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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Alina Nikolaou, Co-Founder, Director & Curator TEDAI Vienna
Alina Nikolaou, Co-Founder, Director & Curator TEDAI Vienna | Foto: TEDAI

„Es kommt nur selten vor, dass Vertreter:innen der weltweit führenden Frontier-Labs gleichzeitig an einem Ort zusammenkommen“, erklärt Alina Nikolaou, Co-Founder, Director & Curator der TEDAI. Mit der Ankündigung weiterer hochkarätiger Speaker:innen aus Organisationen wie Anthropic und Google DeepMind nimmt die dritte Auflage der TEDAI, die vom 28. bis 30. Oktober 2026 in der Wiener Hofburg stattfindet, nun konkrete Formen an. Rund 1.200 internationale Entscheidungsträger:innen, Pionier:innen und KI-Enthusiast:innen werden in Wien erwartet und sollen dort die Möglichkeiten, Grenzen und offenen Fragen der nächsten KI-Generation diskutieren.

Praktische Umsetzung im Vordergrund

Schon im März berichtete brutkasten über die ersten bekannten Namen im Line-up, darunter Physik-Nobelpreisträger Geoffrey Hinton und OpenClaw-Entwickler Peter Steinberger. Seither hat sich das Programm der weltweit einzigen offiziellen TED-Konferenz zu Künstlicher Intelligenz noch deutlich erweitert und wurde analog zur weiterhin rasanten KI-Entwicklung adaptiert. Während die Konferenz anfangs vor allem breite gesellschaftliche und ethische Themen im Visier hatte, rückt mit den neuesten Speaker:innen-Bestätigungen vom August die praktische Umsetzung in den Vordergrund. „Vom Modell zur Wirkung“ lautet das aktuelle Motto. Es gehe darum, „wie aus leistungsfähigen KI-Modellen verlässliche Anwendungen und KI-Agenten entstehen, die Menschen in Arbeit, Forschung und Wirtschaft konkret unterstützen“.

Zielsetzung der TEDAI im Wandel

Diese Entwicklung spiegelt sich auch in der personellen Auswahl der Veranstalter:innen wider. Erklärte Alina Nikolaou im März noch, dass im Fokus der Konferenz „die ambitioniertesten KI-Trends und Ideen unserer Zeit: konkrete Lösungen, radikale Paradigmenwechsel, augenöffnende Forschungsergebnisse und schwierige, aber dringend notwendige soziale Fragen“ stünden, so sagte Nikolaou im Juni bereits über die gewünschte Perspektivenvielfalt: „Wenn es um KI geht, entstehen die spannendsten Erkenntnisse oft nicht im Konsens, sondern dort, wo Perspektiven und Paradigmen aufeinanderprallen. Genau diese Spannungsfelder wollen wir auf der TEDAI 2026 sichtbar machen.“ Nun, mit den neuesten Ankündigungen von heute, stehe laut den Organisator:innen die Chance im Fokus, „Einblicke in Ideen zu gewinnen, an denen heute gearbeitet wird: von KI-Agenten in der Wirtschaft bis zur Zukunft der Wissensarbeit“.

Die Top-Speaker:innen

Unter den zahlreichen Neuzugängen sind einige besonders klingende Namen:

Geoffrey Hinton: Der britisch-kanadische Wissenschaftler gilt als einer der „Godfathers of AI“ und ist ein Pionier im Bereich neuronaler Netze und Deep Learning. Für seine grundlegenden Beiträge wurde er 2018 mit dem Turing Award und 2024 mit dem Nobelpreis für Physik ausgezeichnet.

Peter Steinberger: Der gebürtige Österreicher sorgte mit seiner Open-Source-Anwendung OpenClaw für einen internationalen Hype. Inzwischen arbeitet er für das US-Schwergewicht OpenAI an Produkten für eine „Agent-first“-Welt, mit dem Ziel, jedem Menschen einen eigenen KI-Assistenten zur Verfügung zu stellen.

Felix Rieseberg: Er kommt neu ins Line-up und arbeitet bei Anthropic direkt an der Schnittstelle zwischen Modellen und praktischer Anwendung. Dort entwickelte er unter anderem Claude Cowork und verantwortete Engineering-Teams für Claude.ai sowie Claude Code auf dem Desktop.

Nenad Tomašev: Als Senior Staff Research Scientist bei Google DeepMind forscht er zu Multi-Agenten-Systemen, Agentic Economies sowie KI-Sicherheit. Seine Arbeit fokussiert darauf, wie komplexe KI-Agenten wirksam durch Menschen kontrolliert und an menschlichen Interessen ausgerichtet werden können.

Valeria Pettorino: Die Physikerin ist Project Scientist der Euclid-Weltraummission bei der Europäischen Weltraumorganisation ESA. Sie bringt eine astrophysikalische Perspektive ein und zeigt, wie KI-Technologie unser Verständnis des Universums, insbesondere im Bereich Kosmologie und Dunkler Energie, erweitert.

Die weiteren Speaker:innen: breites Spektrum von Kosmologie bis Plattformkritik

Um den Anspruch zu erfüllen, die „gesamte Bandbreite der KI-Debatte abbilden“ zu können, bringen die weiteren Speaker:innen höchst diverse Perspektiven nach Wien. Die wissenschaftliche und technologische Grundlagenforschung wird durch die Forscherinnen Anna Goldie und Azalia Mirhoseini, Gründerinnen von Recursive Intelligence und ehemalige Leiterinnen des AlphaChip-Projekts bei Google, beleuchtet. Mahmoud „Mido“ Assran forscht an sogenannten World Models und Self-Supervised Learning, um effiziente und sichere KI-Agenten zu ermöglichen. Gehirnaktivitäten mittels KI entschlüsselt wiederum der japanische Neurowissenschaftler Yukiyasu Kamitani, dessen Arbeit bis zur Rekonstruktion von Träumen reicht.

Demgegenüber stehen kritische Stimmen aus Medien, Ethik und Gesellschaft: Nicholas Thompson, CEO von The Atlantic, und der bekannte Autor und Aktivist Cory Doctorow ordnen die gesellschaftlichen und politischen Folgen von KI ein. Um Datenschutz und Ethik dreht sich die Arbeit von Carissa Véliz (Associate Professor in Oxford), während der Rechtswissenschaftler César Rodríguez-Garavito (NYU) zu KI-Governance und Klima- sowie indigenen Rechten forscht. Die nigerianische klinische Psychologin Kauna Ibrahim Malgwi bringt zudem ihre Forschung zu algorithmischem Trauma und mentaler Gesundheit in prekären digitalen Arbeitsbedingungen ein.

Praxisnahe Anwendungen bringen schließlich Kateryna Lopatiuk (räumliche Datenanalyse für den Wiederaufbau), Dr. Layla Hosseini-Gerami (Ignota Labs, Chief Data Science Officer für KI-gestützte Medikamentenentwicklung) und Gabriella Di Laccio (Donne, Women in Music) mit Datenanalysen zur Sichtbarkeit von Komponistinnen ein.

Neben den rund 20 TED-Talks am abschließenden Konferenztag will die TEDAI 2026 den Besucher:innen ein umfassendes „Gesamterlebnis“ bieten. Dazu gehören ein festlicher Eröffnungsball, der Wiener Tradition mit moderner Innovation verbinde, sowie der sogenannte „Discovery Day“ mit interaktiven Workshops.

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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

  • 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.

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Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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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.“
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  • „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.
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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.

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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

  • 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.
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  • Die Initiative in Österreich baut auf ähnlichen Aktionen zur Corona-Prognose in den USA auf.
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