{"id":25109,"date":"2020-06-18T14:57:11","date_gmt":"2020-06-18T13:57:11","guid":{"rendered":"https:\/\/about.fb.com\/de\/?p=25109"},"modified":"2020-06-18T14:57:11","modified_gmt":"2020-06-18T13:57:11","slug":"zuverlaessigere-vorhersagen-zur-verbreitung-von-covid-19-treffen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/de\/news\/2020\/06\/zuverlaessigere-vorhersagen-zur-verbreitung-von-covid-19-treffen\/","title":{"rendered":"Zuverl\u00e4ssigere Vorhersagen zur Verbreitung von COVID-19 treffen"},"content":{"rendered":"

In Zusammenarbeit mit der Fakult\u00e4t Mathematik und der Forschungsplattform Data Science der Universit\u00e4t Wien erstellen wir auf Bezirksebene KI-gest\u00fctzte Vorhersagen dar\u00fcber, wo und wie schnell COVID-19 sich in \u00d6sterreich ausbreitet. Diese lokalen Vorhersagen k\u00f6nnen den Beh\u00f6rden und Gesundheitsdienstleistern ein besseres Verst\u00e4ndnis dar\u00fcber vermitteln, wie die Pandemie sich ausbreitet, nachdem in bestimmten Regionen Einschr\u00e4nkungen gelockert bzw. die lokalen Bedingungen und Vorschriften ge\u00e4ndert wurden.\u00a0<\/span><\/p>\n

Wir nutzen hierf\u00fcr<\/span> \u00f6ffentliche Daten<\/span><\/a> der \u00f6sterreichischen Regierung \u00fcber die best\u00e4tigten COVID-19-F\u00e4lle und erstellen auf dieser Basis w\u00f6chentliche 7-Tage-Prognosen. Um anpassungsf\u00e4hige Modelle zu generieren, die auf pl\u00f6tzliche Ver\u00e4nderungen in den jeweiligen Gebieten reagieren k\u00f6nnen, setzen wir eine Vielzahl von Techniken ein, darunter<\/span> multivariate Hawkes-Prozesse<\/span><\/a>, tiefe relationale Autoregression sowie \u201eNeural Jump\u201c stochastische Differentialgleichungen. Alle unsere Modelle ber\u00fccksichtigen die Beziehungen zwischen verschiedenen Bezirken. Ein Aufw\u00e4rtstrend in einem Gebiet k\u00f6nnte beispielsweise die Vorhersagen f\u00fcr benachbarte Bezirke beeinflussen. Wir stellen diese Projektionen unseren Partnern an der Universit\u00e4t Wien zur Verf\u00fcgung, die diese Informationen wiederum nutzen, um Trends zu analysieren und die Ergebnisse mit Gesundheitsbeh\u00f6rden zu teilen.<\/span><\/p>\n

Diese Initiative baut auf unseren lokalen COVID-19-Prognoset\u00e4tigkeiten in den USA auf, die wir in den Bundesstaaten New York und New Jersey gestartet haben. In Zukunft werden wir m\u00f6glicherweise auch andere Datenquellen wie Mobilit\u00e4tskarten aus dem \u201eData for Good\u201c-Team von Facebook auswerten, um zu bestimmen, inwiefern diese die Leistungsf\u00e4higkeit des Modells erh\u00f6hen.<\/span><\/p>\n

Mit Natural Language Understanding mehr Hilfsangebote anzeigen und \u00dcbersetzungen \u00fcber Inhalte zu COVID-19 bereitstellen<\/b><\/p>\n

Im April haben wir das<\/span> Coronavirus (COVID-19)-Informationszentrum<\/span><\/a> als Ort eingerichtet, wo Menschen Hilfe in ihrem lokalen Umfeld anfragen oder anbieten k\u00f6nnen. Beitr\u00e4ge k\u00f6nnen direkt in diesem Bereich erstellt werden und wir setzen Natural Language Processing (NLP, Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache) ein, damit mehr Menschen von dieser Funktion als Helfer oder hilfesuchende Person profitieren k\u00f6nnen. Sobald unser Modell eine Anfrage bzw. ein Hilfsangebot in einem \u00f6ffentlichen News-Feed-Beitrag erkennt, wird automatisch ein Vorschlag versendet, diesen Beitrag im Informationszentrum zu ver\u00f6ffentlichen, damit er ein breiteres Publikum erreicht. Wir haben dieses Modell internationalisiert, indem wir mit unserer<\/span> XLM-Pretraining-Methode<\/span><\/a> zun\u00e4chst die folgenden 20 Sprachen