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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ContexMesh
© ContexMesh - (vlnr): Thomas Fröis, Kathrin Fröis, Manuel Scheiderbauer.

ContextMesh wurde 2023 von Thomas Fröis, Kathrin Fröis und Manuel Scheiderbauer gegründet. Das Startup ersetzt Stahlbewehrungen im Betonbau durch Bewehrungslösungen aus Carbon-, Basalt- und AR-Glasfasern (Anm.: AR = alkaliresistent). Diese Materialien sollen eigenen Angaben zufolge über eine „exzellente Korrosionsbeständigkeit sowie außergewöhnliche Langlebigkeit“ verfügen, die es ermöglichen, bis zu 70 Prozent an Beton einzusparen und damit den CO2-Fußabdruck maßgeblich zu senken, so der Claim.

ContexMesh: Skalierung geplant

Durch diese Materialeinsparungen gemeinsam mit dem geringen Gewicht der Bewehrungen sollen zudem die Arbeit auf der Baustelle erleichtert und die Bauzeit verkürzt werden. Dafür und für seine nichtmetallischen Bewehrungslösungen gab es jetzt ein Investment in siebenstelliger Höhe.

„Das Investment markiert einen entscheidenden Meilenstein und ermöglicht den gezielten Ausbau des Standorts Vorarlberg als Technology-Hub für Advanced Materials, Forschung und Produktion, sowie Skalierung des Vertriebs im EU-Raum“, heißt es per Aussendung. Die Investoren werden nicht genannt.

Basis des Unternehmens aus der Forschung

Die konkrete technologische Basis des Unternehmens ist das Ergebnis von mehr als 14 Jahren intensiver Forschung und Entwicklung. Durch diese wissenschaftliche Fundierung und eine enge Kooperation mit Universitäten wurde Expertise in den Bereichen Material-Science, Bemessung und Planung aufgebaut.

Die hauseigenen Bewehrungslösungen von ContexMesh kommen insbesondere in der Sanierung von Beton-Infrastruktur wie Brücken und Unterführungen, in der Betonfertigteilindustrie etwa bei Fassadenplatten und Sandwichwänden sowie in Neubauprojekten zum Einsatz – darunter auch Anwendungen wie 3D-Betondruck, beispielsweise bei Bodenplatten und Kanalanlagen.

Krumbachbrücke saniert

Seit der Gründung hat das Unternehmen bereits einige Projekte realisiert. Als globales Pionierprojekt gilt für die Vorarlberger die Sanierung der 120-Meter langen Krumbachbrücke in Damüls, die als Bauwerk komplett mit nichtmetallischer Bewehrung saniert wurde.

Zentrales Alleinstellungsmerkmal von ContexMesh bildet die automatisierte Fertigungstechnologie: Diese ermöglicht es, Hochleistungsfasern in jedem beliebigen Design präzise zu verlegen. Das Ergebnis sei eine maximale Performance bei gleichzeitig hoher Wirtschaftlichkeit.

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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 …

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