EPISERVE

Epidemic Simulation & Data Service Platform (Plattform für Epidemiesimulation und Datendienste: Die Architektur der Vorsorge – Integration von Mobilitäts-, sozialen Dynamik- und Infektionsdaten)

Projektinhalte und Ziele

Ziel: Die Konzeption, Validierung und Implementierung einer nachhaltigen Echtzeit-Simulationsplattform für Epidemien, die heterogene Datenströme und Multiskalen-Modellierung integriert – zur Ermöglichung zeitnaher, evidenzbasierter Entscheidungsfindung im Bereich der öffentlichen Gesundheit.

Aufbauend auf Infrastrukturtechnologien, die in früheren Großprojekten entwickelt wurden, integriert EPISERVE traditionelle biologische Überwachungsdaten mit neuartigen Datenströmen aus den Bereichen Soziales und Verhalten. Dies versetzt die Modelle in die Lage, nicht nur die Dynamiken der Virusübertragung, sondern auch die Verhaltensreaktionen der Bevölkerung abzubilden.

Projektaufbau

AP1: Multi-Virus-Adaption. Modulare, pathogenspezifische Komponenten passen Übertragungsmerkmale, Inkubationszeiten, Immunschutz und Schweregradprofile an und ermöglichen so vergleichende Szenarioanalysen über Influenza, RSV und neu aufkommende respiratorische Bedrohungen hinweg. Pandemien werden sowohl durch biologische Übertragungsdynamiken als auch durch soziale Interaktionsprozesse geprägt. Die neuen Modelle integrieren Stimmungsanalysen von Social-Media-Daten (z. B. X und Telegram) mit umfragebasierten Indikatoren, um Angst, Ermüdung und Polarisierung zu quantifizieren und deren Auswirkungen auf die Compliance sowie die Verhaltensanpassung im Rahmen der Epidemiesimulation abzubilden.

AP2: Der MATSim-EpiSim-Kern. Vom „Krisencode“ zum nachhaltigen Software-Engineering. Der Kern des MATSim-EpiSim-Frameworks wird professionalisiert. Dies umfasst ein umfassendes Code-Audit sowie die Implementierung KI-gesteuerter Pipelines, die das Modell automatisch anhand eingehender RKI-Daten kalibrieren und so manuelle Arbeitsschritte eliminieren.

AP3: Hybride & KI-Modelle. Auf dem Weg zu Szenariotests in nahezu Echtzeit. Das MATSim-EpiSim-Framework wird erweitert, und es werden hybride sowie KI-basierte Surrogatmodelle entwickelt, die hochpräzise Simulationen mit einem Bruchteil des Rechenaufwands annähern. Dies ermöglicht eine rasche Evaluierung von Interventionsstrategien, Schweregradprognosen und Kapazitätsplanungen, wobei die mechanistische Interpretierbarkeit und epidemiologische Konsistenz gewahrt bleiben.

AP4: Daten-, Modell- & Simulationsplattform. Die Plattform automatisiert den Prozess von der Datenerhebung über die Modellierung bis hin zur Entscheidungsfindung und minimiert so manuelle Engpässe zwischen der Datensammlung und der Entscheidungsunterstützung im öffentlichen Gesundheitswesen.

AP5: Daten in Handlungen umsetzen. Von der Berechnung zur Entscheidungsunterstützung und Verbreitung. Interaktive Dashboards: Webbasierte Dashboards ermöglichen Akteuren des öffentlichen Gesundheitswesens die Exploration epidemiologischer Indikatoren, Szenariosimulationen und Schweregradprognosen in nahezu Echtzeit. Aufbauend auf Infrastrukturtechnologien, die in früheren Großprojekten entwickelt wurden, integriert EPISERVE traditionelle biologische Überwachungsdaten mit neuartigen Datenströmen aus den Bereichen Soziales und Verhalten. Dies versetzt die Modelle in die Lage, nicht nur die viralen Übertragungsdynamiken, sondern auch die Verhaltensreaktionen der Bevölkerung abzubilden.

Projektverantwortliche und -partner

Institution	Beteiligte Partner:innen
Zuse Institute Berlin (ZIB) Berlin, Deutschland	PD Dr. Tim Conrad, Natasa Djurdjevac-Conrad, Christof Schütte
Technische Universität Berlin (TUBI) Berlin, Deutschland	Prof. Dr. Kai Nagel
Freie Universität Berlin (FUB) Berlin, Deutschland	Prof. Dr. Max v. Kleist
Robert Koch Institute (RKI) Berlin, Deutschland	PD Dr. Thorsten Wolff, Djin-Ye Oh
Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) Köln, Deutschland	Dr. Martin Kühn
Assoziierter Partner: Wroclaw Universität (Technische Universität Breslau, WUST) Breslau, Polen	Prof. Dr. Tyll Krüger