Wiener Startup Danube wagt mit AI-Tool einen Blick in die Zukunft
Die beiden Gründer der äußerst erfolgreichen österreichischen Chemie-Lernapp "Waltzing Atoms" Philipp Wissgott und Klemens Senn haben mit Danube ein neues AI-Vorhersage-Tool entwickelt. Im Wiener Motto am Fluss präsentierten sie heute, Dienstag, Danube am Beispiel einer Live-Vorhersage für die Rückrunde der deutschen Bundesliga. Das Tool soll künftig unter anderem im Bereich des Recruitings zur Anwendung kommen.
In einer Zeit von Big Data ist es oft schwierig bei der Flut an Daten den Überblick zu behalten. Die beiden Gründer des Wiener AI-Startups Danube Philipp Wissgott und Klemens Senn – auch bekannt als Macher der Chemie-Lernapp „Waltzing Atoms“ – vergleichen es mit der Verschmutzung von Ozeanen, da auch das „Datenmeer“ voller unnötiger Informationen sei. Dies führe dazu, dass Prognosen, die auf AI-basieren, oftmals ungenau seien. Mit einem neu entwickelten AI-Vorhersage-Tool, das die Gründer heute Dienstag im Rahmen einer Pressekonferenz im Wiener Motto am Fluss der Öffentlichkeit präsentierten, wollen sie Prognosen künftig vereinfachen. Das Tool könnte künftig auch im Bereich des Recruitings von Mitarbeitern zur Anwendung kommen.
Bei Danube handelt es sich aus technischer Sicht um ein AI-Vorhersage-Tool, das auf einem multidimensionalen Sortierungsalgorithmus aufbaut. Wie Wissgott und Senn erläutern, begann die Entwicklung von Danube vor zirka sechs Monaten, mit der Idee unfaire Beispiele der Mathematik-Zentralmatura zu erkennen. Dabei sei laut dem Gründer-Duo sehr schnell klar geworden, dass sich die Technologie auch in den Bereichen Sport, Recruiting von Mitarbeitern, sowie in der Entwicklung von Produkten in der Industrie einsetzen lasse. „Wir waren am Anfang selbst von der Anzahl der Anwendungen überrascht“, so Senn, der für technische Umsetzung von Danube verantwortlich ist.
Künftige Anwendungsfelder
Wie Wissgott und Senn betonen, könne die Plattform von jedem ganz einfach über den Webbrowser verwendet werden. Als Test empfehlen die Gründer einfach selbst eine Excel-Tabelle hochzuladen, die beispielsweise Daten von Sportereignissen beinhaltet. Demnach können Nutzer mit Danube in kürzester Zeit vorhersagen, welche Fußballmannschaft das nächste Match gewinnt. Die Basisversion ist kostenlos. Mit dem Tool lassen sich jedoch nicht nur Sportereignisse vorhersagen, sondern es hätte auch im Human-Ressource-Bereich oder der Industrie einen Mehrwert, so die Gründer.
In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.
Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“
Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.
„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“
600 Millionen Wörter
Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.
Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.
„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.
Apollo erkennt Sprachstufen
Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“
Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“
Weitere Stufen geplant
„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.
Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“
Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.
Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.
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