Um die Kompetenz Österreichs im Bereich Künstlicher Intelligenz (KI) zu stärken, schlägt die Universitätenkonferenz (Uniko) in einem Positionspapier die Einrichtung eines KI-Instituts im Rahmen des europäischen KI-Netzwerks Ellis sowie die Schaffung von Rechen-Infrastruktur vor. Für ersteres wären jährlich rund 30 Mio. Euro erforderlich, für letztere Anschaffungskosten in Höhe von 40 Mio. Euro.

Verzögerung

In dem Positionspapier begrüßen die Universitäten die Initiative zur Erstellung einer österreichischen KI-Strategie. Diese sollte eigentlich bei den diesjährigen Alpbacher Technologiegesprächen präsentiert werden. Daraus wird aufgrund der innenpolitischen Situation aber nichts, ein Beschluss bleibt wohl der nächsten Regierung vorbehalten.

Mit den von der Uniko vorgeschlagenen Maßnahmen soll auch der Forschungsstandort Österreich in der internationalen KI-Community, speziell in den beiden europäischen KI-Netzwerken Ellis und Claire verankert werden. "Österreich muss hier eine maßgebliche Rolle spielen", heißt es in dem Papier.

Das Netzwerk Ellis (European Laboratory for Learning and Intelligent Systems) plant laut dem Papier, die wichtigsten Standorte für die KI-Bereiche Deep Learning und Machine Learning zu vernetzen. Österreich habe "ausgezeichnete Chancen", neben der ETH Zürich, der Universitäten Tübingen und Cambridge einer der wenigen begehrten Standorte eines Ellis-Instituts zu werden. Dies würde eine jährliche nationale Finanzierung in der Größenordnung von rund 30 Mio. Euro für zehn bis 15 Forschungsgruppen für die nächsten zehn Jahre erfordern.

Nationales KI-Netzwerk

Weil in Österreich sowohl die universitäre KI-Forschung als auch die Unternehmensstruktur kleinteilig gestaltet sei, sollte auch ein nationales KI-Netzwerk geschaffen werden, meint die Uniko. Für ein solches Programm wären jährlich 15 Mio. Euro zur Finanzierung von rund 100 Doktoranden und Postdocs notwendig.

Schließlich wird in dem Papier die Schaffung von Rechenkapazität, insbesondere eines Graphikkarten-Clusters (GPU-Cluster), für notwendig erachtet, um im internationalen Wettbewerb der KI-Forschung mithalten zu können. Vorgeschlagen wird die Einrichtung eines GPU-Clusters mit rund 10.000 GPUs, der exklusiv der akademischen Forschung im Bereich des Deep Learnings zur Verfügung steht. Die Anschaffungskosten dafür werden mit rund 40 Mio. Euro beziffert.

Als "essenziell" wird in dem Papier zudem die Verfügbarkeit von Daten für die Forschung bezeichnet. Dazu sollten geeignete Datenpools bzw. Zugriffsmöglichkeiten mit entsprechenden Rechtsgrundlagen für deren Nutzung geschaffen werden. (APA, 16.8.2019)