ETH-Studierende unterstützen NGOs in Kriegsgebieten

Wir haben mit Simon Mathis und Renato Durrer, Mitbegr¨¹nder des Analytics Club der ETH gesprochen.

In L?ndern wie Syrien leiden Tausende von Menschen schrecklich unter dem Krieg und sind auf Unterst¨¹tzung von aussen angewiesen. Wie erhalten die Betroffenen Hilfe?

Die Lebensbedingungen in Kriegsgebieten k?nnen sich t?glich ?ndern. Folglich sind die Verf¨¹gbarkeit und die Kosten von G¨¹tern schwer vorhersehbar. Organisationen wie das Weltern?hrungsprogramm ziehen deshalb direkte Geldtransfers den oft gef?hrlichen und logistisch schwierigen Warenverteilungen vor. Zudem ist diese Art der Hilfe oft effizienter und kosteng¨¹nstiger als traditionelle Hilfsmassnahmen. Damit direkte Geldtransfers wirksam sind, m¨¹ssen die Preise der ¨¹berlebenswichtigen G¨¹ter in einer bestimmten Region m?glichst genau eingesch?tzt werden. Auf globaler Ebene f¨¹hren Organisationen wie unsere Partner-NGO IMPACT Initiatives regelm?ssige Markt¨¹berwachungen durch und erstellen Berichte ¨¹ber die j?hrlichen humanit?ren Ausgaben von 2.8 Mia CHF f¨¹r Geldtransfers und Vouchers.  

Worin bestehen die Schwierigkeiten einer direkten Bargeldhilfe f¨¹r die von der Krise betroffene Bev?lkerung?

Damit eine wirksame Bargeldverteilung m?glich ist, m¨¹ssen die NGOs wissen, ob ¨¹berlebenswichtige G¨¹ter erh?ltlich sind und wie viel diese kosten. Sie bestimmen die Kosten durch Marktbeobachtung und der Berechnung eines SMEB (Survival Minimum Expenditure Basket ¨C lebensnotwendiger Warenkorb). Da sich der SMEB aus vielen Artikeln zusammensetzt, l?sst er sich bei fehlenden Artikeln aufgrund von Engp?ssen nur schwer berechnen. Jeder neue Ausbruch eines bewaffneten Konflikts macht die Datenerhebung in solchen Regionen unm?glich und verst?rkt das Problem fehlender Zahlen. Zudem variieren die Preise je nach Zeit und Ort enorm. Um die Berechnungsproblematik bei fehlenden Daten bestimmter G¨¹ter zu l?sen, suchte IMPACT nach einem zuverl?ssigen Algorithmus zur Bestimmung der voraussichtlichen Werte nicht verf¨¹gbarer Artikel.

Die Aufgabe des Analytics Club der ETH bestand also darin, einen zuverl?ssigen Algorithmus zu erstellen.

Genau. Eine Aufgabe, die wir f¨¹r unser Hack4Good-Programm gerne angenommen haben. Hack4Good bringt Informatik-Talente der ETH Z¨¹rich mit gemeinn¨¹tzigen Organisationen zusammen, die humanit?re Hilfe leisten. Partnerorganisationen profitieren davon, dass sie Zugang zum ETH-Talentpool und zu Studententeams haben, die kostenlos arbeiten.

W?hrend zwei Monaten haben die aus je vier Studierenden bestehenden Hack4Good-Teams hart daran gearbeitet, einen zuverl?ssigen und n¨¹tzlichen Algorithmus zur Berechnung des SMEB zu entwickeln, auch wenn einige Daten fehlen. Die intensive Arbeit vieler engagierter Studenten lieferte eine L?sung, die IMPACT ¨¹berzeugte, diese weiterzuentwickeln und schliesslich f¨¹r ihre Marktbeobachtungsanalyse in Syrien und anderen L?ndern einzusetzen.

Welche M?glichkeiten haben Unternehmen, wenn sie Fachwissen und Unterst¨¹tzung im Bereich des maschinellen Lernens an der ETH Z¨¹rich suchen?

Je nach ihren Bed¨¹rfnissen gibt es mehrere M?glichkeiten:

• Sie k?nnen ein- bis zweit?gige Ideenprojekte am ETH Datathon des Analytics Club der ETH anbieten.
• F¨¹r gemeinn¨¹tzige Organisationen ist das Hack4Good-Programm eine gute Option.
• Kleinere Projekte k?nnen von den ETH Juniors bearbeitet werden.
• F¨¹r gr?ssere, bis zu 12 Monate dauernde Projekte gibt es Start-ups wie Visium, das von ETH-Absolventen mitbegr¨¹ndet wurde und individuelle L?sungen im Bereich der k¨¹nstlichen Intelligenz f¨¹r Firmen anbietet.
• F¨¹r umfangreiche Forschungsprojekte besteht die M?glichkeit, mit ETH-Professoren oder dem Swiss Data Science Center zusammenzuarbeiten.

Was sind ihre n?chsten Schritte?

Nach dem Erhalt unseres ETH-Abschlusses werden wir nun den Analytics Club der ETH an ein neues Team ¨¹bergeben und uns auf die Entwicklung des auf k¨¹nstliche Intelligenz spezialisierten Start-ups Visium konzentrieren. Bei Visium unterst¨¹tzen wir Kunden in ihren Projekten im Bereich des maschinellen Lernens. Wir haben uns zum Ziel gesetzt, die L¨¹cke zwischen den neuesten Forschungsergebnissen und der industriellen Anwendung zu schliessen.