AG Digitale und Mathematische Epidemiologie

Mathematische Modelle können dabei helfen die Verbreitung von Tierseuchen zu verstehen. Dazu werden Epidemien auf dem Computer simuliert. Es ist wichtig zu betonen, dass die Verbreitung von Epidemien nicht einfach im Labor gemessen werden kann, weil Krankheitserreger nicht vorsätzlich freigesetzt werden können, nur um deren Verbreitung zu studieren. Mathematische Modelle und Simulationen sind daher die einzige Möglichkeit überhaupt ein Epidemie-Experiment durchzuführen.

In der Arbeitsgruppe werden folgende Fragen behandelt:

  • Wie verbreiten sich Infektionskrankheiten, die bisher unbekannt sind?
  • Wie können Ausbrüche schnell und flächendeckend entdeckt werden?
  • Welche Bekämpfungsstrategien sind erfolgversprechend?
  • Welchen Einfluss hat der Klimawandel auf die Verbreitung heute exotischer Infektionskrankheiten? Wie sind die Prognosen?
  • Wie lässt sich künstliche Intelligenz für die Tierseuchenbekämpfung nutzen?

Methoden

Komplexe Systeme

  • Komplexe Netzwerke. Epidemien können sich potenziell sehr schnell über Nutztier-Handelsnetzwerke verbreiten. Über diese Netzwerke sind Daten vorhanden. In der AG werden Methoden zur Netzwerkanalyse entwickelt und angewendet.
  • Dynamische Modelle. Die Dynamik von Epidemien wird mit nichtlinearen Modellen beschrieben. Die AG erforscht solche Modelle sowohl im Raum als auch in Verbindung mit Tierhandel (Netzwerk-Epidemiologie).

Maschinelles Lernen

  • Computer Vision. Ziel von Computer Vision (CV) ist es, dem Computer das menschliche Sehen beizubringen. Dazu gehört die Fähigkeit, ein Objekt zu erkennen und zu verfolgen. Solche Verfahren sind vielversprechend für die automatisierte Überwachung von Tierverhalten, um früh Indikatoren für mögliche Krankheiten zu erkennen.

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