18.09.2020

Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

Transfer Learning kann helfen, wenn nicht genug Daten für den Einsatz von KI-Anwendungen zur Verfügung stehen.
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(c) TRUMPF Maschinen Austria

Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt. Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können? Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden. Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann. Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).

Transfer Learning: Anschaulich illustriert

(c) SCCH

Links: Klassisches Machine Learning from Scratch bei dem für jeden Datensatz mit unterschiedlicher statistischer Charakteristik (z.B. Bilder einer Inspektionskamera für einen speziellen Bauteil) ein eigenes Modell gelernt wird (z.B. um einen Defekt im Bauteil zu erkennen). Das kann bei einem neuen Bauteil welcher nur in kleiner Menge produziert wird zu Problemen führen, da klassische Machine Learning Modelle sehr datenhungrig sind und schlechte Ergebnisse liefern, wenn zu wenige Daten vorhanden sind.

Rechts: Transfer Learning ist eine Erweiterung des klassischen Machine Learning Ansatz, die darauf abzielt Informationen neuer Daten mit Informationen alten Daten derart zu kombinieren, sodass das Problem von zu wenig Information (z.B. zu wenige Inspektionsbilder eines neuen Bauteils) gelöst werden kann.

Industrie als Vorreiter des Transfer Learning

„Seit 2010 setzen wir im Bereich Data Science Methoden des Transfer Learning ein. Vorbild waren Ansätze, mit denen bestehende Daten zur Problemlösung A mittels Künstlicher Intelligenz (KI) auf ein verwandtes Problem B übertragen werden können“, sagt Bernhard Freudenthaler, Area Manager Software Science am SCCH.

Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern. „Der Vorteil für Industriebetriebe liegt in der Zeiteinsparung. Denn ohne Transfer Learning muss für jede Maschinenkonfiguration das Training der KI wieder von Neuem begonnen werden.

Transfer Learning ist auch Thema im COMET-Projekt Deepred (Deep Learning based Predicictive Analytics and Optimization). Ein Schwerpunkt ist die Unterstützung vieler ähnlicher Prozesse mit dem Ziel, die richtige Lösung ohne teure, umfassende und prozessspezifische Datensammlung zu finden. Dadurch können KI-basierte Produktionsprozesse flexibler gestaltet und Trainingszeiten des KI-Modells im besten Fall ganz vermieden werden“, so Freudenthaler.

Künstliche Intelligenz für die Blechfertigung

In einer Forschungskooperation arbeitet das SCCH außerdem mit dem oberösterreichischen Maschinenbauunternehmen TRUMPF Maschinen Austria zusammen. „Wir sehen diese Entwicklung als große Chance“, sagt dazu Bernhard Fischereder, Leiter Forschung und Entwicklung bei TRUMPF: „Ziel der langfristigen Zusammenarbeit ist es, die Erkenntnisse der aktuellen Forschung zur Künstlicher Intelligenz und Industrie 4.0 in der Blechbearbeitung zu verankern.“

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(c) envato/twinsterphoto

Der Verein Bitcoin Austria geht gegen die neuen EU-Meldepflichten für Kryptowährungen vor. Rechtsanwalt Oliver Völkel brachte dazu im Oktober 2026 als Kunde des Grazer Krypto-Brokers Coinfinity eine Beschwerde bei der österreichischen Datenschutzbehörde ein. Coinfinity unterstützt die Initiative.

Zuvor hatte Völkel die Löschung seiner bei Coinfinity gespeicherten Daten beantragt, die der Broker aufgrund gesetzlicher Verpflichtungen ablehnte. Nun soll geklärt werden, ob die Datenerfassung mit dem Grundrecht auf Datenschutz vereinbar ist.

Was DAC8 für Krypto-Besitzer:innen bedeutet

Die EU-Richtlinie DAC8 erweitert den automatischen Informationsaustausch zwischen Steuerbehörden auf Kryptowährungen. In Österreich gilt seit dem 1. Jänner 2026 das entsprechende Krypto-Meldepflichtgesetz (brutkasten berichtete).

