Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz in der Schweiz: Forschung, Innovation und Hauptakteure

Die Schweiz hat sich in den letzten Jahren zunehmend als eines der führenden Zentren Europas im Bereich der künstlichen Intelligenz etabliert. Dank einer starken Mischung aus akademischer Forschung, privaten Investitionen, dynamischen Startups und einer robusten Infrastruktur positioniert sich das Land als führender Akteur. Dieser Artikel untersucht die Fortschritte der KI-Forschung in der Schweiz, wichtige Institutionen, innovative Unternehmen sowie Herausforderungen und Chancen.

Günstigeres ChatGPT-Abonnement

Forschung & Institutionen: Solide Grundlagen für Innovationen

1. Eidgenössische Technische Hochschulen: ETH Zürich & EPFL
   Die ETH Zürich (ETH Zurich AI Center) spielt eine zentrale Rolle in der Grundlagen- und angewandten Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Das Zentrum bringt Forschende aus verschiedenen Departementen zusammen, um an den Grundlagen der KI, ihren Anwendungen und ihren ethischen Implikationen zu arbeiten. AI ET-ZentrumH AI
   Auch die Eidgenössische Technische Hochschule Lausanne (EPFL) ist stark vertreten, sowohl in den Laboren als auch in den aus ihren Spin-offs hervorgegangenen Start-ups. 
2. Spezialisierte Forschungsinstitute
   • IDSIA (Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence) in Lugano: eines der Pionierinstitute, anerkannt für seine Arbeit in den Bereichen maschinelles Lernen, Robotik, intelligente Systeme usw. idsia.usi-supsi.ch
   • IDIAP in Martigny: aktiv in den Bereichen Computer Vision, Signalverarbeitung, multimodale Interaktion, Biometrie usw. Seine Rolle ist auch beim Technologietransfer in die Industrie wichtig. idiap.ch
   • ZHAW Zentrum für Künstliche Intelligenz (CAI) : angewandtes Hochschulzentrum, mit Fokus auf „menschlicher“ und vertrauenswürdiger KI, Ausbildung, konkrete Anwendungen für Unternehmen. zhaw.ch
3. Forschungslabore großer Technologieunternehmen
   • IBM Research Zürich : seit langem in der Schweiz präsent und an fortgeschrittenen KI-Forschungsprojekten beteiligt. https://research.ibm.com/labs/zurich
   • Microsoft Spatial AI Lab in Zürich: Schwerpunkte: Computer Vision, multimodale Modelle, Mixed Reality usw. Enge Zusammenarbeit mit der ETH Zürich. https://www.microsoft.com/en-us/research/lab/spatial-ai-zurich/
4. Infrastruktur & Ökosystem
   Die Schweiz profitiert von einer leistungsstarken Computerinfrastruktur, einem günstigen regulatorischen Rahmen (Datenschutz, Vertrauen, politische Stabilität) und einem robusten Startup-Ökosystem. Die Greater Zurich Area ist ein KI-Zentrum in Europa.

Private Akteure und Startups: Wer gestaltet Innovationen?

1. Innovative Startups und Scale-ups
   • Starmind International (Zürich): Software, die es großen Organisationen ermöglicht, Mitarbeiter über ein Wissensnetzwerk, das mit der Zeit lernt, mit internen Experten zu verbinden. 
   • Gamaya (Morges, Spin-off der EPFL): nutzt Drohnen und Hyperspektralkameras für die Präzisionslandwirtschaft und kombiniert Computer Vision und Datenwissenschaft, um den Gesundheitszustand von Nutzpflanzen zu analysieren. 
   • Wiege Bio : Biotechnologieunternehmen (Hauptsitz in den Niederlanden, Niederlassung in der Schweiz), das Software mithilfe von maschinellem Lernen für das Protein-Engineering entwickelt. 
   • EthonAI : Ein kürzlich gegründetes Startup, das sich auf kausale KI zur Verbesserung der industriellen Produktivität spezialisiert hat. Es hat sich erhebliche Finanzmittel gesichert und arbeitet mit großen Schweizer Marken wie Lindt und Roche zusammen. 
2. KI-Entwicklungs- und Beratungsunternehmen
   • STS Software GmbH : Schweizer Unternehmen, spezialisiert auf die Entwicklung von KI-Anwendungen, Integration, Computer Vision, NLP usw. 
   • Andere Unternehmen wie GoodFirms Liste der Schweizer KI-Agenturen (LeanBI, Visium usw.).

Nationale Initiativen und öffentliche Richtlinien

• Einsatz eines Open-Source-KI-Modells namens Apertus : nur anhand öffentlicher Daten geschult, wobei Transparenz, Rechenschaftspflicht und Ethik in der KI im Vordergrund stehen. 
• Microsoft kündigte eine Investition von ca. 400 Millionen US-Dollar Die KI- und Cloud-Infrastruktur in der Schweiz soll ausgebaut werden, unter anderem durch den Ausbau der Rechenzentren in Genf und Zürich. Ziel ist es, die lokale Nachfrage zu decken und Daten für sensible Sektoren wie das Gesundheitswesen und den öffentlichen Dienst im Land zu halten. 

Herausforderungen & Perspektiven

1. Ethische Herausforderungen und Regulierung
   Angesichts des Wachstums der KI muss die Schweiz die rasanten Innovationen meistern und gleichzeitig individuelle Rechte, Privatsphäre und Datensicherheit schützen. Der rechtliche Rahmen ist in einigen Bereichen noch unklar und erfordert klare Richtlinien.
2. Arbeitskräfte und Qualifikationen
   Die Ausbildung ausreichender Fachkräfte (Datenwissenschaftler, KI-Ingenieure, KI-Ethikexperten) hat Priorität. Universitäten, Hochschulen und Forschungsinstitute spielen dabei eine Schlüsselrolle, doch die Nachfrage übersteigt oft das Angebot.
3. Infrastruktur & Datensouveränität
   Rechenzentren, die nationale Cloud und Verarbeitungskapazitäten (Supercomputer) sind für die Verarbeitung grosser Modelle und sensibler Anwendungen unerlässlich. Im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und in anderen Sektoren ist die Datenhaltung in der Schweiz oft eine Voraussetzung.
4. Internationaler Wettbewerb
   Die Schweiz steht im Wettbewerb mit Ländern, die stark investieren (USA, China und die EU). Um wettbewerbsfähig zu bleiben, muss sie Kapital, ausländische Talente und internationale Partnerschaften anziehen und gleichzeitig ihre Neutralitäts-, Qualitäts- und Ethikstandards wahren.

Bilanz

Die Schweiz verfügt über ein äusserst solides Fundament für die Entwicklung künstlicher Intelligenz: Spitzenforschung, innovative Startups, lokal ansässige globale Unternehmen, eine robuste Infrastruktur und ein günstiges regulatorisches und ethisches Klima. Zwar bleiben zahlreiche Herausforderungen bestehen – Qualifikationen, Regulierung, Datenverarbeitung –, doch Initiativen wie Apertus, massive Investitionen (Microsoft usw.) und die Dynamik zwischen Universität und Industrie lassen eine vielversprechende Zukunft erwarten.