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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(v. l. n. r.): Dr. Clemens Brunner (CEO & Co-Founder), Dr. Fabian Knirsch (CEO & Co-Founder), Andreas Steiner (CSO), Philipp Gernerth (CPO)

„Die EU-Anti-Geldwäscheverordnung macht qualifizierte Identitäten zum neuen Maßstab für digitales Onboarding. In der Partnerschaft mit Shufti Pro und Evrotrust verbindet sproof regulatorische Anforderungen mit hoher Nutzerfreundlichkeit“, erklärt Fabian Knirsch, CEO und Mitgründer des Salzburger Signatur-Startups sproof. Gemeinsam mit dem Identitätsprüfer Shufti und dem Vertrauensdienstleister Evrotrust hat das Unternehmen einen End-to-End-Workflow entwickelt, der die Identitätsprüfung (KYC) und die qualifizierte elektronische Signatur (QES) nahtlos in einem Prozess vereinen soll.

Prozess ohne Brüche

Ziel der Partnerschaft ist es, Medienbrüche beim Onboarding zu verhindern, an denen Abschlüsse oft scheitern. Der gesamte Ablauf wird über sproof gesteuert: Erst prüft Shufti die Identität der Unterzeichnenden biometrisch, via NFC oder eID in rund zwölf Sekunden. Anschließend wird ausschließlich ein verschlüsselter digitaler Fingerabdruck des Vorgangs an Evrotrust übermittelt. Das Originaldokument verbleibt bei sproof, wo nach der Zertifikatserstellung durch Evrotrust die finale Signatur in derselben Sitzung erfolgt. Bei Einmalsignaturen wird das Zertifikat danach sofort verworfen.

Datensouveränität im Fokus

Neben der Benutzerfreundlichkeit steht die europäische Datensouveränität im Fokus: sproof betreibt seine Plattform ausschließlich auf europäischer Server-Infrastruktur, wodurch Abhängigkeiten von US-Anbietern sowie Risiken durch Gesetze wie den US Cloud Act entfallen sollen. Die Signaturen sind eIDAS-konform EU-weit rechtsgültig und weisen eine Langzeitvalidierung von bis zu zehn Jahren auf.

„Ohne Konversionsverluste“

Die strategische Relevanz wird von den Partnern unterstrichen. Für Shufti war die Identitätsprüfung laut CEO Shahid Hanif nie das eigentliche Ziel, sondern das Fundament. Hanif betont: „Deshalb haben wir gemeinsam mit Evrotrust einen durchgängigen Prozess von der Identitätsprüfung bis zur qualifizierten elektronischen Signatur aufgebaut. Beides läuft in einer einzigen Onboarding-Strecke zusammen.“ Heinrich Grave, Managing Director DACH bei Evrotrust, sieht darin einen Schritt hin zu einer „regulierten Vertrauensinfrastruktur“, die direkt in die Customer Journey integriert ist. Unternehmen können regulatorische Vorgaben damit erfüllen, „ohne Konversionsverluste durch fragmentierte Prozesse“, so sproof-Gründer Knirsch.

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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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