Artificial Intelligence

NXAI übertrifft Konkurrenz mit AI-Zeitreihenanalyse-Modell TiRex

Sepp Hochreiter, Chief Scientist von NXAI © NXAI
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Das Linzer AI-Startup NXAI präsentiert mit TiRex ein neues Zeitreihenmodell, das internationale Konkurrenzmodelle in Leistung und Effizienz übertreffen soll. Mit dem Modell hat es die Jungfirma sofort an die Spitze der offiziellen Leaderboards / Leaderboard 2 geschafft und liegt damit vor Tech-Riesen wie Amazon, Alibaba, Google und Salesforce. Das System, das auf der xLSTM-Technologie basiert, erreicht mit nur 35 Millionen Parametern Spitzenwerte in der Vorhersagegenauigkeit.

Zeitreihenmodelle wichtig für Industrie

„Wir sprechen hier nicht mehr über kleine Verbesserungen, sondern über eine deutliche Qualitätssteigerung durch TiRex im Vergleich zu anderen Modellen und das im Kurz- als auch im Langzeitbereich”, erklärt Sepp Hochreiter, Chief Scientist von NXAI und Lehrstuhlinhaber an der JKU Linz. Zeitreihen sind in der Regel eine zeitliche Abfolge von Daten. Sie und ihre Analyse bestimmen laut NXAI den industriellen Alltag auf der ganzen Welt.

„Viele Menschen schauen auf Large Language Models wie ChatGPT, aber die großen Potenziale in der Industrie liegen woanders; beispielsweise in schnellen und speichereffizienten Zeitreihenmodellen – im Auto, in der Maschine, am Förderband, beim Schweißen oder in der Robotik. Überall dort fallen Zeitreihendaten an. Vortrainierte Zeitreihenmodelle werden heute millionenfach heruntergeladen und schon wirtschaftlich genutzt“, erklärt Albert Ortig, CEO von NXAI.

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NXAI kann TiRex auf verschiedene Endgeräte anpassen

Die Einsatzgebiete von TiRex erstrecken sich über verschiedene Industriebereiche. In der Automobilindustrie verbessert das System die Vorhersage von Ladezuständen, während es in der Intralogistik den Materialfluss optimiert. Auch in der Medizintechnik, beispielsweise bei der EKG-Analyse und Herzsegmentierung am Imperial College London, zeigt das System bereits vielversprechende Ergebnisse.

Das Herzstück von TiRex ist die xLSTM-Technologie, die sich durch besondere Anpassungsfähigkeit und Effizienz auszeichnet. Das System ermöglicht In-Context-Learning und Zero-Shot-Vorhersagen, wodurch auch Nicht-Expert:innen das Modell als Prognosewerkzeug nutzen können. Die Technologie übertreffe dabei traditionelle Transformer-Architekturen in Geschwindigkeit und Flexibilität.

NXAI ist besonders stolz auf die Fähigkeit zur Chip-Allokation, die den Einsatz auch auf weniger leistungsstarken Endgeräten ermöglicht. „Das ist ein großer Vorteil unserer xLSTM-Technologie. Wir können das Modell auf die verschiedenen Endgeräte anpassen. Das kann die Transformer-Technologie nicht“, erklärt Hochreiter.

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