KI-Spitzenforschung in Klagenfurt: Die AAU mischt regelmäßig auf der weltweiten Bühne der KI-Forschung mit

KI-Forschung made in Klagenfurt erlangt regelmäßig Sichtbarkeit auf den weltweit prestigeträchtigsten KI-Konferenzen. Patrick Rodler vom Institut für Artificial Intelligence und Cybersecurity ist einer, der seine Forschungsaktivitäten auf diesen Events regelmäßig präsentiert. Wir unterhalten uns mit ihm über seine Erfahrungen, sprechen über einige dort präsentierte Forschungsresultate und beleuchten aktuell laufende Projekte.

Klagenfurt auf der Weltkarte der KI

Wer an die großen Namen der globalen KI-Forschung denkt, denkt an MIT, Stanford, Oxford – oder an die Technologiegiganten aus dem Silicon Valley. Dass dabei auch eine mitteleuropäische Universität wie die Alpen-Adria-Universität Klagenfurt (AAU) regelmäßig mitzumischen vermag, ist keine Selbstverständlichkeit. Und doch passiert genau das, immer wieder.

Patrick Rodler, Forscher am Institut für Artificial Intelligence and Cybersecurity (AICS) der AAU, ist ein Wissenschaftler, der die AAU auf dieser Bühne immer wieder erfolgreich vertritt. Er präsentiert seine Forschungsarbeiten regelmäßig auf den größten und bedeutendsten KI-Konferenzen der Welt. In diesem Jahr war er erneut auf der AAAI Conference on Artificial Intelligence in Singapur vertreten, wo Tausende der weltbesten KI-Forschenden zusammenkommen, um wegweisende Arbeiten aus allen Bereichen der Künstlichen Intelligenz vorzustellen und zu diskutieren – und wo oftmals Weichen für die Zukunft der KI-Forschung gestellt werden.

„Ich brenne für mein Fach“

Wie erleben Sie es, die AAU auf solchen Weltklasse-Events zu vertreten?

„Es ist jedes Mal wieder ein besonderes Gefühl – und auch eine große Verantwortung, zumal ich oft der einzige Vertreter der AAU auf diesen Events bin. Ich bin sehr stolz darauf, die AAU dort repräsentieren zu dürfen und zeigen zu können, dass aus Klagenfurt heraus Forschung entsteht, die auf der großen internationalen Bühne mithalten kann.“

Besonders stolz ist Rodler auf eine außergewöhnliche Leistung: Ihm gelang es, innerhalb eines Jahres auf allen drei Top-KI-Konferenzen – AAAI, IJCAI und ECAI – mit Beiträgen vertreten zu sein; und nicht nur das: Alle drei Arbeiten hat er ohne Koautoren eigenständig konzipiert, durchgeführt und verfasst – eine Facette, die der Leistung noch zusätzliches Gewicht verleiht. „Der Weg dorthin war alles andere als einfach. In meinen Anfängen in der Forschung schien aufgrund des hochkompetitiven Auswahlprozesses selbst eine einmalige Akzeptanz bei solchen Konferenzen wie ein kleines Wunder. Aber ich brenne für mein Fach und liebe meine Arbeit – und das hat mir geholfen, auch in schwierigen Phasen den Fokus zu behalten, kontinuierlich weiterzumachen und dabei stets die Qualität meiner Forschung in den Vordergrund zu stellen. Dass ich damit letztlich einen kleinen Beitrag zum Fortschritt eines so spannenden und relevanten Feldes leisten darf – dafür bin ich wirklich dankbar“, so Rodler.

Mehr als nur Präsentieren: Vernetzen, Inspirieren, Entdecken

Solche Konferenzen sind weit mehr als eine Bühne für fertige Ergebnisse. Sie sind Taktgeber für die gesamte Disziplin – ein Ort, an dem neue Ideen geboren werden, bevor sie möglicherweise die Welt verändern.

