Zuverlässigere Vorhersagen zur Verbreitung von COVID-19 treffen

In Zusammenarbeit mit der Fakultät Mathematik und der Forschungsplattform Data Science der Universität Wien erstellen wir auf Bezirksebene KI-gestützte Vorhersagen darüber, wo und wie schnell COVID-19 sich in Österreich ausbreitet. Diese lokalen Vorhersagen können den Behörden und Gesundheitsdienstleistern ein besseres Verständnis darüber vermitteln, wie die Pandemie sich ausbreitet, nachdem in bestimmten Regionen Einschränkungen gelockert bzw. die lokalen Bedingungen und Vorschriften geändert wurden. 

Wir nutzen hierfür öffentliche Daten der österreichischen Regierung über die bestätigten COVID-19-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. Alle unsere Modelle berücksichtigen die Beziehungen zwischen verschiedenen Bezirken. Ein Aufwärtstrend in einem Gebiet könnte beispielsweise die Vorhersagen für benachbarte Bezirke beeinflussen. Wir stellen diese Projektionen unseren Partnern an der Universität Wien zur Verfügung, die diese Informationen wiederum nutzen, um Trends zu analysieren und die Ergebnisse mit Gesundheitsbehörden zu teilen.

Diese Initiative baut auf unseren lokalen COVID-19-Prognosetätigkeiten in den USA auf, die wir in den Bundesstaaten New York und New Jersey gestartet haben. In Zukunft werden wir möglicherweise auch andere Datenquellen wie Mobilitätskarten aus dem „Data for Good“-Team von Facebook auswerten, um zu bestimmen, inwiefern diese die Leistungsfähigkeit des Modells erhöhen.

Mit Natural Language Understanding mehr Hilfsangebote anzeigen und Übersetzungen über Inhalte zu COVID-19 bereitstellen

Im April haben wir das Coronavirus (COVID-19)-Informationszentrum als Ort eingerichtet, wo Menschen Hilfe in ihrem lokalen Umfeld anfragen oder anbieten können. Beiträge können direkt in diesem Bereich erstellt werden und wir setzen Natural Language Processing (NLP, Verarbeitung natürlicher Sprache) ein, damit mehr Menschen von dieser Funktion als Helfer oder hilfesuchende Person profitieren können. Sobald unser Modell eine Anfrage bzw. ein Hilfsangebot in einem öffentlichen News-Feed-Beitrag erkennt, wird automatisch ein Vorschlag versendet, diesen Beitrag im Informationszentrum zu veröffentlichen, damit er ein breiteres Publikum erreicht. Wir haben dieses Modell internationalisiert, indem wir mit unserer XLM-Pretraining-Methode zunächst die folgenden 20 Sprachen unterstützen: Englisch, Koreanisch, Japanisch, Türkisch, Niederländisch, Schwedisch, Französisch, Schwedisch, Spanisch, Deutsch, Thailändisch, Portugiesisch, Arabisch, Urdu, Russisch, Chinesisch, Vietnamesisch, Hindi, Filipino und Indonesisch. Wir werden fortlaufend weitere Sprachen hinzufügen. Fünfzig Prozent der im Zentrum veröffentlichten Beiträge werden bereits mithilfe dieses NLP-Modells verarbeitet. Für unsere Blutspenden-Funktion setzen wir eine ähnliche NLP- und Intentionserkennungstechnologie ein, die dabei hilft, Spender an potenzielle Empfänger zu vermitteln. Die Methode kommt ebenfalls in unserer Spenden-Funktion zum Einsatz: In Beiträgen, die zur Spende für eine bestimmte gemeinnützige Organisation aufrufen, unterbreitet sie den Vorschlag, einen „Spenden“-Button hinzuzufügen.

Darüber hinaus haben wir uns der Übersetzungsinitiative für COVID-19 (TICO-19) angeschlossen. Hierbei handelt es sich um ein Konsortium, welches das Ziel verfolgt, Informationen zum Virus in eine Vielzahl von Sprachen zu übersetzen, darunter auch solche Sprachen, für die kein umfangreicher Datensatz existiert. Die Mitglieder von TICO-19 sind Ingenieure, Forscher und Übersetzungsmanager, die diversen Institutionen angehören, darunter Übersetzer ohne Grenzen, Carnegie Mellon University, John Hopkins University, Appen, Google, Translated und weitere Industriepartner.

Die Aufgabe der Facebook-KI besteht darin, im Kontext der Pandemie relevante Übersetzungen von Fachausdrücken und Formulierungen bereitzustellen, um professionellen Übersetzern wie den Mitgliedern von Übersetzer ohne Grenzen Wörterbücher und Referenzwerkzeuge an die Hand zu geben. Diese sollen dazu beitragen, eine schnellere, präzisere und konsistente Arbeit zu ermöglichen. Zusammen mit unseren Partnern aus der Industrie unterstützen wir zusätzlich die professionelle Übersetzung eines kuratierten Datensatzes (ca. 68k Wörter), der COVID-19-bezogene und andere medizinische Terminologie beinhaltet. Dieser Datensatz soll Forschern als Bezugspunkt dienen und ihnen dabei helfen, spezialisierte, hochmoderne Übersetzungstools zu entwickeln, die bei künftigen Krisen zeitnah bereitgestellt werden können. Wir hoffen, dass der 37 Sprachen umfassende Datensatz dazu beitragen wird, den Wissensstand bezüglich selten übersetzter Sprachen wie Dari, Dinka, Hausa, Luganda, Paschtu und Zulu voranzutreiben.


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