{"id":463,"date":"2020-05-25T08:46:22","date_gmt":"2020-05-25T08:46:22","guid":{"rendered":"https:\/\/website.prod.unilu.spikeseed.cloud\/de\/news\/veroeffentlichung-beta-version-des-covid-19-exit-strategie-simulators\/"},"modified":"2020-05-25T08:46:22","modified_gmt":"2020-05-25T08:46:22","slug":"veroeffentlichung-beta-version-des-covid-19-exit-strategie-simulators","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.uni.lu\/de\/news\/veroeffentlichung-beta-version-des-covid-19-exit-strategie-simulators\/","title":{"rendered":"Ver\u00f6ffentlichung Beta-Version des COVID-19 Exit-Strategie-Simulators"},"content":{"rendered":"<section class=\"wp-block-unilux-blocks-free-section section\"><div class=\"container xl:max-w-screen-xl\"><p>Ein Team des Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT) der Universit\u00e4t Luxemburg hat unter der Leitung von Yves Le Traon, Vizedirektor des SnT, ein Online-Tool entwickelt, um die Planung der Ausstiegsstrategien zu COVID-19 f\u00fcr fast 100 L\u00e4nder zu simulieren. Das Projekt ist einzigartig, weil es eine Methode f\u00fcr die Modellierung der Auswirkungen verschiedener Ma\u00dfnahmen auf die Verbreitung von COVID-19 in einer Vielzahl von L\u00e4ndern auf der ganzen Welt liefert.<\/p><p>Der Simulator verwendet Techniken des maschinellen Lernens, um \u00f6ffentlich zug\u00e4ngliche Daten zu analysieren und hypothetische Projektionen dar\u00fcber zu liefern, wie sich verschiedene Isolationsma\u00dfnahmen auf die Ausbreitung von COVID-19 auswirken werden. Damit soll es Experten und Regierungen auf der ganzen Welt erm\u00f6glicht werden, zu analysieren, wie sich verschiedene Ausstiegsstrategien in einem Zeitraum von sechs Monaten auf die Verbreitung von COVID-19 auswirken werden.<\/p><p>Vier verschiedene Aktivit\u00e4tsbereiche werden als Variablen angegeben: Arbeitspl\u00e4tze, Aktivit\u00e4ten im Freien, \u00f6ffentliche Verkehrsmittel und Einzelhandel. Zur Erstellung der Vorhersagen verwendet das Tool Daten, die aus dem Google COVID-19-Datensatz \u00f6ffentlich verf\u00fcgbar sind, insbesondere <a href=\"https:\/\/www.google.com\/covid19\/mobility\/\" target=\"_blank\" title=\"\" rel=\"noopener\">Mobilit\u00e4tsdaten<\/a> sowie <a href=\"https:\/\/console.cloud.google.com\/marketplace\/details\/johnshopkins\/covid19_jhu_global_cases?filter=solution-type:dataset&#038;filter=category:covid19&#038;id=430e16bb-bd19-42dd-bb7a-d38386a9edf5\" target=\"_blank\" title=\"\" rel=\"noopener\">Daten<\/a> der Johns Hopkins University. Ein Benutzer kann nachvollziehen, wie sich die mit den einzelnen Aktivit\u00e4ten verbundenen Ma\u00dfnahmen auf die Ausbreitung der Krankheit auswirken, indem er ein Land ausw\u00e4hlt und den Wert \u00e4ndert, der die Intensit\u00e4t einer bestimmten Isolationsma\u00dfnahme darstellt.<\/p><p>Yves Le Traon brachte zwei Teams am SnT zusammen, um an diesem Projekt zu arbeiten. Die Forscher ver\u00f6ffentlichen aus zwei Gr\u00fcnden eine Betaversion des Instruments. Erstens, um dieses Instrument so schnell wie m\u00f6glich zum Nutzen der \u00d6ffentlichkeit zur Verf\u00fcgung zu stellen. Zweitens sind sie, wie bei jeder Betaversion, an dem Punkt im Entwicklungsprozess angekommen, an dem die R\u00fcckmeldung der Benutzer erforderlich ist, um den maschinellen Lernalgorithmus, der ihm zugrunde liegt, zu verfeinern.<\/p><p>Der Simulator f\u00fcr adaptive Ausstiegsstrategien ist hier ver\u00f6ffentlicht: <strong><a href=\"https:\/\/serval-snt.github.io\/covid19\/\" target=\"_blank\" title=\"\" rel=\"noopener\">serval-snt.github.io\/covid19<\/a><\/strong><\/p><p>Der Simulator ist ein laufendes Projekt. Als solches wird er von dem interdisziplin\u00e4ren Team im Laufe seiner Forschungsarbeiten schrittweise aktualisiert. F\u00fcr die Zukunft erw\u00e4gen die Wissenschaftler, auf der Grundlage von Datens\u00e4tzen der Weltgesundheitsorganisation (WHO) Anpassungsm\u00f6glichkeiten wie das Tragen von Masken und Teststrategien hinzuzuf\u00fcgen.<\/p><p>\u201eDer Simulator ist ein bahnbrechendes Instrument mit dem Potenzial, die Planung der COVID-19-Ausstiegsstrategie aller beteiligten L\u00e4nder zu verbessern\u201c, sagte Prof. St\u00e9phane Pallage, Rektor der Universit\u00e4t Luxemburg. \u201eCOVID-19 erfordert flexible L\u00f6sungen, und das Team von Prof. Le Traon hat schnell reagiert, indem es eine wertvolle Technologie enth\u00fcllt hat, die es erlaubt, m\u00f6gliche Auswirkungen von politischen Entscheidungen bei der Planung und Umsetzung der Ausstiegsstrategien zu modellieren\u201c.<\/p><p>\u201eDas Sprichwort \u201aWissen ist Macht\u2018 mag \u00fcberstrapaziert werden, aber wenn es um das Coronavirus geht, bekommt es eine neue Bedeutung, da jedes Datenelement das Potenzial hat, das Leben von Menschen auf der ganzen Welt zu beeinflussen\u201c, so Prof. <a href=\"https:\/\/wwwde.uni.lu\/snt\/people\/yves_le_traon\" target=\"_self\" title=\"\" rel=\"noopener\">Yves Le Traon<\/a>. \u201eAngesichts der enormen Datenmenge, die es zu analysieren gilt, haben wir dieses Instrument entwickelt, um die Planung der Ausstiegsstrategie zu unterst\u00fctzen. Da viele L\u00e4nder in Europa bereits damit beginnen, ihre Pl\u00e4ne in die Tat umzusetzen, wollten wir unsere Arbeit so schnell wie m\u00f6glich ver\u00f6ffentlichen\u201c.<\/p><\/div><\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ein Team des Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT) der Universit\u00e4t Luxemburg hat unter der Leitung von Yves Le Traon, Vizedirektor des SnT, ein Online-Tool entwickelt, um die Planung der Ausstiegsstrategien zu COVID-19 f\u00fcr fast 100 L\u00e4nder zu simulieren. 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