Forschung zum Thema Coronavirus

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Projekte von Mitgliedern des Fachbereichs

Forschende und Studierende des Fachbereichs engagieren sich in der derzeitigen Corona-Krise auf vielfältige Art und Weise. Diese Seite informiert in einem aktuellen Überblick über die Vielzahl an Projekten in Forschung und Lehre.

Im Rahmen des Projekts HiGHmed beschäftigt sich eine Gruppe um Dr. Tatjana von Landesberger, Fachgebiet Graphisch-Interaktive Systeme, seit zwei Jahren mit interaktiver Visualisierung von Krankeitsverbreitungen – Monitoring von Ausbrüchen, Identifikation von infizierten Patientinnen und Patienten und Identifikation von Krankheitsübertragungswegen.

Die bisherigen Erfahrungen und die entwickelte Software sollen nun bei der Erforschung der Coronavirusverbreitung angewendet werden. Dazu wird eine interaktive Visualisierung eingesetzt, um die Auswirkung von Kontakten auf die Krankheitsverbreitung auf Basis von Simulationen zu kommunizieren. Das HighMed Consortium wird sich an der Modellierung der COVID-19 assoziierten Daten beteiligen.

Das Fachgebiet Systemsicherheit unter Leitung von Prof. Dr.-Ing. Ahmad-Reza Sadeghi arbeitet an einem System mit entsprechender App “TraceCorona” zur Verfolgung der Virus-Ausbereitung und Infektionsketten. Im Gegensatz zu anderen Apps soll diese eine Skalierungsmöglichkeit für die Privatheits-Einstellungen der Nutzer bekommen.

Die am Fachgebiet Eingebettete Systeme und ihre Anwendungen von Dr. Leonardo Solis-Vasquez entwickelte Software „AutoDock-GPU“ zur beschleunigten Simulation von molekularen Andockvorgängen wird derzeit auf den weltweit schnellsten Rechner „Summit“ am Forschungszentrum Oak Ridge in den USA portiert. Die Hoffnung ist, dass man mit Werkzeugen wie AutoDock-GPU schneller Medikamente gegen CoVID-19 entdecken kann, als dies mit konventioneller Laborarbeit möglich ist.

AutoDock-GPU ist allerdings nur eines der Software-Werkzeuge, die für diese Anwendung untersucht werden. Es noch nicht klar, welcher Algorithmus sich am Ende durchsetzen wird.

Mehr als 30 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Forschungsinitiative „Content Analytics for the Social Good“ (CA-SG) an den Universitäten Darmstadt, Frankfurt und Mainz halten einen Workshop zur Bekämpfung der weltweiten COVID-19-Krise ab. Die Forschung baut auf den Stärken dreier Universitäten an der Schnittstelle von Inhaltsanalyse, politischer Entscheidungsfindung und Gesellschaft auf. Die Forschenden haben kurzfristig eine Reihe von Projekten rund um COVID-19 definiert und gestartet.

Einzelprojekte haben es sich beispielsweise zum Ziel gesetzt, Falschinformationen im Netz zu bekämpfen, komplexe Argumente in der Corona-Debatte im Internet zu identifizieren, eine durchsuchbare Annotationsplattform zu erstellen, Daten aus Twitter- und Googlesuche zur Vorhersage der Neuinfektions-Zahlen nutzbar zu machen, eine Antwortplattform für die dringendsten Fragen zur Krise zu entwickeln oder Forschende anderer Fachrichtungen zu unterstützen, Informationen aus nutzergenerierten Bilddaten zum Thema Corona mit Methoden der Computer Vision für ihre Fragestellungen nutzbar zu machen. Auch die Bildung öffentlicher Meinung über die Stillegung des Landes ist Forschungsthema.

Beim Hackathon der Bundesregierung WirvsVirus haben 42000 Teilnehmende Ideen, Konzepte und Lösungen entwickelt, wie die Corona-Krise besser bewältigt werden kann. Auch innerhalb des Nationalen Forschungszentrums für angewandte Cybersicherheit ATHENE haben ExpertInnen mitgemacht.

Tim Ktitarev, Wissenschaftler am Fraunhofer SIT, hat gemeinsam mit zwei Informatik-Studenten der TU Darmstadt die datenschutzfreundliche Online-Verhaltensanalyse COVIDassist entwickelt.

Mit individuellem Feedback auf das eigene Verhalten wollen die drei Informatiker diese Menschen erreichen. Auf der Webseite können Nutzer überprüfen, wie hoch ihr eigenes Risiko einer Ansteckung mit Coronaviren ist. Zusätzlich gibt es Tipps, wie man sein Verhalten ändern und damit das Ansteckungsrisiko verringern kann.

