Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) stellt entscheidende Weichen, um die digitale Transformation von Wirtschaft und Industrie voranzutreiben. Das KI-Anwendungsspektrum der neuen Forschungsprojekte im UAR Innovation Network ist breit: von Neurochirurgie und Intensivpflege in der Medizin über sichere Datenverarbeitung, stabile IT-Systeme und Präzision in der Produktion bis hin zur Qualitätsprüfung, zu nachhaltigem Design und maximaler Sicherheit in der Schifffahrt – vereint durch technologische Innovation und Nachhaltigkeit.
Von Neurochirurgie bis Intensivpflege
Intrakranielle Aneurysmen – Gefäßerweiterungen im Gehirn – können lebensbedrohlich sein. Das Projekt IASON verbessert die neurochi-rurgische Behandlung durch KI-gestützte Simulations- und Analysewerkzeuge. Die Projektpartner RISC Software, JKU Linz, Medizinische Fakultät Linz, eulerian-solutions, alpha medical concepts und R‘n‘B Consulting entwickeln eine Forschungsplattform, die Chirurg:innen bei der Eingriffsvorbereitung, Planung und Risikoeinschätzung unterstützt. Das Projekt MEDI-DOK zielt auf die Verbesserung der Intensivpflege durch KI-gestützte Auswertung unstrukturierter Freitextdaten. Diese Technologie soll die Sicherheit der Patient:innen erhöhen und das Personal entlasten. Hier arbeitet RISC Software mit der Medizinischen Fakultät Linz, dem LIT Law Lab der JKU Linz und passgenau-digital zusammen. Auch die rechtlichen Rahmenbedingungen für KI in der medizinischen Praxis werden untersucht.
Nachhaltige Industrie und stabile IT-Systeme
Die Projekte FEDAI4Industry und RefactorAI nutzen KI, um nachhaltige und effiziente Lösungen in der Industrie zu schaffen. FEDAI4Industry ermöglicht den sicheren Austausch von Betriebsdaten zwischen Unternehmen durch Föderierte KI (FKI), die Daten dezentral und lokal verarbeitet. Dies fördert Effizienz und Nachhaltigkeit, indem KI-Modelle ohne zentrale Datenspeicherung trainiert werden. Die Partner Pro2Future, JKU Linz und FRONIUS untersuchen den Einsatz insbesondere für die Solar- und Schweißindustrie. RefactorAI unterstützt die Modernisierung veralteter IT-Systeme (Legacy-Systeme) mit KI-gestütztem Refactoring. Pro2Future, JKU Linz, Dynatrace und IT Pro-Consulting & Software entwickeln eine Methodik, die durch den Einsatz generativer KI Zeit und Kosten spart, während die Stabilität unternehmenskritischer Systeme gesichert bleibt.
Präzision in Produktion und Prüfung von Metallen
Künstliche Intelligenz trägt zur Verbesserung industrieller Prozesse in der Stahlproduktion und zur Qualitätsprüfung von Metallbauteilen bei. Das Projekt AI4Lab2Plant entwickelt Machine-Learning-Modelle, die präzise Vorhersagen zur Beschichtungseigenschaft von Stranggussformen in der Stahlindustrie ermöglichen. Ziel ist es, diese Modelle nicht nur im -Labor, sondern auch in großtechnischen Anlagen anzuwenden. Das Konsortium aus FH OÖ, K1-MET und voestalpine Stahl stellt die Ergebnisse als Open-Source-Software bereit. IQMet fokussiert sich auf die zerstörungsfreie Qualitätsprüfung von Metallbauteilen wie Motorwellen und Schienenrädern. Mittels KI und Laser-Ultraschall sollen Qualitätsmerkmale effizienter erkannt werden, ohne Probenentnahme. RECENDT, RISC Software, STIWA Advanced Products und BRP-Rotax entwickeln gemeinsam KI-Modelle, die Bilddaten interpretieren und die industrielle Qualitätsprüfung optimieren.
Nachhaltiger Umgang mit Konsumgütern und sichere Schifffahrt
Mit den Projekten REPIX und MS-ParadiseAI soll Künstliche Intelligenz zu einem nachhaltigen Umgang mit Konsumgütern und hoher Sicherheit in der maritimen Schifffahrt beitragen. Im Projekt REPIX entwickeln PROFACTOR und TIGER Coatings Oberflächenbeschichtungen, die das Design von Produkten durch Belichtung mehrfach anpassbar machen. So kann das Erscheinungsbild verändert werden, was die Produktlebensdauer verlängert und Ressourcen schont. Anwendungsbereiche sind etwa Nagellackersatz oder anpassbare Küchenfronten. MS-ParadiseAI hingegen optimiert die Edge-KI für maritime Kollisionsvermeidung, die ohne dauerhafte Cloud-Anbindung funktioniert. Silicon Austria Labs und SEA.AI verbessern das bestehende Warnsystem für maritime Anwendungen mit KI-gestütztem Lernen, um Reaktionszeiten, Ausfallsicherheit und die Lebensdauer der Systeme zu maximieren.
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