06.02.2020

Uber in Wien: Fixtarife sind noch nicht fix

Ab September werden Taxis und Mietwagenanbieter zu einem Gewerbe zusammengeführt - was vor allem Uber an fixe Preise binden soll. Doch noch ist nichts in Stein gemeißelt.
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Keine Lizenz: Deutscher Taxiverband klagt Uber
(c) fotolia.com - orelphoto

Ab September 2020 sollen die Gewerben für Taxis und Mietwagenanbieter zusammengelegt werden. Davon ist auch das US-Unternehmen Uber betroffen, welches in Wien mit Mietwagenfirmen zusammen arbeitet. Ab diesem Zeitpunkt gibt es entweder einen festen Tarif für Taxis und Anbieter wie Uber – oder der Tarif fällt komplett weg, und der Preis wird dem freien Markt überlassen.

Anfangs schien es so, als sei der Fixtarif für beide Gewerbe eine beschlossene Sache. Doch tatsächlich ist es noch nicht fix, dass der Einheitstarif überhaupt kommt. Denn genau dies lässt die Stadt Wien derzeit in einer Studie überprüfen, wie orf.at schreibt: Das Ergebnis hätte eigentlich schon länger vorliegen sollen, rechtliche Stolpersteine haben die Veröffentlichung aber verzögert.

Nach Fertigstellung wird die Studie den Sozialpartnern, der Wiener Taxi-Innung und den Mietwagenanbietern vorgestellt. Das Datum der Veröffentlichung ist derzeit ungewiss – fix ist hingegen, dass die im Juni 2019 beschlossene Zusammenlegung der beiden Gewerbe am 1. September kommt. Werden bis dahin keine einheitlichen Preise bestimmt, so bestimmt allein das Gesetz von Angebot und Nachfrage die Preise – was wiederum dem Modell von Uber und ähnlichen Anbietern entsprechen würde.

Taxi-Preisverhandlungen mitten in der Nacht

Als Reaktion auf den Bericht meldet sich der Wiener Wiener Taxi-Obmann Gökhan Keskin zu Wort, laut welchem das Wiener Taxigewerbe ohne verbindlichen Tarif nicht funktionieren kann. „Eine Abkehr vom Fixtarif bedeutet bei 5.000 Wiener Taxiunternehmen bis zu 5.000 verschiedene Tarife. Das würde unser Gewerbe, das oft spontan genutzt wird, völlig unattraktiv machen“, sagt er: „Alle Fahrgäste müssen sicher sein können, dass sie nur den einheitlichen Tarif bezahlen – und nicht mitten in der Nacht Preisverhandlungen mit dem Taxifahrer führen.“

Keskin verweist an dieser Stelle auf das Beispiel Finnland, wo die Tarife im Juli 2018 für den Wettbewerb geöffnet wurden. Die Folgen waren steigende Taxipreise, vor allem bei Großveranstaltungen, sowie eine schlechtere Verfügbarkeit in ländlicheren Gebieten, betont Keskin: Nur ein verbindlicher Taxitarif stelle sicher, „dass unsere Fahrgäste nicht den Preis für die Deregulierung zahlen.“

Keskin fordert stattdessen, dass die Tarife für alle Kundinnen und Kunden übersichtlich und transparent sein müssen und wird sich dafür auch in den kommenden Monaten in allen Gesprächen einsetzen, damit „für alle Player auf dem Taximarkt die gleichen Regeln und Chancen“ gelten.

Einschränkungen für Uber, Holmi und Co.

Als Reaktion auf die sogenannnte „Lex Uber“ hatte der Vorarlberger Mobilitätsdienstleister Holmi bereits Ende 2019 beschlossen, Fahrten nur noch zum gesetzlichen Taxitarif zu vermitteln. Denn das novellierte Gelegenheitsverkehrsgesetz habe zu „Turbulenzen im Unternehmen“ geführt, heißt es vom deutlich kleineren, aus Österreich stammenden Anbieter.

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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.

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