IKT-Forschung in Österreich

Eine der erfolgreichsten österreichischen Förderinitiativen ist COMET (Competence Centers for Excellent Technologies). Ziel von COMET ist es, die Kooperationskultur zwischen Industrie und Wissenschaft weiter zu stärken – und so den Aufbau gemeinsamer Forschungskompetenzen sowie das Wissen der Experten und deren Verwertung zu forcieren.

Das Software Competence Center Hagenberg (SCCH) ist eines der größten unabhängigen Forschungszentren in Österreich im Bereich Software bzw. kommunikationstechnologischen Lösungen. Es nimmt eine Vorreiterrolle bei softwarebezogenen technologischen Forschungs- und Entwicklungstrends ein. Die Schwerpunktbereiche sind Process and Quality Engineering, Rigorous Methods in Software Engineering, Knowledge-Based Vision Systems, Software Analytics and Evolution und Data Analysis Systems.

Visual Computing ist längst zu einer Schlüsseltechnologie in Wirtschaft und Gesellschaft geworden. Österreichs führendes Forschungs- und Entwicklungsunternehmen für Visual Computing ist die VRVis Zentrum für Virtual Reality und Visualisierung Forschungs-GmbH.

Als größtes außeruniversitäres Forschungszentrum im Süden Österreichs ist die Carinthian Tech Research AG (CTR) national und international ein wichtiger Partner, um neueste wissenschaftliche Erkenntnisse im Bereich Sensortechnologien in die industrielle Praxis zu transferieren.

 

Top-Technologietrends im Fokus

AI LAB bündelt Kompetenz für Künstliche Intelligenz

Artificial Intelligence (AI), also künstliche Intelligenz, ermöglicht nicht nur digitale Assistenten wie Siri oder Alexa, sondern auch die Voraussage für den optimalen Tauschzeitpunkt eines kritischen Maschinenteils. Kein Wunder also, dass dieses Anwendungsgebiet der Informatik als einer der Top-Technologietrends der kommenden Jahre gehandelt wird. Um die Kompetenz im Bereich AI zu bündeln, installiert die Johannes Kepler Universität am Linz Institute of Technology (LIT) ein eigenes AI LAB, mit dem auch ein Zentrum für Deep Learning entsteht. Deep Learning bezeichnet dabei die Anwendung künstlicher neuronaler Netze mit vielen Schichten (daher „tief“), um so komplexe Aufgaben durch Lernen aus Beispieldaten zu lösen. Ermöglicht wird Deep Learning erst durch neuartige Lernverfahren, große Datenmengen („Big Data“) und die Verfügbarkeit hoher Rechenleistungen.

Geleitet wird das AI LAB von Univ.-Prof. Sepp Hochreiter. Der gebürtige Deutsche ist seit 2006 an der Johannes Kepler Universität tätig und seine Erfindungen in der LSTM-Architektur (Long Short-Term Memory) befinden sich praktisch in jedem Handy. Im LIT AI LAB sollen unter anderem Deep Learning Methoden wie LSTM weiterentwickelt werden. In einem aktuellen Projekt werden etwa LSTM-Netze in große AI-Systeme integriert. Das Ziel dabei: nach Vorbild des menschlichen Gehirns mit Computern gewaltige Datenmengen auszuwerten und mit neuronalen Netzwerken Analysen durchzuführen.

 

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