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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„Walter“ kann Ziegel mit einem Gewicht von bis zu 52 kg heben © PORR/Jan Hrdý

Der Bauriese Porr testet auf einer Baustelle in Tschechien, wie weit sich das Mauern automatisieren lässt. Beim Wohnbauprojekt Kladno Living, rund 25 Kilometer westlich von Prag, setzt ein Roboter mit der Bezeichnung WLTR, intern „Walter“ genannt, tragende Wände und Wohnungstrennwände aus plangeschliffenen Akustikziegeln. Das Projekt umfasst fünf Gebäude mit 371 Wohnungen samt Garagenplätzen.

Im Testbetrieb hat das Unternehmen die Maschine bereits seit 2025. Sie hebt Ziegel mit einem Gewicht von bis zu 52 Kilogramm und positioniert sie laut Aussendung millimetergenau auf Basis des digitalen Projektmodells. Zwei Personen bedienen den 2,5 Tonnen schweren Roboter, der auf eine Reichweite von 3,5 Metern kommt und mit 1,5 kW auskommt. Die angegebene Produktivität liegt bei 7,5 Quadratmetern pro Stunde, maximal sind zehn möglich.

Planung ab Tag eins

Entscheidend war aus Sicht des Konzerns, dass „Walter“ schon zu Projektstart eingeplant wurde. Robotik auf der Baustelle verlange eine enge Abstimmung zwischen Planung, Statik, Auftraggeber und Baustellenteam, dazu eine eigene Logistik und ausreichend Bewegungsfläche. Die aktuelle Gerätegeneration schafft nach Angaben des Unternehmens nicht nur lange gerade Wände, sondern auch Ecken und Wandöffnungen.

Der Roboter mauert auf der Baustelle des Projekts Kladno Living in Tschechien © PORR/Jan Hrdý

„Bauen ist und bleibt ein People Business. Unser Ziel ist es nicht, Menschen zu ersetzen, sondern unseren Mitarbeitenden Werkzeuge an die Hand zu geben, die ihnen die besonders schweren Arbeiten erleichtern“, sagt Porr-CEO Karl-Heinz Strauss. Der Roboter arbeite unter Aufsicht geschulter Fachkräfte, der größte Nutzen liege im Übernehmen der körperlich anspruchsvollsten Tätigkeiten.

Zentrale Robotik-Einheit

Koordiniert werden Automatisierungsprojekte gruppenweit über das Team Construction Automation & Robotics (CAR), das robotergestütztes Mauern neben BIM, digitalem Baumanagement und datenbasierten Lösungen verantwortet. Jeder Anwendungsfall entstehe aus einem konkreten Bedarf der Baustelle. Die Erfahrungen aus Kladno sollen in weitere Projekte einfließen, kündigt Dušan Čížek, Geschäftsführer von Porr Tschechien & Slowakei, an. Neu ist die Stoßrichtung nicht: Im brutkasten-Interview „Irgendwann wird der Kranfahrer eine IT-Fachkraft sein“ argumentierte Strauss bereits, dass Robotik das Berufsbild am Bau verschiebt, statt es abzuschaffen.

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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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