Coronavirus-Kurve in Österreich: Jetzt steht der zweite Lockdown im Raum

Israel hat es schon getan. Und auch in Österreich warnte Kanzler Sebastian Kurz heute anlässlich der Verkündung schärferer Coronavirus-Maßnahmen vor einem zweiten Lockdown.
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Der Parkring in Wien während des Lockdown am 24. März 2020 - Coronavirus-Kurve in Österreich: Der zweite Lockdown steht im Raum
Der Parkring in Wien während des Lockdown am 24. März 2020 (c) Adobe Stock - Riccoduro
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  • Es ist soweit: Erstmals hat mit Israel ein Land einen zweiten Corona-bedingten Lockdown ausgerufen.
  • Und es ist nicht das einzige: Österreichs Nachbarland Tschechien etwa reagierte bei der ersten Welle extrem schnell und verzeichnet jetzt einen höheren Anstieg als je zuvor.
  • Und auch in Österreich dominieren hohen Zahlen neu bestätigter Fälle in den vergangenen Tagen die Medien.
  • Zwar sind Werte wie Verdopplungszeitraum uns Steigerungsrate im Vergleich zum März niedrig – aber die Kurve wächst trotzdem stetig an.
  • Dass Kanzler Kurz den zweiten Lockdown in den Raum stellt, ist nicht mehr bloße Rhetorik.

Es ist soweit: Erstmals hat ein Land einen zweiten Corona-bedingten Lockdown ausgerufen. Es ist Israel, das bei der ersten Covid-19-Welle einer der internationalen „Musterschüler“ war. Nun erlebt das Land einen vorher nicht dagewesenen Anstieg an Fallzahlen, durch den man sich gezwungen sieht, abermals das öffentliche Leben massiv herunterzufahren. Israel ist zwar bislang das einzige Land, das soweit geht, aber nicht das einzige, das derzeit ein rapides Ansteigen der Coronavirus-Kurve verzeichnet.

Coronavirus-Kurve: Höchste Zahlen seit März in Österreich

Österreichs Nachbarland Tschechien etwa reagierte bei der ersten Welle extrem schnell und verzeichnet jetzt einen höheren Anstieg als je zuvor. Und auch in Österreich dominieren hohen Zahlen neu bestätigter Fälle in den vergangenen Tagen die Medien. Ein Blick auf das amtliche Covid-19-Dashboard verrät: So hohe Zahlen an Neuerkrankungen wurden tatsächlich seit knapp nach dem Peak Ende März nicht mehr gemessen.

Kurz spricht vom zweiten Lockdown

Kein Wunder also, dass die Bundesregierung heute eine abermalige Verschärfung der Coronavirus-Maßnahmen mit Montag verkündete (hier im Detail nachzulesen). Und Bundeskanzler Sebastian Kurz stellte dabei, mit Verweis auf Israel, deutlicher als zuvor die Möglichkeit eines zweiten Lockdowns in den Raum, falls die nun gesetzten Maßnahmen nicht die gewünschte Wirkung erzielen. „Das Ende der Fahnstange ist noch nicht erreicht“, so der Kanzler, der auch sonst recht scharfe Worte fand.

Steigerungsrate und Verdopplungszeitraum: Noch kein Grund zur Panik

Unmittelbare Panik – egal ob nun wegen des Virus oder wegen eines möglich zweiten Lockdowns – dürfte jedoch nicht angezeigt sein, wie auch die kürzlich eingeführte „Coronavirus-Ampel“ zeigt, wo noch kein Gebiet Orange eingefärbt ist. Ein genauer Blick auf die Coronavirus-Kurve im amtlichen Dashboard verrät, was an dieser Stelle bereits früher geschrieben wurde: Die zweite Welle ist da, aber sie ist anders.

Die Steigerungsrate der Fallzahlen ist nämlich erheblich geringer als während der ersten Welle. Von gestern auf Heute waren es etwa rund 7,6 Prozent. Im März gab es mehrere Tage mit Steigerungsraten um die 25 Prozent. Ein zweiter Wert, der Verdopplungszeitraum, schafft ein noch klareres Bild. Derzeit gibt es laut amtlichem Dashboard rund 4800 aktive Fälle. Die Hälfte davon, also rund 2400 aktive Fälle, wurden zuletzt am 19. August gezählt (auf diesem Dashboard gut nachzusehen) – übrigens drei Tage, nachdem Kurz meinte, dass der Virus „mit dem Auto“ komme und erstmals vor einem zweiten Lockdown warnte. Der letzte Verdopplungszeitraum betrug damit also etwas mehr als drei Wochen – im Gegensatz zu etwas mehr als drei Tagen Mitte März.

