Blankenheim studieren derzeit Rechtswissenschaften an der Universität Innsbruck und sind seit mehreren Jahren befreundet. Kaya hat jahrelang die Studienvertretung geleitet und war dort für das Marketing zuständig. Blankenheim war vorher als Bar-Chef in einem Innsbrucker Szenenlokal angestellt. Mesut Barut kam als dritter Gründer dazu und hat einen Informatik-Background. Gemeinsam haben sie das EduTech Studex gegründet.

Studex möchte Studierende zusammenbringen

„Einer der Hauptaspekte war die Beobachtung der zunehmenden Distanz unter Studierenden in einer immer digitaler werdenden Welt“, erklärt Blankenheim die Gründe der Gründung. „Als Studierende erkannten wir selbst, wie herausfordernd es sein kann, sich in einer neuen Umgebung zurechtzufinden und gleichzeitig eine unterstützende Gemeinschaft zu finden. Daher ist es unsere Vision, eine Online-Lernplattform zu schaffen, die gemeinsames Studieren wieder mehr fördert und Studierende zusammenbringt. Wir glauben fest daran, dass das gemeinsame Lernen eine wichtige Rolle in der Bildung spielt und nicht nur das Verständnis vertieft, sondern auch eine unterstützende Gemeinschaft aufbaut, die den Bildungs- und Karriereweg erleichtert.“

Studex soll schlussendlich dazu beitragen, die Isolation zu durchbrechen und das Bildungserlebnis insgesamt zu verbessern. So geht’s: Studierende können sich kostenlos auf der Plattform registrieren und in ihrem Profil Universität und Studiengang festlegen. Weiters können sie ein oder mehrere Studiengang-spezifische Module auswählen und bekommen Lerngruppen, mit maximal vier weiteren Mitgliedern, vorgeschlagen, denen sie beitreten können.

„So lange wie möglich kostenlos“

„Studex stellt eine Schnittstelle dar und verbindet Studierende, welche auf derselben Einrichtung, demselben Studiengang und aktuell auf das selbe Modul lernen. Auf der Plattform finden die Nutzer noch weitere Funktionen, die sie beim Lernen unterstützend verwenden können und Funktionen, die ihre Studienzeit noch schöner machen könnte“, konkretisiert Blankenheim.

Das eigenfinanzierte Startup ist gerade dabei, eine Finanzierungsrunde vorzubereiten und die nötigen Voraussetzungen dafür zu schaffen. Das vorrangige Ziel bleibt jedoch, sicherzustellen, dass die Plattform für Studierende so lange wie möglich kostenlos bleibe.

„Wir sind der Meinung, dass Bildung zugänglich sein sollte, und wir sind bestrebt, innovative Wege zu finden, um unseren Service zu finanzieren, ohne eine zusätzliche finanzielle Belastung für Studierende zu sein“, sagt der Co-Founder.

Studex-Prototyp seit Anfang Sommer 23

Die Prototypphase wurde „positiv und mit vielen wichtigen Daten“ Anfang Sommer 2023 abgeschlossen. Seitdem entwickelt das Team auf Grundlage aller validierten Daten, Feedback und Ratschläge die Plattform. Seit dem 1. Oktober können sich interessierte Nutzer:innen vorab registrieren – der endgültige Launch ist für Februar 2024 geplant.

„Unser Ziel ist es, einen guten Start hinzulegen und von Anfang an eine große Anzahl von Nutzern für die Plattform zu begeistern“, erzählt Blankenheim. „So wie bei jeder Plattform, wird die Nutzung erst richtig effektiv und ist unterhaltsam, wenn sie von vielen Menschen genutzt wird. Dafür haben wir eine Marketingstrategie entwickelt und arbeiten hierfür auch mit einigen universitätsnahen Vereinen zusammen.“

Zu den künftigen Zielen des Startups zählt vor allem, eine Akzeptanz in verschiedenen Studiengängen zu erreichen: „Wir müssen sicherstellen, dass unsere Plattform nicht nur in unserem eigenen Studiengang, sondern auch in einer Vielzahl von anderen Studiengängen und Fachbereichen positiv aufgenommen wird“, sagt Blankenheim. „Dies erfordert eine kontinuierliche Anpassung und Erweiterung unserer Plattform, um den unterschiedlichen Bedürfnissen und Anforderungen verschiedener Studienrichtungen gerecht zu werden.“

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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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