Rund 180 Studentinnen und Studenten des Masters in Applied Information & Data Science haben sich dem #CodeVsCovid19-Netzwerk angeschlossen. Gemeinsam mit fast 3’000 anderen Programmiererinnen, Entwicklern, Data Scientists und Forschenden aus über 80 Ländern haben sie während 72 Stunden Apps, Anwendungen und Lösungen entwickelt, die dazu beitragen sollen, die Auswirkungen der Coronakrise vermindern zu können. Der #CodeVsCovid19-Hackathon wurde von HackZurich lanciert und stand unter dem Patronat des Eidgenössischen Departements des Innern (EDI).
Gegen Corona hacken statt Prüfungen schreiben
Um einen massgeblichen Beitrag zum Gelingen dieses Anlasses zu leisten, hat die Hochschule Luzern den gesamten Master-Studiengang Applied Information & Data Science in den Einsatz geschickt. «Wir haben dafür gesorgt, dass sich unsere Studierenden vollends auf ihr Projekt konzentrieren können», so Andreas Brandenberg, Leiter des Studiengangs. «Die Teilnahme am Hackathon wird ans Studium angerechnet. Prüfungen und Abgabefristen, die zeitlich durch diesen Einsatz tangiert waren, wurden verschoben.»
Beteiligt an Siegerprojekt
Der Einsatz hat sich gelohnt. Die Studentinnen und Studenten der Hochschule Luzern waren an verschiedenen Projekten beteiligt, die jetzt weiterverfolgt werden. Unter anderem hat eine Studentin an jenem Projekt mitgearbeitet, das am Ende des Hackathons in einer öffentlichen Abstimmung den Publikumspreis gewonnen hat. Vier weitere Arbeiten mit HSLU-Beteiligung landeten dabei in den Top 25. Die behandelten Problemstellungen waren dabei sehr unterschiedlich.
Eine Auswahl an Projekten mit HSLU-Beteiligung:
- Detect Now: Das Siegerprojekt hat einen Algorithmus entwickelt, der nur anhand der Hustgeräusche erkennt, ob eine Person mit dem Covid19-Virus infiziert ist. So sollen sich Personen ganz einfach zu Hause am Computer testen lassen können.
- Next Step – Get back together: Die App zur Unterbindung der Ansteckungskette erkennt, wenn zwei anonymisierte Personen über eine längere Zeit nahe beieinanderstehen. Hat ein Nutzer sich mit dem Virus infiziert, kann er dies anonym in der App melden. Sämtliche Kontaktpersonen werden daraufhin über eine potenzielle Ansteckung informiert. Die informierten Personen können sich dann sofort in Selbst-Isolation begeben.
- Sero Data – Zero Cases: Die Website sammelt Daten zu sämtlichen verfügbaren Antikörper-Tests. Sobald diese Tests der breiten Bevölkerung zur Verfügung stehen, liefert die Website Daten zur Verbreitung des Virus.
- Automatic Detection of Covid19 from POCUS Ultrasound Data: Das Team hat ein Modell entwickelt, das die Infizierung mit dem Covid19-Virus anhand von Ultraschallbildern der Lunge erkennt. Damit könnte eine sehr kostengünstige Testmethode in jeder Arztpraxis zur Verfügung stehen.
- Be a Sheep: Auch diese App erkennt, wenn zwei Nutzer sich über den Weg laufen. Sobald ein Nutzer positiv auf den Covid19-Virus getestet wird, werden alle Personen, die mit ihm Kontakt hatten, darüber informiert. Die App enthält zudem einen Newsfeed und einen Fragebogen zur Selbstevaluation bei Symptomen.
- Spread Modelling: Forecasting with a Unified Database: Diese Software zur Verbesserung der Datengrundlage führt Daten zu Covid19-Fällen aus unterschiedlichen Ländern und Quellen zusammen. Zudem ermöglicht sie Entwicklungsprognosen und visuelle Darstellungen der Daten.
