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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Die Talentir Gründer Lukas Steiner (r.) und Johannes Kares (l.) © Talentir

Das schweizerisch-österreichische Fintech Talentir gibt den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde über vier Millionen Euro bekannt. Angeführt wird die Runde von Redstone VC. Weitere Investor:innen sind Inovia Capital (vertreten durch Patrick Pichette, ehemaliger CFO bei Google), Shapers, Tenity, NewSchool, Noia Capital, BFC, Cambrena Capital sowie Mark Ransford.

Überzeichnet und selektiv

Ursprünglich wollte Talentir lediglich drei Millionen Euro einsammeln, erzählt Co-Founder und CEO Lukas Steiner im Interview mit brutkasten-Herausgeber Dejan Jovicevic. Das Interesse übertraf diese Erwartung laut dem Gründer deutlich: Letztlich lagen Zusagen über rund 5,5 Millionen Schweizer Franken (fast 6 Millionen Euro) vor, woraufhin das Team Angebote bewusst ablehnte.

Pivot mit Anlauf

Die Runde folgt auf eine längere strategische Entwicklung: Talentir pivotierte zunächst vom Creator-Marktplatz zu Echtzeit-Auszahlungen für YouTuber, bevor das Unternehmen seine Technologie auf eine breitere B2B-Infrastruktur ausweitete.

Im Interview benennt Steiner die Marktlücke direkt: „Stripe hat das Pay-in gelöst, aber das Pay-out-Thema mit unterschiedlicher Regulatorik – das ist nach wie vor extrem komplex.“

Die Payout-Infrastruktur

Talentir übernimmt diesen komplexen Payout-Prozess, von der Datenverarbeitung über Compliance- und Steueranforderungen bis zur eigentlichen Auszahlung. Dabei kombiniert das Team KI-gestützte Automatisierung mit einer eigenen Stablecoin-basierten Settlement-Infrastruktur.

Bereits heute wickle man täglich Auszahlungen im siebenstelligen Bereich ab, so das Unternehmen. Eine Besonderheit ist laut Unternehmen die Rolle als „Merchant of Record“ auf der Auszahlungsseite: Talentir übernimmt dabei regulatorische Verpflichtungen wie Steuerbehandlung und Empfänger-Onboarding. Das Geschäftsmodell basiert dabei auf einer prozentuellen Beteiligung des abgewickelten Transaktionsvolumens, wie Steiner im Interview erklärt.

Europäischer Anspruch

Mit dem frischen Kapital will sich Talentir als europäische Alternative zu bestehenden, meist US-amerikanischen Lösungen positionieren. „In der Vergangenheit gab es derartige Lösungen höchstens im Silicon Valley“, heißt es in der Aussendung.

Dabei sollen unter anderem zwei neue Hires helfen. Moritz Putzhammer vom Krypto-Trading-Bot-Startup Trality und Nik Redl, der am Exit von Mokker.ai beteiligt war und bei Talentir künftig als Founding Engineer und Head of AI mitwirken wird, konnte das Startup für sich gewinnen.

Das nächste messbare Ziel ist laut Unternehmen ein jährliches Transaktionsvolumen von 100 Millionen Euro. Langfristig peile man die Milliardenmarke an. Das frische Kapital fließe laut Steiner primär in Sales, Compliance und Licensing: „Das ist jetzt das Allerwichtigste.“

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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

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