unterst\u00fctzen: Englisch, Koreanisch, Japanisch, T\u00fcrkisch, Niederl\u00e4ndisch, Schwedisch, Franz\u00f6sisch, Schwedisch, Spanisch, Deutsch, Thail\u00e4ndisch, Portugiesisch, Arabisch, Urdu, Russisch, Chinesisch, Vietnamesisch, Hindi, Filipino und Indonesisch. Wir werden fortlaufend weitere Sprachen hinzuf\u00fcgen. F\u00fcnfzig Prozent der im Zentrum ver\u00f6ffentlichten Beitr\u00e4ge werden bereits mithilfe dieses NLP-Modells verarbeitet. F\u00fcr unsere Blutspenden-Funktion setzen wir eine \u00e4hnliche NLP- und Intentionserkennungstechnologie ein, die dabei hilft, Spender an potenzielle Empf\u00e4nger zu vermitteln. Die Methode kommt ebenfalls in unserer Spenden-Funktion zum Einsatz: In Beitr\u00e4gen, die zur Spende f\u00fcr eine bestimmte gemeinn\u00fctzige Organisation aufrufen, unterbreitet sie den Vorschlag, einen \u201eSpenden\u201c-Button hinzuzuf\u00fcgen.<\/span><\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus haben wir uns der<\/span> \u00dcbersetzungsinitiative f\u00fcr COVID-19<\/span><\/a> (TICO-19) angeschlossen. Hierbei handelt es sich um ein Konsortium, welches das Ziel verfolgt, Informationen zum Virus in eine Vielzahl von Sprachen zu \u00fcbersetzen, darunter auch solche Sprachen, f\u00fcr die kein umfangreicher Datensatz existiert. Die Mitglieder von TICO-19 sind Ingenieure, Forscher und \u00dcbersetzungsmanager, die diversen Institutionen angeh\u00f6ren, darunter \u00dcbersetzer ohne Grenzen, Carnegie Mellon University, John Hopkins University, Appen, Google, Translated und weitere Industriepartner.<\/span><\/p>\n

Die Aufgabe der Facebook-KI besteht darin, im Kontext der Pandemie relevante \u00dcbersetzungen von Fachausdr\u00fccken und Formulierungen bereitzustellen, um professionellen \u00dcbersetzern wie den Mitgliedern von \u00dcbersetzer ohne Grenzen W\u00f6rterb\u00fccher und Referenzwerkzeuge an die Hand zu geben. Diese sollen dazu beitragen, eine schnellere, pr\u00e4zisere und konsistente Arbeit zu erm\u00f6glichen. Zusammen mit unseren Partnern aus der Industrie unterst\u00fctzen wir zus\u00e4tzlich die professionelle \u00dcbersetzung eines kuratierten Datensatzes (ca. 68k W\u00f6rter), der COVID-19-bezogene und andere medizinische Terminologie beinhaltet. Dieser Datensatz soll Forschern als Bezugspunkt dienen und ihnen dabei helfen, spezialisierte, hochmoderne \u00dcbersetzungstools zu entwickeln, die bei k\u00fcnftigen Krisen zeitnah bereitgestellt werden k\u00f6nnen. Wir hoffen, dass der 37 Sprachen umfassende Datensatz dazu beitragen wird, den Wissensstand bez\u00fcglich selten \u00fcbersetzter Sprachen wie Dari, Dinka, Hausa, Luganda, Paschtu und Zulu voranzutreiben.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"In Zusammenarbeit mit der Fakult\u00e4t Mathematik und der Forschungsplattform Data Science der Universit\u00e4t Wien erstellen wir auf Bezirksebene KI-gest\u00fctzte Vorhersagen dar\u00fcber, wo und wie schnell COVID-19 sich in \u00d6sterreich ausbreitet. 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Mit Natural Language Understanding mehr Hilfsangebote anzeigen und \u00dcbersetzungen \u00fcber 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 k\u00f6nnen. Beitr\u00e4ge k\u00f6nnen direkt in diesem Bereich erstellt werden und wir setzen Natural Language Processing (NLP, Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache) ein, damit mehr Menschen von dieser Funktion als Helfer oder hilfesuchende Person profitieren k\u00f6nnen. Sobald unser Modell eine Anfrage bzw. ein Hilfsangebot in einem \u00f6ffentlichen News-Feed-Beitrag