„In diesen Energiefeldern aus Tausenden klugen Köpfen und einem wahren Ideenfluss zu versinken treibt mich immer wieder an, größer zu denken, ‚out of the box‘ zu gehen und Probleme aus völlig neuen Blickwinkeln zu betrachten. Man trifft Menschen, die an denselben oder ähnlichen Fragen arbeiten, aber mit völlig anderen Ansätzen, oder an vollkommen anderen Problemen, aber mit ähnlichen Ideen. Nicht selten bahnen sich aus einem kurzen Gespräch am Rande einer Session Kollaborationen an, die später zu gemeinsamen Projekten führen.“

Ein konkretes Beispiel: Im Anschluss an die AAAI 2026 organisierte Rodler auf Basis der dort geknüpften Kontakte einen Workshop zur Intensivierung der Zusammenarbeit mit der Partneruniversität Udine – mit einer klaren Vision: die AAU als wichtigen überregionalen Forschungshub weiter zu etablieren.

Die Forschung: Wenn KI denkt wie ein Mensch – oder ein:e Detektiv:in

Worum geht es in Ihrer Forschung?

„Mein Kernthema ist die automatische Fehlerdiagnose und -behebung in komplexen Systemen – also: Wie kann man mithilfe von KI erkennen, wo ein System fehlerhaft ist, und es mit minimalem Aufwand für Mensch und Maschine wieder zum Laufen bringen? Das klingt vielleicht abstrakt, ist aber hochrelevant: Die Methoden sind anwendbar auf Software, Hardware, Roboter, Drohnen, Autos, Schaltkreise, Wissensbasen, Empfehlungssysteme, Tabellenkalkulation, industrielle Planungs- und Konfigurationssysteme – und vieles mehr.“

Auf der AAAI 2026 präsentierte Rodler eine Arbeit über optimale Abstraktionsebenen beim KI-gestützten Software-Debugging: Er und seine Koautoren zeigten, dass mehr Detail nicht immer besser ist – und dass eine KI, die auf der richtigen Abstraktionsebene denkt, komplexe Fehlerfindungsaufgaben bis zu 10.000-mal schneller lösen kann, oft ohne Einbußen bei der Genauigkeit: ein Schritt hin zu KI, die sich menschliche Denkmuster und -strategien kombiniert mit der Schnelligkeit von Computern zunutze macht, um schwierige Aufgaben rascher, smarter und skalierbarer zu lösen.

Auf einer ECAI-Konferenz präsentierte er eine Arbeit, die eine seit über 35 Jahren offene Forschungsfrage beantwortete – ursprünglich 1987 von Raymond Reiter, einem der Pioniere der KI-Forschung, aufgeworfen. Reiters einflussreicher Algorithmus, über 4.800-mal zitiert, ist durch Rodlers Arbeit nun auch in dynamischen, interaktiven Szenarien effizient einsetzbar – mit Zeitgewinnen von bis zu 800 % für den Nutzer bzw. die Nutzerin. Weitere Arbeiten widmeten sich speichereffizienten Diagnoseverfahren, die auch auf ressourcenarmen Geräten – etwa auf Mobilgeräten oder im IoT-Bereich – zuverlässig funktionieren, wo herkömmliche Methoden an ihre Grenzen stoßen; oder der Lösung des wichtigen Messempfehlungsproblems, welches vor Rodlers Arbeit einen entscheidenden Engpass in der Diagnose von Systemen darstellte und nun der Systemtechniker:in in Sekundenschnelle optimale Mess- und Reparaturstellen im System aufzeigen kann.

Große Projekte, große Wirkung

Patrick Rodlers Forschung bleibt nicht im akademischen Elfenbeinturm. Als Projektleiter des FFG-Projekts SAELING – mit einem Gesamtvolumen von rund 1,8 Millionen Euro – arbeitet er gemeinsam mit Kollegen an der AAU, den Industriepartnern Siemens und voestalpine sowie dem renommierten Forschungspartner KU Leuven aus Belgien an KI-Systemen zur Optimierung von Metallschneideprozessen. Dabei werden zwei bislang weitgehend getrennt beforschte Stränge der KI zusammengeführt: rationale KI (regelbasiertes, logisches Schlussfolgern) und lernende KI (datengetriebenes maschinelles Lernen).

