Das Verbundprojekt DREAM-EP beschäftigt sich mit der Verbesserung von Prognosen zur Dynamik von Infektionskrankheiten. Die Vorhersage des zeitlichen Verlaufs schwerer Atemwegserkrankungen ist immer noch eine große Herausforderung. Ein wesentlicher Grund hierfür ist die während Krankheitsausbrüchen nur unzureichend erfolgende Integration von Daten zu menschlichen Kontaktnetzwerken, zu regionaler, nationaler und internationaler Mobilität, zu individuellen Schutzmaßnahmen und zu den dynamischen Veränderungen dieser genannten Faktoren. Unter Nutzung von Daten aus der COVID-19-Pandemie soll daher nun im Rahmen des Projekts eine umfangreiche Sammlung hochauflösender Datensätze aus unterschiedlichen Bereichen analysiert werden. Neben Datensätzen zur Evolution des SARS-CoV-2-Virus und der Dynamik von Kontaktnetzwerken sollen dabei auch Datensätze zur täglich erfassten Mobilität in Deutschland und zu globalen wöchentlichen Flugverkehrsmustern verwendet werden.

Es ist geplant, aus diesen gesamten Informationen ein umfassendes Ökosystem von Modellen zu entwickeln. Diese Modelle sollen alle relevanten räumlichen und zeitlichen Skalen erfassen und dabei fortschrittliche Methoden aus den Bereichen der adaptiven Netzwerke, des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz anwenden. Mithilfe dieser Modelle soll ein vernetztes, datengesteuertes Modellsystem für robuste Prognosen zur Dynamik emergenter Infektionskrankheiten entwickelt werden, um künftig sowohl die Pandemievorsorge als auch die möglichen Reaktionsstrategien darauf erheblich zu verbessern.