29.06.2020

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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Corona
(c) Adobe Stock / CREATIVE WONDER

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

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Mit Ignite Ventures ist die WU eine von fünf Hochschulen, die im Rahmen von Modul 1 der Spin-off Initiative eigene Beteiligungsstrukturen aufgebaut haben. | (c) BOAnet_LC

Österreichs Hochschulen sollen als Quelle neuer Unternehmen an Schlagkraft gewinnen. Im Rahmen von Modul 1 der Spin-off Initiative unterstützt das Austria Wirtschaftsservice (aws) dafür ausgewählte Hochschulen mit einer Anschubförderung von insgesamt 1,5 Millionen Euro beim Auf- und Ausbau professioneller Ausgründungs- und Beteiligungsstrukturen, die internationalen Standards entsprechen.

Finanziert wird die Förderung aus Mitteln der Nationalstiftung für Forschung, Technologie und Entwicklung (Fonds Zukunft Österreich), die Projektlaufzeit beträgt rund drei Jahre. Ziel ist es, akademische Spin-offs frühzeitig auf Gründungs- und Skalierungstauglichkeit vorzubereiten und damit jene strukturelle Lücke zu schließen, die Österreich im internationalen Vergleich seit Jahren aufweist.

Was die einzelnen Häuser vorweisen

Die BOKU University begleitet mit der hundertprozentigen Tochter Connective Base GmbH Spin-offs und Startups aus dem universitären Umfeld vom ersten Prototyp bis zum Exit. Im ersten Jahr wurden gemeinsam mit internationalen Expert:innen die rechtlichen und strukturellen Grundlagen für einen professionellen und raschen Ausgründungs- und Investmentprozess geschaffen. Erste Beteiligungen und Spin-offs befinden sich laut Aussendung bereits in Umsetzung.

An der JKU wurde im September 2025 die JKU Technology Transfer GmbH (TTG) gegründet. Als Teil des House of Research and Innovation (HoRI) entwickelt sie Schutzrechts- und Verwertungsstrategien, initiiert Kooperationen mit Unternehmen und begleitet Forschende auf dem Weg zum Spin-off.

Das 2024 gegründete MedLifeLab der Medizinischen Universität Innsbruck begleitet Wissenschaftler:innen und Gründer:innen in den Bereichen Life Sciences, MedTech und BioTech von der Idee bis zur marktreifen Lösung, von Technologietransfer und IP-Management bis zu Unternehmensgründung und Finanzierung. Über Bildungsangebote und Community Building soll ein Ökosystem entstehen, das Tirol regional und international vernetzt.

Die TU Wien hat mit NOCTUA Science Ventures gemeinsam mit Speedinvest einen eigenen Spin-off-VC-Fonds aufgebaut. Er soll mehr als 40 österreichische Spin-offs finanzieren und bis Ende 2026 ein Zielvolumen von bis zu 25 Mio. Euro erreichen. Bis dato wurden über 200 österreichische Spin-offs gesichtet und evaluiert. Über die technischen Hochschulen der TU Austria als Gesellschafter und Partner soll eine tiefe Verankerung in den Universitäten sichergestellt werden.

WU Ignite Ventures setzt bereits am sogenannten „Ignite Moment“ an. Gründer:innen erhalten bis zu 50.000 Euro Pre-Seed-Kapital in zwei Tranchen über ein gründerfreundliches SAFE-Instrument, dazu Zugang zum WU-Netzwerk und eine Alumni-Co-Investment-Plattform. Drei Investments wurden bereits getätigt, zudem startete gemeinsam mit VC-Partnern ein VC Analyst Program für WU-Studierende.

Tipp der Redaktion

brutkasten hat sich dem Thema akademische Ausgründungen im vergangenen Jahr in der Serie From Science to Business gewidmet und dabei beleuchtet, wie aus Forschung heraus Unternehmen entstehen und welche Strukturen es dafür braucht.

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AI Summaries

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

  • 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.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

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

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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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  • Künftig könnte man auch auf weitere Datenquellen wie etwa Mobilitätskarten aus Facebooks „Data for Good“-Team zugreifen, heißt es weiter seitens Facebook.

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

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