01.08.2022

US-Startup versucht sich als Krypto-Prophet mit CIA-Technik

CryptoViewing ist ein US-Startup, das sich auf das "Gefühl" vom CEO und anderen firmeninternen "Sehern" verlässt und seine "Krypto-Einsichten" an Subscriber verkauft.
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(c) Stock.Adobe/vetre - Der Gründer "fühlt", ob Kryptowährung "gut gemeint" oder Betrug ist.

Nostradamus, das Orakel von Delphi, Wetterfrösche – seit Ewigkeiten versucht der Mensch einen Blick in die Zukunft zu werfen. In heutigen Zeiten meist wissenschaftlicher Natur, mancherorts weniger auf Forschung basierend. Ein US-Startup namens CryptoViewing hat es sich zur Aufgabe gemacht, auf Bitcoin und Co. zu starren und seinen Usern Prognosen darüber zu verkaufen, was mit verschiedenen Kryptowährungen in der Zukunft passieren könnte.

CryptoViewing wird zu Remote Viewing

Dabei bedient sich das Startup einer umstrittenen Methode der „Hellseherei“ – berühmt geworden durch die CIA – zur Bewertung von Kryptowährungen. Anders genannt: „Remote Viewing“.

Die Idee dahinter ist, dem „Hellsehen“ eine gewisse wissenschaftliche Art zu verleihen und wurde von der US-Regierung im letzten Jahrhundert mehr als zwei Jahrzehnte lang getestet. Genauer, ob „übersinnliche“ Fähigkeiten zur Spionage im Kalten Krieg eingesetzt werden können.

Remote Viewing ist eine Technik, die nach recht strengen Protokollen durchgeführt werden muss und an der mindestens zwei Personen – ein „Sender“ und ein „Betrachter“ – beteiligt sein müssen, die sich an unterschiedlichen Orten befinden.

Erklärung der CIA-Technik

Der „Sender“ ist dafür verantwortlich, ein „Ziel“ (in diesem Fall: Kryptowährung) zu identifizieren und zu versuchen, dem Betrachter telepathisch Details über dieses Ziel zu übermitteln (Dinge wie den CEO des Krypto-Projekts und sein Logo).

Der „Betrachter“ versucht dann, Details über dieses Ziel wahrzunehmen und sie aufzuschreiben oder zu zeichnen. Nach Beendigung der Sitzung wird das Ziel dem Betrachter offenbart und die Genauigkeit der Notizen wird bewertet.

Im Fall von CryptoViewing versucht Gründer Daz Smith (das Startup verfügt über fünf weitere „Seher“) zuerst, Details wie den CEO und das Logo zu notieren, und dann zu erkennen, ob er dem Projekt positiv oder negativ gegenübersteht.

Subtil und fast nicht wahrnehmbar

„Ich gehe im Wesentlichen in mich, um die Informationen zu erhalten. Es sind sehr subtile, fast nicht wahrnehmbare Gefühle in mir selbst. In 90 Prozent der Fälle handelt es sich also nicht um visuelle Eindrücke, sondern um Gefühle, die wirklich aus dem Innersten des Menschen kommen“, erklärte er der Plattform Sifted.

Der Gründer behauptet, dass er in etwa 70 Prozent der Fälle die Details des CEO und des Logos einer Kryprowährung genau wiedergeben kann.

Was die Genauigkeit der positiven oder negativen Stimmung rund um eine Währung angeht, so betont er, dass die Informationen, die er durch Remote Viewing erhält, immer nur ein Teil seines Entscheidungsprozesses sind und dass er immer seine eigenen Nachforschungen anstellt.

CryptoViewing keine Finanzberatung

Abgesehen davon sagt Smith, dass er mit seinen Krypto-Investitionen derzeit einen Gewinn von rund 350 Prozent erzielt hat (vor dem Crash 700 Prozent). Allerdings warnt er selbst davor, sich gänzlich auf seine Prophezeiungen zu verlassen.

„Wir geben nur Informationen, es ist keine Finanzberatung. Man braucht mehrere Informationsquellen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können“, so seine Aussage gegenüber Sifted

Betrug oder mit „guten Absichten“?

Smith glaubt, dass Remote Viewing ihm eine Möglichkeit bietet, zu erkennen, ob es sich bei einem Krypto-Projekt um einen Betrug handelt, der ins Leere läuft, oder um ein legitimes Projekt, das von guten Absichten getragen wird.

Aktuell zahlen 2.000 Abonnenten zwischen neun und 85,50 Euro pro Monat für die Krypto-Hellseherei des Startups.

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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.

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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