Das Fachgebiet Wissenschaft und Technik für Frieden und Sicherheit (PEASEC) unter Leitung von Prof. Dr. Christian Reuter im Fachbereich Informatik forscht im Rahmen der Projekte emergenCITY, ATHENE-SecUrban an Themen wie “Selbsthilfeorganisation in Krisenlagen“ und „Wahrnehmung von Fake-News in Krisenlagen“.

Dr. Anirban Mukhopadhyay vom Fachgebiet Graphisch-Interaktive Systeme ist mit der von ihm geleiteten AI4healthcare group Partner in einem breit aufgestellten Konsortium. Dieses verfolgt das Ziel, Bilddaten und andere multimodale Daten zu nutzen, um COVID-19 besser zu verstehen. Das Konsortium wird von der Deutschen Röntgengesellschaft unterstützt. Die AI4healthcare group ist außerdem Teil des Forschungsnetzwerks Artificial Intelligence at TU Darmstadt (AI.DA).

Je früher eine Lungenembolie erkannt wird, desto besser stehen die Heilungschancen. Künstliche Intelligenz (KI) soll Ärzte zukünftig dabei unterstützen, Embolien auf Computer Tomographien (CT) schneller richtig zu interpretieren. Mit diesem Ziel startet jetzt das Verbundprojekt EVA-KI – Etablierung einer Plattform für die Entwicklung und Validierung von AI-Lösungen in der klinischen Routine.

Um exakte Diagnosen zu stellen, trainieren die KI-Algorithmen kontinuierlich mit strukturierten Daten aus dem Klinikbetrieb und validieren ihre Ergebnisse selbst. Zudem soll untersucht werden, wie sehr sich erfahrene und unerfahrene Ärztinnen und Ärzte in ihrer Diagnose von den Ergebnissen beeinflussen lassen. Die Daten sollen die Grundlage für eine Diagnose nur verbessern – die Erfahrung der Mediziner und Medizinerinnen können und sollen sie nicht ersetzen.

Geleitet wird das Konsortium von Forschenden aus Darmstadt, Essen, Göttingen und München von Dr. Anirban Mukhopadhyay und Prof. Dr. Dieter Fellner vom Fachbereich Informatik der TU Darmstadt. Das Bundesministerium für Gesundheit fördert das Projekt im Rahmen der digitalen Innovationen für die Verbesserung der patientenzentrierten Versorgung im Gesundheitswesen mit 1,7 Millionen Euro.

Insgesamt 36 deutsche Universitätskliniken, zwei Forschungsinstitute und die Technische Universität Darmstadt haben sich im Forschungsprojekt RACOON zur Bekämpfung von COVID-19 zusammengeschlossen. Ziel ist es, radiologische Befunde strukturiert und damit maschinenlesbar zu erfassen und auszuwerten. Dies ist ein weiterer Schritt in Richtung einer Gesundheitsversorgung, die für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) optimiert ist. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Netzwerk Universitätsmedizin gefördert.

Der Informatiker Dr. Anirban Mukhopadhyay, Leiter der Gruppe Medical & Environmental Computing, wird die Daten nutzen, um KI-Algorithmen zu trainieren und weiterzuentwickeln. Diese Algorithmen werden in Zukunft Prozesse im Gesundheitswesen unterstützen, zum Beispiel bei der Diagnose, Frühwarnung, Qualitätskontrolle oder Kapazitätsplanung.

Der Zugang zu derart hoch strukturierten Daten in diesem Umfang ist selten und wird die Entwicklung innovativer Assistenzsysteme beschleunigen. Langfristig werden die Ergebnisse die Behandlung der Patienten verbessern.

Lehre

Das Online-Seminar Corona-Con von Prof. Dr.-Ing. Ahmad-Reza Sadeghi beschäftigt sich mit IT-Ansätzen gegen die Covid-19-Pandemie. Thema des Seminars ist es, eine generelle Übersicht über potenzielle Einsatzmöglichkeiten von digitalen Technologien bei der Bewältigung von Ausnahmesituationen wie zum Beispiel der jetzigen COVID-19-Pandemie zu erarbeiten und konkrete Vorschläge für Maßnahmen zu erstellen.

Im Vordergrund stehen Datenverarbeitungs- und Kommunikationssysteme sowie Verfahren zur Datenanalyse, die es ermöglichen, nützliche Informationen über die Notfalllage einer Pandemie zu extrahieren. Die Daten sollen verarbeitet, analysiert und Behörden, Betroffenen der Katastrophe sowie den Nutzerinnen und Nutzern im weiteren Sinne zur Verfügung gestellt werden.

Prof. Dr. Christian Reuter vom Fachgebiet Peasec behandelt die Themen “Selbsthilfeorganisation in Krisenlagen“ und „Wahrnehmung von Fake-News in Krisenlagen“. im Seminar Cyber-Sicherheit, -Krieg und -Frieden sowie im Praktikum Sicherheits-, Friedens- und Kriseninformatik.