Die erwarteten Ergebnisse sind beeindruckend: „Wir wollen Energieeinsparungen in der Größenordnung des Verbrauchs ganzer Kleinstädte sowie signifikante Prozesskostensenkungen durch effizientere Planung und Ressourcennutzung erzielen, und das Ganze kombiniert mit einer deutlich verbesserten Kundenzufriedenheit. Unsere Zwischenergebnisse zeigen bereits ganz klar in diese Richtung.“ Das Projekt ist Teil der Förderschiene AI for Green – und die entwickelten Prototypen sollen bewusst generisch gehalten sein, um auch in anderen Kontexten, etwa in Produktionsunternehmen oder Smart Buildings, eingesetzt werden zu können.

Parallel dazu ist Rodler als Key Researcher im Bilateral AI Cluster of Excellence tätig, einem Konsortium der österreichweit führenden Institutionen im KI-Bereich. Dort steht ebenfalls die Integration von rationaler und lernender KI im Mittelpunkt – mit dem Ziel, KI-Systeme vielseitiger, eigenständiger und breiter kompetent zu machen. „Es besteht ein enormes Synergiepotenzial, wenn man langsames, aber präzises und beweisbares logisches Denken mit der schnellen, intuitiven Anwendung von gelerntem Wissen kombiniert. Daraus entstehen Kombinationen aus Schnelligkeit, Informationsfülle, Verständlichkeit und Zuverlässigkeit, die bislang kaum vorstellbar waren – und ich glaube, wir sind an der AAU in einer sehr guten Position, dazu wesentliche Beiträge zu leisten.“

Wohin geht die Reise?

Autonome KI-Agenten und LLMs: Riesiges Potenzial, viele offene Fragen

Ein weiteres Thema, das die KI-Forschung derzeit in besonderem Maße bewegt, sind Large Language Models (LLMs) – also jene KI-Sprachmodelle, die seit einigen Jahren als Chatbots in unsere Haushalte Einzug gehalten haben. In industriellen und kommerziellen Kontexten können sie eine Wirkung entfalten, die noch lange nicht vollends verstanden ist. Besonders dann, wenn solche Modelle nicht isoliert, sondern, zum Beispiel als eigenständige Agenten, geeignet kombiniert und orchestriert werden, zeigen sie Fähigkeiten, die selbst Expert:innen immer wieder überraschen – etwa wenn sie Lösungsmethoden für schwierige oder bislang ungelöste Probleme programmieren, in einer Qualität, die bis vor Kurzem kaum vorstellbar war. Genau diese Möglichkeiten auszuloten und wissenschaftlich zu durchdringen ist eines der spannendsten aktuellen Forschungsgebiete – und eines, dem sich ein Team am AICS unter der Leitung von Gerhard Friedrich, dem auch Patrick Rodler angehört, mit großem Eifer widmet. Das durch dieses Team entwickelte Tool „CheckMate“, welches harte Optimierungsprobleme in der Industrie automatisiert und zugleich besser lösen kann als derzeit führende Systeme, wird in Kürze auf der IJCAI 2026, einer der drei Top-KI-Konferenzen, dem Fachpublikum vorgestellt.

Generell stellen sich bei der Verwendung von LLMs unweigerlich neue Fragen: Da diese Modelle bekanntlich nicht immer korrekte Antworten liefern, rücken die automatische Erkennung und Behebung von Fehlern in KI-generierten Outputs, die Erklärbarkeit, warum ein bestimmtes Ergebnis vorgeschlagen wird, und die Beweisbarkeit der Korrektheit – etwa von automatisch generiertem Programmcode – immer mehr ins Zentrum der Aufmerksamkeit. „Das werden ganz zentrale Forschungsfragen der nächsten Jahre – ein Feld mit enormem Potenzial“, ist Rodler überzeugt – und eines, das ihn angesichts seiner langjährigen Forschung zu genau diesen Themen ganz besonders in seinen Bann zieht.