Seither müssen Krypto-Dienstleister personenbezogene Daten wie Name, Adresse und Steueridentifikationsnummer sowie Käufe, Verkäufe, Tauschgeschäfte und Übertragungen auf selbstverwahrte Wallets erfassen. An die Finanzbehörden werden neben den Kundendaten insbesondere aggregierte Jahressummen je Kryptowert übermittelt. Die ersten Meldungen für 2026 müssen in Österreich bis zum 31. Juli 2027 erfolgen.

Damit will die EU Steuerhinterziehung bekämpfen und den Informationsaustausch zwischen Finanzbehörden verbessern.

Kritik an umfangreicher Datensammlung

„Der Zweck von DAC8 ist an sich etwas Löbliches“, sagt Völkel. Die Initiative kritisiert jedoch den Umfang der Datenerfassung, insbesondere bei Übertragungen auf eigene Wallets. Diese lösen für sich genommen keinen steuerpflichtigen Gewinn aus, müssen aber gemeldet werden.

„Es ist so, wie wenn man den Banken vorschreiben würde, sie sollen jetzt melden, wie viel Bargeld eine Person im Jahr behoben hat“, erklärt Völkel.

Zudem könnten die Jahressummen die tatsächlichen Bestände verzerrt darstellen. Werden dieselben Bitcoin mehrfach auf eine eigene Wallet übertragen, fließen sie wiederholt in die Gesamtsumme ein. „Diese Aufsummierung sagt am Ende des Tages nichts aus“, kritisiert Völkel.

Eine österreichische Besonderheit ist zudem, dass Anbieter Daten auch für letztlich nicht meldepflichtige Kund:innen erfassen müssen. In Deutschland und den Niederlanden sind die entsprechenden Pflichten enger gefasst. Bitcoin Austria fordert daher unter anderem, Wallet-Übertragungen von der Meldepflicht auszunehmen und Speicherfristen zu verkürzen.

Datenlecks könnten Krypto-Besitzer:innen gefährden

Bitcoin Austria warnt außerdem vor Sicherheitsrisiken durch mögliche Datenlecks. Informationen über Krypto-Vermögen könnten Kriminellen helfen, gezielt Opfer für Erpressungen auszuwählen. Völkel verweist dabei auf das besondere Risiko selbstverwahrter Kryptowährungen: Während sich betrügerische Banküberweisungen unter Umständen rückgängig machen lassen, ist das bei Kryptowährungen in Selbstverwahrung in der Regel nicht möglich. „Das ist einfach ein ganz anderes Gefahrenpotenzial“, sagt er.

Laut der französischen Gendarmerie kam es in Frankreich seit Anfang 2025 durchschnittlich alle zwei bis drei Tage zu einem Vorfall im Zusammenhang mit Krypto-Besitz, darunter Entführungen und Geiselnahmen. Die Behörde bringt solche Angriffe unter anderem mit früheren Datenlecks in Verbindung. Ein direkter Zusammenhang mit DAC8 besteht nicht.

Auch in Frankreich wird DAC8 angefochten

Bereits im Februar 2026 brachte der Krypto-Anbieter Bull Bitcoin in Frankreich eine Beschwerde gegen die nationale Umsetzung von DAC8 ein. Eine Entscheidung steht bislang aus.

In Österreich rechnet Völkel zunächst mit einer Abweisung durch die Datenschutzbehörde. Anschließend will er den Rechtsweg über das Bundesverwaltungsgericht bis zum Verfassungsgerichtshof (VfGH) fortsetzen. „Ich rechne damit, dass sich der VfGH diese Überlegungen zumindest ernsthaft anschauen wird“, sagt er.

Langfristig hofft die Initiative auf eine Prüfung durch den EuGH. Als Vergleich nennt er die 2014 vom Europäischen Gerichtshof (EuGH) aufgehobene EU-Richtlinie zur Vorratsdatenspeicherung. „Die Grundrechtswidrigkeit steckt nicht nur im österreichischen Umsetzungsgesetz, sondern eigentlich in der EU-Grundlage“, argumentiert Völkel. Ein österreichisches Gericht könnte dem EuGH die Frage vorlegen, ob die Meldepflichten mit den EU-Grundrechten vereinbar sind.

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AI Summaries

Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

  • Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt.
  • Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können?
  • Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden: Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann.
  • Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).
  • Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern.

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  • Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden: Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann.
  • Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).
  • Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern.

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  • Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können?
  • Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden: Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann.
  • Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).
  • Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern.

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  • Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt.
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