Prognosemodelle und Simulationsrechnungen

zum Verlauf der Anzahl von COVID 19-Infizierten

Nikki Popper (postdoctoral Researcher/Projektassistent Information and Software Engineering an der TU Wien und Co-Founder des TUW-Spin-off dwh) und sein Team an der TU Wien haben sich mit der Medizinischen Universität Wien /Complexity Science Hub Vienna (CSH) und der Gesundheit Österreich GmbH zum COVID Prognose Konsortium zusammengeschlossen Die drei Forschungsgruppen erstellen nun wöchentlich gemeinsame Prognosen zum Verlauf der an COVID-19 erkrankten Personen in Österreich sowie zu den aktuell verfügbaren Kapazitäten im Spitalsbereich.

Kontakt: Technische Universität Wien: nikolas.popper(at)tuwien.ac.at

Synthese von Krankheitsausbreitungs- und Netzwerksdaten

für die Covid-19-Simulation

Für die computergestützten Prognosen zur Krankheitsausbreitung braucht es mathematische Modelle für die Programmierung der Algorithmen.

Kontakt:Technische Universität Wien: Prof. Peter Filzmoser

Simulation von Covid-19 Interventions-Szenarien

Kontakt: Universität Salzburg: gudrun.wallentin(at)sbg.ac.at)

Raumplanung

Wo Straßenöffnungen sinnvoll wären: Ein Forschungsteam vom Institut für Raumplanung der TU Wien hat eine Wien-Karte erstellt, die illustriert, an welchen Punkten es ganz besonders sinnvoll wäre, einzelne Straßen für Autos zu sperren, damit beim Zufußgehen auf die Fahrbahn ausgewichen werden kann. In dem Projekt werden die Straßen Wiens nach zwei Kriterien kategorisiert: Nach dem Anteil der Gehsteige, die nicht genügend Sicherheitsabstand erlauben, und nach dem Anteil der über 65-Jährigen in der Bevölkerung.

Kontakt: Technische Universität Wien: aggelos.soteropoulos(at)tuwien.ac.at

Supporting preparedness and response to emergencies

(incl COVID-19) in Malawi

Kontakt: Universität Salzburg: stefan.kienberger(at)sbg.ac.at

Angewandte Statistik

zu Covid-19

Die Analysen des Instituts für Statistik der TU Graz zur COVID-19-Entwicklung zeigen, wie wichtig Statistik für die gesamte Gesellschaft sein kann. Wer sich mit Statistik auskennt, kann anhand von Daten Muster erkennen und konkrete Handlungsempfehlungen ableiten.

Kontakt: Technische Universität Graz: e.stadlober(at)tugraz.at