Coronavirus-Kurve: Zweiter Lockdown nicht mehr bloße Rhetorik

Und trotzdem: Seit Wochen steigt die Coronavirus-Kurve langsam, aber doch stetig wieder an. Und langsam, aber doch stetig wird dabei die Anzahl der täglich neu bestätigten Fälle höher. Wenn die abermalige Verschärfung der Coronavirus-Maßnahmen ab kommenden Montag diese Entwicklung nicht stoppt, wird auch Österreich wieder die Notbremse ziehen müssen, damit die Ausbreitung nicht außer Kontrolle gerät. Dass Kanzler Kurz den zweiten Lockdown in den Raum stellt, ist nicht mehr bloße Rhetorik.

die Redaktion

Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

Transfer Learning kann helfen, wenn nicht genug Daten für den Einsatz von KI-Anwendungen zur Verfügung stehen.
/wie-man-auch-mit-wenig-daten-ki-losungen-nutzen-kann/
(c) TRUMPF Maschinen Austria

Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt. Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können? Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden. Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann. Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).

Transfer Learning: Anschaulich illustriert

(c) SCCH

Links: Klassisches Machine Learning from Scratch bei dem für jeden Datensatz mit unterschiedlicher statistischer Charakteristik (z.B. Bilder einer Inspektionskamera für einen speziellen Bauteil) ein eigenes Modell gelernt wird (z.B. um einen Defekt im Bauteil zu erkennen). Das kann bei einem neuen Bauteil welcher nur in kleiner Menge produziert wird zu Problemen führen, da klassische Machine Learning Modelle sehr datenhungrig sind und schlechte Ergebnisse liefern, wenn zu wenige Daten vorhanden sind.

Rechts: Transfer Learning ist eine Erweiterung des klassischen Machine Learning Ansatz, die darauf abzielt Informationen neuer Daten mit Informationen alten Daten derart zu kombinieren, sodass das Problem von zu wenig Information (z.B. zu wenige Inspektionsbilder eines neuen Bauteils) gelöst werden kann.

Industrie als Vorreiter des Transfer Learning

„Seit 2010 setzen wir im Bereich Data Science Methoden des Transfer Learning ein. Vorbild waren Ansätze, mit denen bestehende Daten zur Problemlösung A mittels Künstlicher Intelligenz (KI) auf ein verwandtes Problem B übertragen werden können“, sagt Bernhard Freudenthaler, Area Manager Software Science am SCCH.

Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern. „Der Vorteil für Industriebetriebe liegt in der Zeiteinsparung. Denn ohne Transfer Learning muss für jede Maschinenkonfiguration das Training der KI wieder von Neuem begonnen werden.

Transfer Learning ist auch Thema im COMET-Projekt Deepred (Deep Learning based Predicictive Analytics and Optimization). Ein Schwerpunkt ist die Unterstützung vieler ähnlicher Prozesse mit dem Ziel, die richtige Lösung ohne teure, umfassende und prozessspezifische Datensammlung zu finden. Dadurch können KI-basierte Produktionsprozesse flexibler gestaltet und Trainingszeiten des KI-Modells im besten Fall ganz vermieden werden“, so Freudenthaler.

Künstliche Intelligenz für die Blechfertigung

In einer Forschungskooperation arbeitet das SCCH außerdem mit dem oberösterreichischen Maschinenbauunternehmen TRUMPF Maschinen Austria zusammen. „Wir sehen diese Entwicklung als große Chance“, sagt dazu Bernhard Fischereder, Leiter Forschung und Entwicklung bei TRUMPF: „Ziel der langfristigen Zusammenarbeit ist es, die Erkenntnisse der aktuellen Forschung zur Künstlicher Intelligenz und Industrie 4.0 in der Blechbearbeitung zu verankern.“

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