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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Das R-Space-Team mit Landeshauptfrau Johanna Mikl-Leitner (8. v.l.) © R-Space

Das 2021 gegründete NewSpace-Unternehmen R-Space schließt die Vorbereitungen für seine erste kommerzielle Satellitenmission ab. Wie das Startup bekannt gab, soll der Satellit „AT-Astra“ im Herbst 2026 an Bord einer Spectrum-Rakete von Isar Aerospace, die erst kürzlich 270 Millionen Euro einsammelten, vom norwegischen Weltraumbahnhof Andøya abheben. „Es zeigt, dass Österreich kommerzielle Satelliten eigenständig entwerfen, bauen und fliegen kann“, zeigt sich CEO Carsten Scharlemann stolz.

IOD (In-Orbit Demonstration) Satellit AT-Astra © R-Space

Ride-Share-Modell und Technologie-Tests

R-Space, das vor kurzem seinen neuen Firmensitz am Flughafen Wien bezog, bietet einen durchgängigen Service für sogenannte In-Orbit-Demonstrationen an, um die Wartezeit auf Tests im All zu verkürzen, ein Konzept, das bereits beim Firmenstart im Fokus stand. Beim aktuellen Erstflug werden Experimente von drei Kund:innen befördert.

Konkret testen die beiden österreichischen Unternehmen Enpulsion (flüssiges Indium-Metall für Antriebe) und SunBooster (mikrometeoritenresistente Solarmodule) ihre Technologien im Orbit. Ebenfalls mit an Bord ist ein kompakter Sternsensor zur Trümmererkennung des portugiesischen Partners Synopsis Planet. Durch dieses „Ride-Share“-Modell liege der Preis laut dem CEO „deutlich unter den anderen kommerziell angebotenen Services.“ Konkrete Zahlen nennt das Startup nicht.

Auslastung und Markthürden

Schwarze Zahlen schreibt das rund zehnköpfige Team derzeit noch nicht. Laut Scharlemann sei es dafür noch zu früh, da in den kommenden Jahren weiter in die Servicekette investiert werden müsse.

Die Nachfrage für Folgemissionen ist dennoch vorhanden: Für das Jahr 2027 plant R-Space bereits zwei weitere Satellitenstarts, deren Kapazitäten bereits zu zwei Dritteln ausgebucht sind. Mehr Starts wären theoretisch denkbar, scheitern aktuell jedoch an den unflexiblen Rahmenbedingungen der Raumfahrtindustrie. „Hierfür ist der Launcher-Markt zu langsam und unflexibel“, so Scharlemann. Raketenstarts müssten meist 12 bis 24 Monate im Voraus gebucht werden, kurzfristige Slots seien eine Seltenheit.

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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

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