06.03.2023

Tokenization & Co: Das Technologieradar des BRZ rückt IT-Trends ins Rampenlicht

Was sich hinter digitaler Ethik, Tokenization und Cloud Transformation verbirgt? Das Bundesrechenzentrum klärt in seiner neuen Publikation der “BRZ-Perspektiven” auf und zeigt im Technologieradar, welche IT-Trends die Zukunft bringen wird.
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Mit dem Technologieradar bewertet das Bundesrechenzentrum IT-Trends nach ihrem Tecnology-Readiness-Level für den öffentlichen Sektor (c) AdobeStock, Michael Traitov

Demnächst publiziert das Bundesrechenzentrum (BRZ) die nächste Ausgabe seiner jährlichen “BRZ-Perspektiven”. Dieses Jahr im Fokus: Zukunftsweisende Trends der Cloud- und IT-Branche. Im Zuge dessen spürt das eigens dafür entwickelte Technologieradar die IT-Trends von morgen auf und erklärt, warum Tokenization & strategische Cloud-Transformationen viel mehr als Kostenersparnisse bringen.

Das Technologieradar als Wegweiser im IT-Dschungel

Digitale Ethik, Digital Twins, Edge Computing & ZTNA. Was sich hinter dem neuesten IT-Fachjargon verbirgt und wie die digitale Welt von morgen produktiver und sicherer werden könnte, darüber informiert das Bundesrechenzentrum (BRZ) in seiner nächsten Ausgabe der “BRZ-Perspektiven”. Das BRZ publiziert jedes Jahr das sogenannte Technologieradar, das IT- und Tech-Neuheiten auf ihr Technology-Readiness-Level hin analysiert und einen grafischen Überblick über zu erwartende Trends bietet.

Das Technologieradar soll als grafischer Wegweiser im IT-Dschungel dienen, im Zuge dessen IT- und Tech-Trends auf ihre Anwendbarkeit für den öffentlichen Sektor hin geprüft werden. Je näher die Technologien im Zentrum des Radars liegen, desto eher sind sie bereit zur oder befinden sich bereits in Umsetzung. Darüber hinaus soll das Technologieradar als Wegweiser im strategischen Trendmanagement für den öffentlichen Sektor dienen. Im Fokus stehen neue Technologien für zukünftige Geschäftstrends, neumoderne Arbeitsweisen sowie digitale und hybride Touchpoints.

Das Technologieradar des BRZ verortet IT- und Tech-Trends nach ihrem Technology-Readiness-Level. (c) Bundesrechenzentrum

Cloud Transformation als strategischer Wettbewerbsvorteil

Die neue Ausgabe der „BRZ-Perspektiven“ greift das Thema Cloud Transformation als Schwerpunktthema auf. Das Geschäftsfeld zeigt sich in puncto Technology-Readiness-Level bereits als ausgereift, so das BRZ. Der Grund: Dank des pandemiebedingten Boosts digitaler und hybrider Arbeitsweisen wurden die Grenzen der analogen Arbeitswelt geöffnet und der Einsatz von Cloud-basierten Technologien vorangetrieben. Der Outcome: “Ein wesentlicher Teil unseres Lebens hat sich in das Internet verlagert, sei es in der Arbeitswelt oder im Privaten”, so das BRZ. Die Chance für die Zukunft: Cloud-basiertes Arbeiten werde akzeptierter denn je, die Bereitschaft zur Adaption in der Bevölkerung würde steigen.

PaaS als Geheimrezept für Skalierung und Energieeffizienz

Um in puncto Cloud Transformation allerdings an internationaler Wettbewerbsfähigkeit zu gewinnen, setzt das Bundesrechenzentrum auf strategisch-transformative Cloud-Strategien. Das Zauberwort: PaaS, also Platform-as-a-Service. Neue Anwendungen sollen also auf PaaS-Basis mit Microservice-Architekturen und Container-Technologien entwickelt werden. Die Folge: Individuelle Konfigurationen gehen leichter, schneller und effektiver vonstatten. Der Mehrwert einer transformativen Cloud-Strategie? Skalierung, Standardisierung, Verfügbarkeit und Energieeffizienz. Und damit einhergehend eine Kostenreduktion für Unternehmen und Kunden des Bundesrechenzentrums.

Was sich hinter PaaS, Cloud Transformation und Tokenization weiter verbirgt und wie Unternehmen, Privatpersonen und der öffentliche Sektor von zukunftsweisenden Technologien profitieren können, wird in der nächsten Ausgabe der BRZ-Perspektiven genauer unter die Lupe genommen.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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