erkennt, wird automatisch ein Vorschlag versendet, diesen Beitrag im Informationszentrum zu ver\u00f6ffentlichen, damit er ein breiteres Publikum erreicht. Wir haben dieses Modell internationalisiert, indem wir mit unserer XLM-Pretraining-Methode zun\u00e4chst die folgenden 20 Sprachen unterst\u00fctzen: Englisch, Koreanisch, Japanisch, T\u00fcrkisch, Niederl\u00e4ndisch, Schwedisch, Franz\u00f6sisch, Schwedisch, Spanisch, Deutsch, Thail\u00e4ndisch, Portugiesisch, Arabisch, Urdu, Russisch, Chinesisch, Vietnamesisch, Hindi, Filipino und Indonesisch. Wir werden fortlaufend weitere Sprachen hinzuf\u00fcgen. F\u00fcnfzig Prozent der im Zentrum ver\u00f6ffentlichten Beitr\u00e4ge werden bereits mithilfe dieses NLP-Modells verarbeitet. F\u00fcr unsere Blutspenden-Funktion setzen wir eine \u00e4hnliche NLP- und Intentionserkennungstechnologie ein, die dabei hilft, Spender an potenzielle Empf\u00e4nger zu vermitteln. Die Methode kommt ebenfalls in unserer Spenden-Funktion zum Einsatz: In Beitr\u00e4gen, die zur Spende f\u00fcr eine bestimmte gemeinn\u00fctzige Organisation aufrufen, unterbreitet sie den Vorschlag, einen \u201eSpenden\u201c-Button hinzuzuf\u00fcgen. Dar\u00fcber hinaus haben wir uns der \u00dcbersetzungsinitiative f\u00fcr 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 \u00fcbersetzen, darunter auch solche Sprachen, f\u00fcr die kein umfangreicher Datensatz existiert. Die Mitglieder von TICO-19 sind Ingenieure, Forscher und \u00dcbersetzungsmanager, die diversen Institutionen angeh\u00f6ren, darunter \u00dcbersetzer 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 \u00dcbersetzungen von Fachausdr\u00fccken und Formulierungen bereitzustellen, um professionellen \u00dcbersetzern wie den Mitgliedern von \u00dcbersetzer ohne Grenzen W\u00f6rterb\u00fccher und Referenzwerkzeuge an die Hand zu geben. Diese sollen dazu beitragen, eine schnellere, pr\u00e4zisere und konsistente Arbeit zu erm\u00f6glichen. Zusammen mit unseren Partnern aus der Industrie unterst\u00fctzen wir zus\u00e4tzlich die professionelle \u00dcbersetzung eines kuratierten Datensatzes (ca. 68k W\u00f6rter), der COVID-19-bezogene und andere medizinische Terminologie beinhaltet. Dieser Datensatz soll Forschern als Bezugspunkt dienen und ihnen dabei helfen, spezialisierte, hochmoderne \u00dcbersetzungstools zu entwickeln, die bei k\u00fcnftigen Krisen zeitnah bereitgestellt werden k\u00f6nnen. 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Ein Aufw\u00e4rtstrend in einem Gebiet k\u00f6nnte beispielsweise die Vorhersagen f\u00fcr benachbarte Bezirke beeinflussen. Wir stellen diese Projektionen unseren Partnern an der Universit\u00e4t Wien zur Verf\u00fcgung, die diese Informationen wiederum nutzen, um Trends zu analysieren und die Ergebnisse mit Gesundheitsbeh\u00f6rden zu teilen. Diese Initiative baut auf unseren lokalen COVID-19-Prognoset\u00e4tigkeiten in den USA auf, die wir in den Bundesstaaten New York und New Jersey gestartet haben. In Zukunft werden wir m\u00f6glicherweise auch andere Datenquellen wie Mobilit\u00e4tskarten aus dem \u201eData for Good\u201c-Team von Facebook auswerten, um zu bestimmen, inwiefern diese die Leistungsf\u00e4higkeit des Modells erh\u00f6hen. Mit Natural Language Understanding mehr Hilfsangebote anzeigen und \u00dcbersetzungen \u00fcber 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 k\u00f6nnen. Beitr\u00e4ge k\u00f6nnen direkt in diesem Bereich erstellt werden und wir setzen Natural Language Processing (NLP, Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache) ein, damit mehr