Die Laureate’s Lecture 2025

Die Exner Lectures 2025 beginnen mit der Laureate’s Lecture von Sepp Hochreiter, dem diesjährigen Preisträger der Wilhelm-Exner-Medaille. In seinem Vortrag wird Hochreiter die aktuelle Entwicklung der künstlichen Intelligenz untersuchen und eine fundierte Perspektive auf ihre Entwicklung und die Veränderungen bieten, die ihr nächstes Kapitel prägen werden.  

Hören Sie direkt von einem Pionier auf diesem Gebiet, wie er das enorme Potenzial der KI und ihre tiefgreifenden Auswirkungen auf die Gesellschaft untersucht. Werden Sie neugierig, informieren Sie sich und lassen Sie sich inspirieren!  

Die Anmeldung ist offen für alle, die sich für die nächsten Schritte in der Entwicklung der KI interessieren.

Industrielle künstliche Intelligenz 

Abstract: 

Technologische Revolutionen verlaufen oft in drei unterschiedlichen Phasen: Grundlagenforschung, Skalierung und industrielle Anwendung – jede davon zeichnet sich durch ein unterschiedliches Maß an methodischer Vielfalt aus: hoch in der Forschung, gering während der Skalierung und moderat beim industriellen Einsatz. Historische Durchbrüche wie die Dampfmaschine und das Haber-Bosch-Verfahren veranschaulichen dieses Muster und ihre transformativen gesellschaftlichen Auswirkungen. Eine ähnliche Entwicklung ist derzeit bei der Entwicklung der modernen künstlichen Intelligenz (KI) zu beobachten.   

In der Skalierungsphase haben sich große Sprachmodelle (LLMs) als die sichtbarste und am weitesten verbreitete Form der KI herauskristallisiert. Obwohl große Sprachmodelle (LLMs) leistungsstarke Methoden zur Wissensrepräsentation darstellen, haben sie den Kern der KI selbst nicht grundlegend neu definiert. Diese Phase wurde von der Transformer-Architektur dominiert. In letzter Zeit wurden jedoch auch alternative Architekturen – wie Zustandsraummodelle und rekurrenten neuronalen Netze – erfolgreich skaliert. Ein bemerkenswertes Beispiel ist das Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerk, das erheblich zu xLSTM verbessert wurde. Bei vielen Sprachaufgaben übertrifft xLSTM nun Transformer in seiner Leistung. Das xLSTM-basierte Modell TiRex hat neue Maßstäbe in der Zeitreihenprognose gesetzt und übertrifft damit US-Branchenführer wie Amazon, Salesforce und Google sowie chinesische Konkurrenten wie Alibaba. 

Wir treten nun in die dritte Phase ein: die industrielle KI, in der der Schwerpunkt auf die Anpassung und den Einsatz von KI-Systemen in realen, wirkungsvollen Anwendungen verlagert wird. Die Zeitreihenanalyse spielt in dieser Phase eine zentrale Rolle und ermöglicht intelligente Lösungen in wichtigen Bereichen: vorausschauende Wartung (Erkennung von Geräteausfällen), Bedarfsprognosen, Routen- und Logistikoptimierung, Energieprognosen für intelligente Stromnetze, Verkehrsprognosen, vorausschauende Diagnostik im Gesundheitswesen, dynamische Preisgestaltung im Einzelhandel, algorithmischer Handel im Finanzwesen und automatisierte Qualitätskontrolle in der Fertigung.