Corona-Ausbreitung: Facebook und die Uni Wien erstellen Prognosen via AI

Facebook und die Uni Wien nutzen offene Daten, um eine Prognose über die Ausbreitung des Coronavirus auf Bezirksebene zu erstellen.
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  • Facebook erstellt zusammen mit der Fakultät Mathematik und der Forschungsplattform Data Science der Universität Wien auf Bezirksebene KI-gestützte Vorhersagen darüber, wo und wie schnell Corona sich in Österreich ausbreitet.
  • Die Partner nutzen dabei  öffentliche Daten der österreichischen Regierung über die bestätigten Corona-Fälle und erstellen auf dieser Basis wöchentliche 7-Tage-Prognosen.
  • „Um anpassungsfähige Modelle zu generieren, die auf plötzliche Veränderungen in den jeweiligen Gebieten reagieren können, setzen wir eine Vielzahl von Techniken ein, darunter multivariate Hawkes-Prozesse, tiefe relationale Autoregression sowie „Neural Jump“ stochastische Differentialgleichungen“, heißt es bezüglich der Methodik in einem Blogpost von Facebook: „Alle unsere Modelle berücksichtigen die Beziehungen zwischen verschiedenen Bezirken.“
  • Die Initiative in Österreich baut auf ähnlichen Aktionen zur Corona-Prognose in den USA auf.
  • Künftig könnte man auch auf weitere Datenquellen wie etwa Mobilitätskarten aus Facebooks „Data for Good“-Team zugreifen, heißt es weiter seitens Facebook.

Ist das Coronavirus in Österreich schon besiegt? Oder kommt im Herbst, beziehungsweise Winter eine zweite Welle auf uns zu? Wo liegen die kritischen Hotspots der Corona-Pandemie? Das sind Fragen, die derzeit ganz Österreich beschäftigen – und im Rahmen Partnerschaft sollen sie zumindest teilweise beantwortet werden. So erstellt Facebook zusammen mit der Fakultät Mathematik und der Forschungsplattform Data Science der Universität Wien auf Bezirksebene KI-gestützte Vorhersagen darüber, wo und wie schnell Corona sich in Österreich ausbreitet.

+++Coronavirus: News, Daten und Hintergründe+++

Mit diesen lokalen Prognosen sollen die Behörden und Gesundheitsdienstleister besser verstehen, wie die Pandemie sich ausbreitet, nachdem in bestimmten Regionen Einschränkungen gelockert beziehungsweise die lokalen Bedingungen und Vorschriften geändert wurden. Damit ergänzt das Tool andere Werkzeuge, die den aktuellen Status-quo visualisieren, wie etwa das Info-Dashboard des Gesundheitsministeriums und die Karte des CSH, in der Bundesländer mit einem Ampelsystem ausgewiesen werden.

Mit Open Data gegen Corona

Die Partner nutzen dabei  öffentliche Daten der österreichischen Regierung über die bestätigten Corona-Fälle und erstellen auf dieser Basis wöchentliche 7-Tage-Prognosen. „Um anpassungsfähige Modelle zu generieren, die auf plötzliche Veränderungen in den jeweiligen Gebieten reagieren können, setzen wir eine Vielzahl von Techniken ein, darunter multivariate Hawkes-Prozesse, tiefe relationale Autoregression sowie „Neural Jump“ stochastische Differentialgleichungen“, heißt es bezüglich der Methodik in einem Blogpost von Facebook: „Alle unsere Modelle berücksichtigen die Beziehungen zwischen verschiedenen Bezirken.“

Das bedeutet: Ein Aufwärtstrend in einem Gebiet könnte beispielsweise die Vorhersagen für benachbarte Bezirke beeinflussen. Facebook stellt diese Projektionen den Partnern an der Universität Wien zur Verfügung, die diese Informationen wiederum nutzen, um Trends zu analysieren und die Ergebnisse mit Gesundheitsbehörden zu teilen.

Facebooks „Data for Good“-Team

Die Initiative in Österreich baut auf ähnlichen Aktionen zur Corona-Prognose in den USA auf. Künftig könnte man auch auf weitere Datenquellen wie etwa Mobilitätskarten aus Facebooks „Data for Good“-Team zugreifen, heißt es weiter seitens Facebook. Zuvor hatte Facebook auch virtuelle Informationszentren eingerichtet und an der Übersetzung von zum Beispiel Fachausdrücken zur Bekämpfung der Corona-Pandemie mitgewirkt.

