Covid-19: So funktioniert die Corona-Vorhersage am FZ Jülich

Das Forschungszentrum Jülich hat ein Vorhersagetool für Corona-Neuinfektionen programmiert. Projektleiter Gordon Pipa hat uns erklärt, wie es funktioniert.

Ein Bericht von Boris Mayer veröffentlicht am 20. November 2020, 9:16 Uhr

Links die Meldedaten, rechts die Vorhersage (Bild: Screenshot von der Website des FZ Jülich)

Seit der letzten Septemberwoche ist sie für die Öffentlichkeit auf einer Webseite des Forschungszentrums Jülich einsehbar: die Fünf-Tages-Prognose für Neuinfektionen mit Covid-19, abrufbar für jeden einzelnen Landkreis der Bundesrepublik. Tagesaktuell werden die Prognosen neu berechnet. Wie aufwendig diese täglichen Berechnungen sind, wie schwierig die Modellerstellung war und welche Methoden verwendet werden, hat uns der Vorsitzende der Abteilung Neuroinformatik am Institut für Kognitionswissenschaft der Universität Osnabrück, Gordon Pipa, erklärt. Er ist der wissenschaftliche Kopf des Vorhersageprojekts.

Ganz schön rechenintensiv

Die grundsätzliche Funktionsweise der Vorhersage klingt recht einfach: Aus den Daten des Robert-Koch-Instituts (RKI) über Neuinfektionen werden mit einem wahrscheinlichkeitsgewichteten Modell der Osnabrücker Neuroinformatiker auf den Maschinen des Supercomputing Centres in Jülich (JSC) die Prognosedaten tagesaktuell berechnet. Auf den ersten Blick wirkt das eigentlich nicht sonderlich kompliziert.

Aber: "Die Ermittlung des Vorhersagehorizonts ist äußerst rechenintensiv, da wir dazu auf sehr viele Modellvariationen angewiesen sind. Daher braucht die statische Modellierung deutlich mehr Rechenzeit als Methoden, die auf einen Vorhersagehorizont verzichten", erklärt Jens Henrik Göbbert vom JSC, "normale Arbeitsplatzrechner wären damit weit überfordert."

Projektleiter Gordon Pipa konkretisiert: Allein für die Vorbereitung der Datenmodelle seien 500.000 Core-Stunden in Jülich angefallen, für die täglich berechneten Vorhersagen kämen jeden Tag noch einmal 4.000 Core-Stunden hinzu, verteilt über acht Stunden.

Gestartet wurde das Covid-19-Vorhersageprojekt im März 2020. Neben der Osnabrücker Neuroinformatik-Gruppe halfen die Experten des JSC bei der Umsetzung. Die Programme mussten für die Analyse auf den Jülicher Supercomputern vorbereitet und fit gemacht werden und auch die Adaption der Eingangsdaten war ein wichtiger Schritt - dann folgten die vorbereitenden Berechnungen.

Die Landkreise sind nicht homogen

Die Berechnung ist auch deshalb so kompliziert, weil Deutschlands Landkreise sich stark voneinander unterscheiden - nicht nur in Größe und Form, sondern auch in Dichte und Verteilung der Bevölkerung. Doch das ist nicht die einzige Schwierigkeit bei der Vorhersage, wie die Zahl der Neuinfektionen fünf Tage in der Zukunft aussehen wird: Schon die eigentlichen Eingangsdaten für die Prognose müssen von den Wissenschaftlern zunächst aufbereitet werden und stellen damit schon eine Abschätzung dar.

Die Zahlen des RKI geben nämlich nur an, wie viele neue Infektionen an einem Tag an das RKI gemeldet wurden, nicht jedoch, wie viele es tatsächlich gegeben hat. Die Zeit, die es braucht, damit eine Meldung über eine Infektion beim RKI landet, kann sehr stark variieren: Manche Menschen gehen früher, andere später während des Krankheitsverlaufs zum Arzt, die Labore brauchen unterschiedlich lange, um die Tests auszuwerten, und an Wochenenden geschehen die Meldungen ohnehin verzögert oder in manchen Fällen gar nicht. Deshalb setzen die Wissenschaftler ein Nowcasting genanntes Verfahren ein, also im Prinzip eine Vorhersage, wie die tatsächlichen Zahlen für den jeweiligen Tag wahrscheinlich realistischerweise sind. Ausgehend von diesen Zahlen wird dann eine Prognose erstellt - indem etwa 1.000 verschiedene Modelle durchgerechnet werden, die jeweils Wahrscheinlichkeiten für alle möglichen Verläufe ausgeben.