Menschen von dieser Funktion als Helfer oder hilfesuchende Person profitieren k\u00f6nnen. Sobald unser Modell eine Anfrage bzw. ein Hilfsangebot in einem \u00f6ffentlichen News-Feed-Beitrag erkennt, wird automatisch ein Vorschlag versendet, diesen Beitrag im Informationszentrum zu ver\u00f6ffentlichen, damit er ein breiteres Publikum erreicht. Wir haben dieses Modell internationalisiert, indem wir mit unserer XLM-Pretraining-Methode zun\u00e4chst die folgenden 20 Sprachen unterst\u00fctzen: Englisch, Koreanisch, Japanisch, T\u00fcrkisch, Niederl\u00e4ndisch, Schwedisch, Franz\u00f6sisch, Schwedisch, Spanisch, Deutsch, Thail\u00e4ndisch, Portugiesisch, Arabisch, Urdu, Russisch, Chinesisch, Vietnamesisch, Hindi, Filipino und Indonesisch. Wir werden fortlaufend weitere Sprachen hinzuf\u00fcgen. F\u00fcnfzig Prozent der im Zentrum ver\u00f6ffentlichten Beitr\u00e4ge werden bereits mithilfe dieses NLP-Modells verarbeitet. F\u00fcr unsere Blutspenden-Funktion setzen wir eine \u00e4hnliche NLP- und Intentionserkennungstechnologie ein, die dabei hilft, Spender an potenzielle Empf\u00e4nger zu vermitteln. Die Methode kommt ebenfalls in unserer Spenden-Funktion zum Einsatz: In Beitr\u00e4gen, die zur Spende f\u00fcr eine bestimmte gemeinn\u00fctzige Organisation aufrufen, unterbreitet sie den Vorschlag, einen \u201eSpenden\u201c-Button hinzuzuf\u00fcgen. Dar\u00fcber hinaus haben wir uns der \u00dcbersetzungsinitiative f\u00fcr 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 \u00fcbersetzen, darunter auch solche Sprachen, f\u00fcr die kein umfangreicher Datensatz existiert. Die Mitglieder von TICO-19 sind Ingenieure, Forscher und \u00dcbersetzungsmanager, die diversen Institutionen angeh\u00f6ren, darunter \u00dcbersetzer 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 \u00dcbersetzungen von Fachausdr\u00fccken und Formulierungen bereitzustellen, um professionellen \u00dcbersetzern wie den Mitgliedern von \u00dcbersetzer ohne Grenzen W\u00f6rterb\u00fccher und Referenzwerkzeuge an die Hand zu geben. Diese sollen dazu beitragen, eine schnellere, pr\u00e4zisere und konsistente Arbeit zu erm\u00f6glichen. Zusammen mit unseren Partnern aus der Industrie unterst\u00fctzen wir zus\u00e4tzlich die professionelle \u00dcbersetzung eines kuratierten Datensatzes (ca. 68k W\u00f6rter), der COVID-19-bezogene und andere medizinische Terminologie beinhaltet. Dieser Datensatz soll Forschern als Bezugspunkt dienen und ihnen dabei helfen, spezialisierte, hochmoderne \u00dcbersetzungstools zu entwickeln, die bei k\u00fcnftigen Krisen zeitnah bereitgestellt werden k\u00f6nnen. 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Ein Aufw\u00e4rtstrend in einem Gebiet k\u00f6nnte beispielsweise die Vorhersagen f\u00fcr benachbarte Bezirke beeinflussen. Wir stellen diese Projektionen unseren Partnern an der Universit\u00e4t Wien zur Verf\u00fcgung, die diese Informationen wiederum nutzen, um Trends zu analysieren und die Ergebnisse mit Gesundheitsbeh\u00f6rden zu teilen. Diese Initiative baut auf unseren lokalen COVID-19-Prognoset\u00e4tigkeiten in den USA auf, die wir in den Bundesstaaten New York und New Jersey gestartet haben. In Zukunft werden wir m\u00f6glicherweise auch andere Datenquellen wie Mobilit\u00e4tskarten aus dem \u201eData for Good\u201c-Team von Facebook auswerten, um zu bestimmen, inwiefern diese die Leistungsf\u00e4higkeit des Modells erh\u00f6hen. Mit Natural Language Understanding mehr Hilfsangebote anzeigen und \u00dcbersetzungen \u00fcber 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 k\u00f6nnen. Beitr\u00e4ge