Auf der Website von Facebooks „Data for Good“ heißt es, dass Gesundheitssysteme nur effizient agieren und präventive Maßnahmen setzen können, wenn sie eine entsprechende Datenlage über die Verbreitung des Coronavirus haben. Schon jetzt biete man daher Forschern und NGOs entsprechende Daten zu Bevölkerungsbewegungen an. Diese Daten seien aus Datenschutzgründen aggregiert.

Video: Data for Good im Kampf gegen Corona

Redaktionstipps

Dominik Perlaki

„Wäre nur kurzfristig gewesen“: Grazer Startup ließ 2Min2Mio-Deal platzen

Bei 2 Minuten 2 Millionen einigte sich das Grazer Startup Reeloq mit Katharina Schneider und Hans Peter Haselsteiner. In den Verhandlungen entschied man sich dann aber gegen das Investment.
/reeloq-2-minuten-2-millionen-deal-geplatzt/
Reeloq, Antidrop-System, ANti-Drop-System, Handyschutz, Bergsteigen, Sport, Bau, 2 Minuten 2 Millionen, Martin Rohla, Leo Hillinger, Katharina Scheider, Hans Peter Haselsteiner, Florian Gschwandtner
(c) Reeloq - Lukas Watzinger und Julia Schadinger, Gründer von Reeloq, mit ihrem Anti-Drop-System.

An einen Skilift-Kartenhalter erinnert das patentierte Anti-Drop-System des Grazer Startups Reeloq. Allerdings können damit auch schwerere Gegenstände wie etwa Smartphones, Action Cams oder auch Werkzeug am Körper gehalten werden. Zielgruppe sind nicht nur Sportler, sondern auch Professionisten wie Feuerwehrleute. Und das Produkt überzeugte auch bei 2 Minuten 2 Millionen.

2 Minuten 2 Millionen-Deal platzt auf Wunsch des Startups

Doch schon nach der Ausstrahlung der Sendung im Mai, war nicht klar, ob ein 75.000 Euro-Deal mit Katharina Schneider und Hans Peter Haselsteiner tatsächlich zustande kommt – der brutkasten berichtete. Tatsächlich platze der Deal, wie Reeloq-Gründer Lukas Watzinger nun sagt – und zwar auf Wunsch des Startups.

„Es wäre für Reeloq nur ein finanziell kurzfristiger Erfolg gewesen, mir liegt aber der langfristige und nachhaltige Erfolg am Herzen“, schreibt Watzinger in einer Aussendung. Das bedeutet allerdings nicht, dass der Auftritt bei 2 Minuten 2 Millionen dem Startup nichts brachte. Nach der Ausstrahlung sei das Interesse am Produkt „immens“ gewesen, heißt es vom Unternehmen, „es wurde in nur zwei Stunden die Menge verkauft, die für den gesamten Sommer geplant war“.

Reeloq: Jahresziel schon im Oktober erreicht

Doch längere Lieferzeiten wegen Corona hätten den Lieferprozess erschwert. Daher haben man „in unzähligen Nachtschichten“ die Produkte selbst zusammengebaut. „Es war eine sehr arbeitsintensive und stressige Zeit“, erzählt Julia Schadinger, die für Marketing und Sales zuständig ist. Die Lieferprobleme seien so aber gelöst worden.

Das gesetzte Jahresziel habe man dann bereits im Oktober erreicht. Neben der E-Commerce-Schiene gab es auch bereits erste Listungen im stationären Handel, etwa bei Gigasport. Zudem bestehen Kooperationen mit dem österreichischen Bundesfeuerwehrverband, dem Grazer Alpenverein und einzelnen Bergrettungsgruppen. In diesem Rahmen sei ab 50 Stück auch ein Co-Branding möglich, heißt es von Reeloq.

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29.06.2020

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  • Die Partner nutzen dabei  öffentliche Daten der österreichischen Regierung über die bestätigten Corona-Fälle und erstellen auf dieser Basis wöchentliche 7-Tage-Prognosen.
  • „Um anpassungsfähige Modelle zu generieren, die auf plötzliche Veränderungen in den jeweiligen Gebieten reagieren können, setzen wir eine Vielzahl von Techniken ein, darunter multivariate Hawkes-Prozesse, tiefe relationale Autoregression sowie „Neural Jump“ stochastische Differentialgleichungen“, heißt es bezüglich der Methodik in einem Blogpost von Facebook: „Alle unsere Modelle berücksichtigen die Beziehungen zwischen verschiedenen Bezirken.“
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