02.06.2020

MLReef: Plattform von NÖ-Startup soll KI barrierefrei für alle zugänglich machen

Das niederösterreichische Startup MLReef will über seine Open Source-Plattform den Austausch im Bereich Machine Learning ermöglichen und damit einen Beitrag zur Massentauglichkeit von Künstlicher Intelligenz (KI) leisten.
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MLReef: Gründer Camillo Pachmann
(c) MLReef: Gründer Camillo Pachmann

Für Tech-Startups mag es inzwischen völlig normal sein, Künstliche Intelligenz (KI) da und dort einzusetzen. Für eher traditionelle Unternehmen wirken Machine Learning (ML) und Co dagegen oftmals noch wie ferne Zukunfstmusik. Dabei ist die reine Nutzung von KI-Elementen für die eigenen Zwecke heute keine Hexerei mehr – man muss das Rad nicht jedes Mal neue erfinden sondern kann auf vorhandene Ressourcen zurückgreifen. Noch einfacher und barrierefreier will diesen Prozess das niederösterreichische Startup MLReef gestalten.

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MLReef: Machine Learning-Austausch für Synergieeffekte

“MLReef ist eine Open-Source-Plattform für effiziente, kollaborative und replizierbare Arbeit an Projekten des Maschinellen Lernens. Es ist weltweit die erste end-to-end MLOps-Plattform mit dem Kernelement der Nutzer- und Anwendungsvernetzung”, heißt es vom Startup. Die Plattform ermögliche den direkten Austausch von ML-Inhalten und Know-how, und soll damit Synergieeffekte zwischen den Nutzern erzeugen. Auf der Plattform können öffentliche Inhalte, wie Daten, KI-Modelle, Datenvisualisierungs- und Datenbearbeitungsquellcode von jedem Nutzer in einer einheitlichen Umgebung genutzt werden.

Für KMU, Universitäten und KI-Einsteiger, aber auch Großkonzerne

Konkret richtet man sich an KMU, Universitäten und KI-Einsteiger, denen man neben der notwendigen Infrastruktur auch Know-how und KI-Technologien “möglichst barrierefrei” zur Verfügung stellen will. Damit will man auch einen Beitrag zur Massentauglichkeit von KI lesiten. Auch für den Bedarf von Großkonzernen biete man “gesonderte Funktionen”, heißt es vom Startup, “darunter fallen Nutzer- und Rechtemanagement, Gruppenmanagement, Ressourcenallokation, eine ‘on-premises’ Variante oder ein Audit-Trail.

Testphase mit renommierten Unis und unterschiedlichen Unternehmen

MLReef wurde von Camillo Pachmann gegründet. Die Technische Leitung hat Rainer Kern, Manfred Prantl ist als Angel Investor beteiligt. Das Startup hat zwar seinen formellen Sitz in Niederösterreich, ist jedoch “all-remote” aufgebaut – das zehnköpfige Team ist auf mehrere Länder aufgeteilt. Gerade einmal vor etwas mehr als einem Jahr gestartet, kann das Startup nun in der aktuellen Testphase schon auf Testnutzer aus einigen renommierten Institutionen verweisen, etwa der TU Berlin, der TU Wien, der University of Oslo und dem Imperial College of London, der ESA, dem CERN und dem Max-Planck-Institut. Zudem habe man Firmen “in diversen Branchen und Größen” und Non-Profit-Organisationen als Test-User.

MLReef in Inkubatoren von ESA, NVIDIA, Amazon und Accent

MLReef wurde in mehrere Inkubatoren aufgenommen, konkret etwa bei ESA BIC , dem Inkubationsprogramm der Europäischen Weltraumorganisation. Die Zusammenarbeit ziele darauf ab, die einfache Integration von ESA-Satellitendaten (“Earth Observation” der Copernicus Mission) für landwirtschaftliche Anwendungen, Logistik- oder Stadtentwicklungsbereiche zu ermöglichen, heißt es vom Startup. Auch in den Programmen NVIDIA Inception, Ammazon Activate ist das Startup dabei. Bereits seit einer frühen Phase wird es vom niederösterreichischen Inkubator Accent unterstützt, etwa im betriebswirtschaftlichen Bereich sowie mit finanziellen Mitteln.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


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MLReef: Plattform von NÖ-Startup soll KI barrierefrei für alle zugänglich machen

  • Für Tech-Startups mag es inzwischen völlig normal sein, Künstliche Intelligenz (KI) da und dort einzusetzen.
  • Für eher traditionelle Unternehmen wirken Machine Learning (ML) und Co dagegen oftmals noch wie ferne Zukunfstmusik.
  • Dabei ist die Nutzung heute keine Hexerei mehr – man muss das Rad nicht jedes Mal neu erfinden.
  • Noch einfacher und barrierefreier will diesen Prozess das niederösterreichische Startup MLReef gestalten.
  • Die Plattform ermögliche den direkten Austausch von ML-Inhalten und Know-how, und soll damit Synergieeffekte zwischen den Nutzern erzeugen.
  • MLReef wurde in mehrere Inkubatoren aufgenommen, konkret jene von ESA, NVIDIA, Amazon und Accent.

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