k\u00f6nnen direkt in diesem Bereich erstellt werden und wir setzen Natural Language Processing (NLP, Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache) ein, damit mehr Menschen von dieser Funktion als Helfer oder hilfesuchende Person profitieren k\u00f6nnen. Sobald unser Modell eine Anfrage bzw. ein Hilfsangebot in einem \u00f6ffentlichen News-Feed-Beitrag erkennt, wird automatisch ein Vorschlag versendet, diesen Beitrag im Informationszentrum zu ver\u00f6ffentlichen, damit er ein breiteres Publikum erreicht. Wir haben dieses Modell internationalisiert, indem wir mit unserer XLM-Pretraining-Methode zun\u00e4chst die folgenden 20 Sprachen unterst\u00fctzen: Englisch, Koreanisch, Japanisch, T\u00fcrkisch, Niederl\u00e4ndisch, Schwedisch, Franz\u00f6sisch, Schwedisch, Spanisch, Deutsch, Thail\u00e4ndisch, Portugiesisch, Arabisch, Urdu, Russisch, Chinesisch, Vietnamesisch, Hindi, Filipino und Indonesisch. Wir werden fortlaufend weitere Sprachen hinzuf\u00fcgen. F\u00fcnfzig Prozent der im Zentrum ver\u00f6ffentlichten Beitr\u00e4ge werden bereits mithilfe dieses NLP-Modells verarbeitet. F\u00fcr unsere Blutspenden-Funktion setzen wir eine \u00e4hnliche NLP- und Intentionserkennungstechnologie ein, die dabei hilft, Spender an potenzielle Empf\u00e4nger zu vermitteln. Die Methode kommt ebenfalls in unserer Spenden-Funktion zum Einsatz: In Beitr\u00e4gen, die zur Spende f\u00fcr eine bestimmte gemeinn\u00fctzige Organisation aufrufen, unterbreitet sie den Vorschlag, einen \u201eSpenden\u201c-Button hinzuzuf\u00fcgen. Dar\u00fcber hinaus haben wir uns der \u00dcbersetzungsinitiative f\u00fcr 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 \u00fcbersetzen, darunter auch solche Sprachen, f\u00fcr die kein umfangreicher Datensatz existiert. Die Mitglieder von TICO-19 sind Ingenieure, Forscher und \u00dcbersetzungsmanager, die diversen Institutionen angeh\u00f6ren, darunter \u00dcbersetzer 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 \u00dcbersetzungen von Fachausdr\u00fccken und Formulierungen bereitzustellen, um professionellen \u00dcbersetzern wie den Mitgliedern von \u00dcbersetzer ohne Grenzen W\u00f6rterb\u00fccher und Referenzwerkzeuge an die Hand zu geben. Diese sollen dazu beitragen, eine schnellere, pr\u00e4zisere und konsistente Arbeit zu erm\u00f6glichen. Zusammen mit unseren Partnern aus der Industrie unterst\u00fctzen wir zus\u00e4tzlich die professionelle \u00dcbersetzung eines kuratierten Datensatzes (ca. 68k W\u00f6rter), der COVID-19-bezogene und andere medizinische Terminologie beinhaltet. Dieser Datensatz soll Forschern als Bezugspunkt dienen und ihnen dabei helfen, spezialisierte, hochmoderne \u00dcbersetzungstools zu entwickeln, die bei k\u00fcnftigen Krisen zeitnah bereitgestellt werden k\u00f6nnen. Wir hoffen, dass der 37 Sprachen umfassende Datensatz dazu beitragen wird, den Wissensstand bez\u00fcglich selten \u00fcbersetzter Sprachen wie Dari, Dinka, Hausa, Luganda, Paschtu und Zulu voranzutreiben.","og_url":"https:\/\/about.fb.com\/de\/news\/2020\/06\/zuverlaessigere-vorhersagen-zur-verbreitung-von-covid-19-treffen\/","og_site_name":"\u00dcber Meta","article_published_time":"2020-06-18T13:57:11+00:00","og_image":[{"width":1024,"height":576,"url":"https:\/\/about.fb.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/10\/2021\/10\/meta-social-16x9-1.jpg?resize=1024,576","type":"image\/jpeg"}],"author":"Trilligent","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Written by":"Meta","Est. reading time":"3 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