{"id":43476,"date":"2020-12-03T08:00:00","date_gmt":"2020-12-03T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.h-its.org\/de\/?p=43476"},"modified":"2020-12-02T17:55:22","modified_gmt":"2020-12-02T16:55:22","slug":"covid-vorhersage-de","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.h-its.org\/de\/2020\/12\/03\/covid-vorhersage-de\/","title":{"rendered":"Die Vermessung der Unsicherheit: COVID-19-Vorhersagen"},"content":{"rendered":"\n

Forscherinnen und Forscher des Heidelberger Instituts f\u00fcr Theoretische Studien (HITS) und des Karlsruher Instituts f\u00fcr Technologie (KIT) haben eine Internetplattform entwickelt, die Kurzzeitvorhersagen von Corona-Infektionen b\u00fcndelt.  Das Open-Source-Projekt bringt Datenmodellierer\/-innen aus Deutschland, Polen, Gro\u00dfbritannien, der Schweiz und den USA zusammen. Es vergleicht ihre Vorhersagen systematisch und generiert daraus Ensemble-Prognosen.  <\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Zukunft an sich ist ungewiss, aber eins ist sicher: Die Corona-Pandemie ist auch am Ende dieses Jahres noch nicht vor\u00fcber. Vorhersagen zu k\u00fcnftigen Infektionszahlen sollen deshalb die Entwicklung der Pandemie einsch\u00e4tzen helfen. Der \u201eGerman-Polish COVID-19 Forecast Hub\u201c<\/a> unterst\u00fctzt diese Bem\u00fchungen. Forscher\/-innen des Heidelberger Instituts f\u00fcr Theoretische Studien (HITS) und des Karlsruher Instituts f\u00fcr Technologie (KIT) haben eine Onlineplattform entwickelt, die Kurzzeit-Vorhersagen zur Pandemieentwicklung in den Nachbarl\u00e4ndern Deutschland und Polen b\u00fcndelt. Die Daten dazu kommen vom Robert Koch-Institut (RKI), dem Europ\u00e4ischen Zentrum f\u00fcr die Pr\u00e4vention und die Kontrolle von Krankheiten (ECDC) und vom polnischen Gesundheitsministerium.<\/p>\n\n\n\n

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Die Internetplattform „German-Polish Forecast Hub“ (Bild von der Website<\/a>)<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

\u201eUnser Ziel ist es, verschiedene Vorhersagen systematisch zu vergleichen, besonders verl\u00e4ssliche Modelle zu erkennen und abzusch\u00e4tzen, welche Kombinationen von Prognosen zu den verl\u00e4sslichsten Ergebnissen f\u00fchren\u201c, erl\u00e4utert Melanie Schienle, Professorin f\u00fcr Statistik und \u00d6konometrie<\/a> am KIT, die das Projektteam gemeinsam mit Tilmann Gneiting von der Computational Statistics-Gruppe<\/a> am HITS leitet. Unterst\u00fctzt wird das Projekt vom Signale-Team am RKI,<\/a> das hierf\u00fcr eine interaktive Online-Visualisierung entwickelt hat. 16 Forschungsgruppen aus den USA, Gro\u00dfbritannien, der Schweiz, Deutschland und Polen steuern Vorhersagen auf der Basis ihrer jeweiligen Datenmodelle bei. Die Plattform f\u00fchrt diese unterschiedlichen Datens\u00e4tze in einer Ensemble-Vorhersage zusammen. Das Projekt wird in engem Austausch mit dem US COVID-19ForecastHub<\/a> entwickelt, der vom Reich Lab<\/a> an der University of Massachusetts in Amherst, USA, betrieben wird.<\/p>\n\n\n\n

\u201cWir f\u00fchren Kurzzeitvorhersagen von best\u00e4tigten Infektionen und Todesf\u00e4llen durch COVID-19 zusammen\u201c, erkl\u00e4rt Johannes Bracher (KIT und HITS), der als Postdoc Researcher<\/em> das Projekt koordiniert. \u201eUnser Schwerpunkt liegt dabei auf Prognosen von ein bis zwei Wochen in die Zukunft \u2013 Vorhersagen f\u00fcr l\u00e4ngere Zeitr\u00e4ume k\u00f6nnen durch sich \u00e4ndernde politische Ma\u00dfnahmen wie \u201eLockdowns\u201c beeintr\u00e4chtigt werden.\u201c Die Vorhersagen werden wie beim Wetter in Echtzeit erstellt. \u201eWir sind \u00fcberzeugt, dass r\u00fcckblickende Analysen oft zu positiv sind\u201c, sagt Melanie Schienle. \u201eWir wollen au\u00dferdem generell besser absch\u00e4tzen k\u00f6nnen, wie weit in die Zukunft Vorhersagen verl\u00e4sslich sind. Modelle m\u00fcssen kritisch \u00fcberpr\u00fcft werden, wir sollten nicht so tun, als sei ein Modell eine Kristallkugel.\u201c <\/p>\n\n\n\n

Weil die Vorhersagen in Form von Wahrscheinlichkeitsverteilungen erstellt werden, vermessen sie auch explizit die Unsicherheit oder Unsch\u00e4rfe in der Prognose. \u201eWir k\u00f6nnen jetzt bereits festhalten, dass es kein einzelnes Modell gibt, das immer am pr\u00e4zisesten funktioniert. Aussichtsreicher sind hier Ensemble-Ans\u00e4tze, die verschiedene, voneinander unabh\u00e4ngige Vorhersagemodelle miteinander kombinieren\u201c, so Johannes Bracher abschlie\u00dfend.<\/p>\n\n\n\n

Das Projekt wird vom Impuls- und Vernetzungsfonds (IVF) der Helmholtz-Gemeinschaft gef\u00f6rdert. Der IVF unterst\u00fctzt neue Forschungsthemen, die sich dynamisch entwickeln und das Zusammenwirken von vielen verschiedenen Bereichen der Helmholtz-Gemeinschaft erfordern.<\/p>\n\n\n\n

Website \u201eGerman-Polish COVID-19 Forecast Hub\u201c:<\/strong> https:\/\/kitmetricslab.github.io\/forecasthub\/forecast<\/a><\/p>\n\n\n\n

Informationen zu den Helmholtz Pilotprojekten \u201cInformation und Data Science\u201d:  <\/strong>https:\/\/www.helmholtz.de\/forschung\/information-data-science\/information-data-science-pilot-projekte\/pilotprojekte-2\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

Medienkontakt:<\/strong>
Dr. Peter Saueressig
Head of Communications
Heidelberger Institut f\u00fcr Theoretische Studien (HITS)
Tel +49-6221-533-245
peter.saueressig@h-its.org<\/a><\/p>\n\n\n\n

Wissenschaftlicher Kontakt:<\/strong>
Prof. Dr. Tilmann Gneiting<\/a>
Computational Statistics Group (CST)
Heidelberger Institut f\u00fcr Theoretische Studien (HITS)<\/p>\n\n\n\n

Prof. Dr. Melanie Schienle<\/a>
Statistik und \u00d6konometrie
Karlsruher Institut f\u00fcr Technologie (KIT)<\/p>\n\n\n\n

Johannes Bracher<\/a>
Statistik und \u00d6konometrie, KIT\/ Computational Statistics Group, HITS

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