29.11.2016

Weihnachtliche Wohltätigkeit und warum wir darüber berichten – trotzdem

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(c) fotolia.com -Alexander Raths: Zu Weihnachten einmal anders schenken.

Zu Weihnachten werden die Herzen weich. Dementsprechend locker sitzt bei den meisten Menschen das Börserl, wenn es um Spendenanfragen geht. Ein bisschen Sentimentalität, ein paar Erinnerungen an die Religionsstunden und die Geschichte der Herbergssuche – da kann man fast nicht anders, als jene, die im Leben weniger Glück gehabt haben, zu unterstützen.

Auch die Startup-Community hat sich in den vergangenen Wochen einiges überlegt, um die Vorweihnachtszeit für Wohltätigkeitsaktionen zu nutzen. So spendet etwa die digitale Lagerplatzbörse Store.me pro gemietetem Lagerplatz einen Schlafsack an Obdachlose. Greetzly kooperiert mit Licht ins Dunkel und gibt den gesamten Erlös der vorweihnachtlichen Buchungen ab.

Der Brutkasten berichtete. Und sieh da, trotz weihnachtlicher Besinnlichkeit wurden da Stimmen laut, die (gut wienerisch ausgedrückt) motschgerten. Da gehe es nur um PR, hieß es. Das eigene Geschäft stehe im Vordergrund, alles wäre nur Kalkül.

Das blieb nicht ohne Wirkung. Im Rahmen unserer Redaktionssitzung ertappte ich mich dabei, zu fragen, ob wir denn gut daran täten, über diese Aktionen zu berichten. Schweigen. Schließlich schaute mich einer meiner Kollegen an. „Aber es ist Weihnachten“, sagte er und ich schämte mich ein bisschen.

Es ist nun einmal so: Auch hierbei heiligt der berühmte Zweck die Mittel. Es ist vollkommen egal, wie stark ein Startup von einer Charity-Aktion profitiert, wenn dafür ein paar Menschen weniger frieren müssen. Es ist vollkommen egal, was der wahre Grund für den Start einer solchen Initiative ist, wenn dadurch einer Familie mehr geholfen ist. Es ist absolut verzichtbar, solche Kommentare ernst zu nehmen.

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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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