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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Lilly Eichinger, Gründerin und CEO von Satellives: Der erste Flug ihres modularen Satelliten ist für Q1 2029 geplant. | (c) brutkasten / Haris Dervisevic

Wer heute im All etwas anderes vorhat als Erdbeobachtung oder Kommunikation, stößt schnell an eine Wand. „Wenn du irgendetwas im All machen willst, egal ob Experimente, Manufacturing, Datenspeicherung oder eine Plattform für Quantenkommunikation, dann hast du keine Infrastruktur“, sagt Lilly Eichinger, Gründerin und CEO von Satellives. „Es gibt kaum Plattformanbieter.“ Bisher führe der Weg für solche Missionen im Wesentlichen über die ISS. Deren Betrieb soll 2030 enden, kommerzielle Nachfolgestationen sind in Entwicklung, aber noch keine im Regelbetrieb.

In diese Lücke will das Tullner Startup. Der Ausgangspunkt war das Ergänzungsstudium Extended Studies on Innovation am Innovation Incubation Center (i²c) der TU Wien, wo Eichinger die Idee entwickelte. Kunst und Philosophie hatte sie vor ihrem Physik- und Architekturstudium in Wien studiert.

Der Leporello-Satellit

Das Produkt ist ein flacher Satellit, der aus einzelnen Einheiten besteht: den Tiles, jede fünf Zentimeter hoch und etwa so groß wie eine Pizzaschachtel. „Es sieht aus wie Kacheln, im Grunde wie Solarpaneele, die sich im Orbit entfalten“, sagt sie. „Aber es sind keine Solarpaneele. Es sind voll funktionsfähige Satelliten.“

Der Kniff steckt im Scharnier. Die Einheiten sind verbunden und übereinander gestapelt, ähnlich einem Leporello. Gestapelt passen sie in einen handelsüblichen CubeSat-Dispenser, was die Startkosten drückt. Im Orbit entfalten sie sich zu einer langen Kette: „Wir nennen sie Mosaics Satellites.“

Ein Mosaic von Satellives | (c) Satellives

Der technische Kernclaim betrifft Energie. Pro Einheit könne man bei gleichem Gewicht viermal so viel Energie speichern wie ein durchschnittlicher CubeSat, sagt Eichinger. Der Wert beruht auf eigenen Berechnungen und ist im Flug nicht demonstriert. „Das Einzige, was es im All unbegrenzt gibt, ist Energie.“ Nur lasse sie sich kaum nutzen: Bei CubeSats sei nicht das Einsammeln das Problem, sondern der fehlende Platz für Batterien. Wer energiehungrige Missionen fliegen wolle, habe deshalb nur schlechte Optionen. „Entweder du baust einen 50-Millionen-Dollar-Satelliten, was fast niemand kann, oder du kannst es nicht.“

Dazu kommt Modularität. „Die meisten Satelliten sind One-Trick-Ponys“, sagt Eichinger. An die Plattform lassen sich dagegen Produktionsboxen andocken. Zwei Tiles würden nach ihrer Rechnung reichen, um einen kleinen 3D-Drucker dauerhaft zu versorgen und gleichzeitig als Plattform für Quantenkommunikation oder Datenspeicherung zu dienen.

Flache Satelliten an sich sind nicht neu, das räumt Eichinger ein: Starlink stapelt sie längst, weil sich so Startkosten sparen lassen. Neu sei die Kombination aus flachem Formfaktor und echter Modularität. Das Patent dafür ist nach ihren Angaben bei der WIPO und in Österreich angemeldet, zunächst bewusst auf ihren Namen und nicht auf die Gesellschaft. Ende Juli wurde es an die Gesellschaft übertragen. Ab einem gewissen Punkt, sagt sie, mache staatsnahe oder fremdgehaltene IP ein Unternehmen für Investor:innen unattraktiv.

Gegen den Hype

Rechenzentren im Orbit sind für Satellives selbst ein Zielmarkt. Beim Hype darum bremst Eichinger trotzdem. „Alle sagen: Bringt die Datenspeicher ins All, dort ist es kalt. So funktioniert das nicht.“ Kühlung sei auch oben nötig. Wäre das der einzige Punkt, sagt sie, bräuchte es den Orbit gar nicht: „Warum bringt man die Daten dann nicht in die Arktis? Dort kann man sie kühlen.“ Der größte Engpass sei das Wärmemanagement: Im Vakuum lasse sich ein Rechenzentrum nur schwer kühlen. Dazu kämen Verarbeitung und Downlink per Laserkommunikation, beides brauche kontinuierlich hohe Energie. Ein riesiges und künftig sehr relevantes Geschäftsfeld sei es dennoch.

Satellives-Gründerin Lilly Eichinger im Gespräch mit brutkasten-Chefredakteur Martin Pacher. (c) brutkasten / Haris Dervisevic

Verglühen lassen will sie nichts. „Wir planen, zu 100 Prozent nachhaltig zu operieren.“ Der übliche Wiedereintritt am Missionsende erzeuge giftige Gase. „Okay, nicht ein einzelner CubeSat. Aber wenn es eine Million sind oder zehntausend im Jahr, dann summiert sich das.“ Beschädigte Tiles sollen stattdessen über einen Reentry-Service zurückkommen und recycelt werden.

Kapitalbedarf

Firmensitz ist Tulln, weil Satellives über das AplusB-Scale-up-Programm vom accent Inkubator begleitet wird, bis Ende Januar 2027. Das Headquarter soll langfristig in Wien liegen. Das Kernteam umfasst laut Website vier Personen: neben Eichinger als CEO ein Technical Co-Founder, ein Operations Co-Founder und eine weitere Person im Bereich Operations.

Der Kapitalbedarf: rund 1,6 Millionen Euro für 18 Monate. Die Hälfte davon soll aus Förderungen und von Business Angels kommen. „Wir arbeiten da gerade wirklich zehn Stunden am Tag dran“, sagt Eichinger. Erst mit dem Geld könne man Ingenieur:innen einstellen und vom Prototyping in den echten Bau wechseln. Dazu sucht das Startup 25.000 bis 50.000 Euro für die Patentanmeldung in weiteren Ländern.

Das Ziel: zwei Einheiten, erste On-Orbit-Demonstration in Q1 2029, die bereits Pilotkund:innen bedienen soll. Das Fernziel formuliert sie größer. „Österreich kann für Space das werden, was Estland für die Digitalisierung ist. Es ist ein kleines Land, niemand hätte erwartet, dass Estland zum digitalen Hub wird. Aber sie sind es geworden, und sie rocken es.“

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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 …

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.
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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

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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.
  • 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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  • 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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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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Corona-Ausbreitung: Facebook und die Uni Wien erstellen Prognosen via AI

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