28.07.2017

Wirtschaftsministerium: „9 Punkte Plan“ für die Blockchain

Der Hype um die Blockchain-Technologie nimmt weiter Fahrt auf. Das Wirtschaftsministerium präsentierte dazu vor kurzem die Plattform Blockchain Austria und einen "9 Punkte Plan für Österreich".
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Screenshot: https://www.blockchain-austria.gv.at/

„Wir müssen schnell sein. Wer zögert, hat verloren!“ warnt Wirtschaftsminister Harald Mahrer auf der Website der neuen Plattform Blockchain Austria. Dazu wird auf der Seite die passende Statistik geliefert: Das World Economic Forum prognostizierte demnach, dass schon im Jahr 2025 insgesamt zehn Prozent des weltweiten Bruttoinlandsprodukts mit Hilfe der Blockchain-Technologie abgewickelt werden. „Wenn wir uns heute nicht mit derartigen Technologien beschäftigen, tun es andere“, heißt es abschließend.

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Experten aus mehreren Teilbereichen beteiligt

Genau diese Beschäftigung mit dem Thema wollen Minister Mahrer und das Wirtschaftsministerium (BMWFW) nun forcieren. Denn es gebe kein sichereres oder transparenteres System, um Daten zu verwalten, schreibt Mahrer. Für die Plattform Blockchain Austria wurden einige ausgewiesene Experten unterschiedlicher Teilbereiche als Partner gefunden. So sind etwa Blockchainhub Graz, die Forschungseinrichtung SBA Research und die Anwaltskanzlei Stadler Völkel beteiligt. Die Plattform verfolgt mehrere (mehr oder weniger) konkrete Ziele. Dazu wird mit einem „9 Punkte Plan für Österreich“ eine Reihe von Vorschlägen vorgelegt:

1. Durchführung von Pilotprojekten & Einrichtung von Sandboxes: Es sollen „Leuchtturmprojekte“ gefördert werden. Für sie soll ein geschützter Regulierungsrahmen („Sandbox“) geschaffen werden.

2. Förderung von bestehenden Aktivitäten der Zivilgesellschaft: Bereits bestehende Infrastruktur soll finanziell unterstützt und die Organisation und Dokumentation von Konsortien bei einer existierenden oder neuen Institution sichergestellt werden.

3. Interdisziplinäre nachhaltige Forschungseinrichtungen: Es sollen permanente Forschungsplattformen an verschiedenen Universitäten eingerichtet werden. Diese sollen einen weiteren „Brain-Drain“ aus Österreich verhindern.

4. Systematische Ausbildung von Fachkräften: Lehrgänge, Postgraduate Studiengänge und einschlägige Kurse für betroffene Fachkräfte sollen erarbeitet werden.

5. Blockchain Informationsplattform: Es soll eine zentrale Plattform zur Koordination der Wissensweitergabe von und für lokale und nationale Experten geschaffen werden. Sie soll die Informationsströme der momentan vielen kleinen Interessensgemeinschaften zusammenführen.

6. Austrian Krypto-Report: Es soll ein „ausführliches und vollständiges dynamisch wachsendes Nachschlagewerk“ geschaffen werden. Das soll die Informationsweitergabe erleichtern und die internationale Sichtbarkeit erhöhen.

7. Bürgerservice für Blockchain-Themen und Kryptowährungen: Es soll ein „Bürgerservice“ eingerichtet werden, das Expertenwissen von einer zentralen Stelle gebündelt weitergibt und als Sprachrohr für Blockchain-Angelegenheiten und Kryptowährungen dient.

8. Austrian Blockchain Cluster (ABC): Alle „nötigen Akteure“, sowohl aus dem öffentlichen als auch dem privaten Bereich sollen vernetzt werden. Damit soll Wissen vor allem im Bereich Kryptorecht generiert werden. Die „ABC–Gruppe“ ist als „finanziell und organisatorisch unabhängige Einrichtung“ angedacht, die mit Politik und Verwaltung zusammenarbeitet.

9. Institutionelle Task Force: Eine interdisziplinäre Taskforce von Politik und Verwaltung soll den Counterpart zum unabhängigen Cluster bilden. Dieser sollen Vertreter von Bund, Ländern und Kammern, aber auch Experten und Corporates angehören. Das BMWFW will dabei den Lead übernehmen.

Umsetzung könnte an politischer Situation scheitern

Wie viel Chance auf Umsetzung der „9 Punkte Plan“ hat, ist gerade knapp vor der Nationalratswahl freilich fraglich, handelt es sich dabei doch nur um eine Art Positionspapier. Gerade die von Minister Mahrer eingemahnte schnelle Umsetzung von Maßnahmen könnte an der politischen Situation scheitern. So sind von der mehr oder weniger geplatzten rot-schwarzen Koalition vor der Wahl im Oktober kaum noch Beschlüsse zu erwarten. Hinzu kommt die derzeitige Sommerpause des Nationalrats, die notwendige schnelle Gesetzesänderungen ohnehin verunmöglicht. Natürlich wären einige Punkte, etwa jene zu Informationsplattformen und -Netzwerken, auch ohne Nationalratsbeschluss realisierbar. Doch auch hierfür wäre letztendlich die Zusammenarbeit politischer Akteure mit Teilen der Verwaltung notwendig. Wie in vielen Bereichen bleibt also für das Gros des vorgelegten Plans abzuwarten, wie sich die neue Regierung nach der Wahl im Oktober positioniert und welche Akteure dann am Ruder sind.

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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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