Es mag Kritiken geben. Es müssen Verbesserungen vorgenommen werden. Und sie sollte von noch mehr Menschen genutzt werden: Trotzdem ist die Corona-Warn-App ein zentraler Bestandteil zur Bekämpfung von SARS-CoV-2. Die federführend von SAP SE und Deutsche Telekom AG entwickelte und vom Robert-Koch-Institut (RKI) herausgegebene App unterstützt derzeit rund 23 Millionen Menschen in Deutschland in dem, was in diesem Kampf essentiell ist: Dem Unterbrechen von Infektionsketten. Die App schätzt auf der Basis von Signalstärken den Abstand zu anderen und gibt an, ob sich Menschen beziehungsweise ihre Smartphones über eine längere Zeit nähergekommen sind als etwa zwei Meter. Wird einer der Beteiligten positiv getestet und teilt dies über die App, meldet sie den anderen anonym ein Infektionsrisiko. Die Risikoüberprüfung findet mehrmals täglich statt.

Neben Bereitstellung, Vernetzung und Usability ist für die allgemeine Akzeptanz und das sichere Funktionieren der App vor allem die Exposure-Notification-Schnittstelle der Smartphones entscheidend. Sie schafft die technische Voraussetzung für die Abstandsschätzung. Eine Verbesserung gerade dieser Schnittstelle war in den vergangenen Monaten grundlegend, um ein möglichst differenziertes Erkennen und damit die zuverlässige Arbeit der Warn-App zu gewährleisten. Denn »Abstandmessung ist nicht gleich Abstandmessung«, erklärt Steffen Meyer vom Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS. Beim Fraunhofer IIS arbeiten Expert*innen für den Bluetooth-Low-Energy-Standard (BLE) und Abstandsschätzungen auf Basis von Signalstärken in verschiedenen Anwendungen. Das Institut begleitet, berät und testet die Entwicklungen der Corona-Warn-App maßgebend und führt Gespräche zur Gestaltung der Exposure-Notification-Schnittstelle.

Sag mir, wo du bist und ich sag dir, wie du sendest

Um die Art der Abstands-»messung« besser zu verstehen, muss man sich mit der Funktionsweise der Exposure-Notification-Schnittstelle beschäftigen, denn sie nutzt BLE für ihre Arbeit. BLE ist gut geeignet, um mit Hilfe der Stärke von Bluetooth-Signalen die Nähe von anderen Endgeräten zu detektieren. »Diese Signale verbreiten sich aber je nach Geräteeigenschaften, Antennen und Bauformen des Geräts anders. Und sie variieren je nachdem, wo sie am Körper getragen werden (Brusttasche, Hosentasche, Manteltasche, Handtasche), wie sie getragen werden (kopfüber, seitlich. gerade) und in welcher Umgebung sich ihr*e Besitzer*in befindet. Ist er oder ist sie in einem großzügigen, aber wenig besetzten Restaurant? Oder auf einer Party mit vielen Menschen und eher engen Räumen? Steht die Person in einer Warteschlange? Oder ist sie draußen beim Spazierengehen? Und wie ist die Umgebung: Gibt es viel Freiraum? Oder viel Mauerwerk? Viel Metallisches?

Zahllose Parameter

»All diese Parameter – und noch einige weitere – nehmen Einfluss auf Stärke und Streuung des Bluetooth-Signals und damit auch auf die Abstandsmessung«, erklärt Meyer. Während die erste Kategorie – die spezifische Leistung der jeweiligen Smartphones – bekannt sei und problemlos in die Berechnung miteinbezogen werden könne, ist die zweite Kategorie situationsabhängig. Die jeweilige Situation zu erkennen und mit zu berücksichtigen, sei entsprechend problematisch und könne nur näherungsweise geschehen. An der Lösung dieses Problems setzte im Sommer ein Großteil der Arbeit des Fraunhofer IIS an.

»Die Varianzen sind so vielfältig, dass wir die einzelnen Situationen nicht exakt erfassen können, um zum Beispiel festzustellen, ob nun ein Gesprächspartner etwas weiter weg steht, oder aber ein Stuhl oder Monitor die Strahlungsleistung abschwächt«, erklärt Meyer. Die Experten des Fraunhofer IIS arbeiten deshalb mit festen Szenarien. »Wir haben häufige Szenen definiert, in denen sich Menschen aufhalten, um dann auf die jeweilige Bluetooth-Leistung rückschließen zu können«, sagt Meyer. Dazu gehören vor allem klassische Situationen wie das Nutzen des Öffentlichen Nahverkehrs, dicht gedrängte Menschen wie etwa auf einer Party, die Arbeit in einem Büro oder der Restaurantbesuch. Sind die jeweiligen Situationen, in denen sich die Probanden befinden, durch einen ersten »Check« bestimmt, ist eine angepasste Berechnung der Nähe anderer Bluetooth-Signale von anderen App-Nutzer*innen möglich und die Erkennfähigkeit von Schnittstellen wird – teils deutlich – verbessert. Rund sechs Wochen hatten die Expert*innen am Fraunhofer IIS Zeit, um diese signifikante Weiterentwickelung der Corona-Warn-App umzusetzen.

Test am lebenden Objekt

Dass und in welchem Umfang die Verbesserung gelungen ist, haben RKI und das Fraunhofer IIS anschließend in diversen künstlich erzeugten, aber an reale Bedingungen angepassten Szenarien simuliert. Für Situationen im Öffentlichen Nahverkehr, im Restaurant, in einer Warteschlange und für eine Art Cocktailparty schufen die Forscher*innen künstliche Testräume, bei denen die Probanden Schutzanzüge und Bauhelme trugen. Eine in die Helme integrierte Elektronik analysierte dabei unter anderem Positionen und Blickrichtungen der Testpersonen. »Wir konnten durch diese zügig durchgeführten Proben zeigen, dass die App nun kritische Situationen deutlich besser erkennt, auch wenn ein direkter Bluetooth-Kontakt erschwert ist beziehungsweise die Streuung des Signals je nach Situation variiert«, erklärt Meyer. In Zukunft soll die verbesserte Leistungsfähigkeit aber auch in realen Umgebungen überprüft werden.

Kampf gegen Corona

Fraunhofer arbeitete schon im April im Kampf gegen Corona an der Implementierung einer App auf Bundesebene. Das Konzept der Einbindung der relevanten Analytiklabore, die für die Durchführung der PCR-basierten Schnelltests auf COVID-19 zuständig sind, an die App, geht ebenfalls auf eine Fraunhofer-Anregung zurück. Weitergehende Konzepte für potenzielle Komponenten wie eine freiwillige begleitende Datenbereitstellung an das RKI zur künftigen Erforschung der Pandemie wurden ebenfalls von Fraunhofer vorgelegt. Im Aktionsprogramm »Fraunhofer vs. Corona« hat Fraunhofer zudem eine Vielzahl weiterer Projekte und Unterstützungsleistungen übernommen, um die COVID-19-Pandemie zu bekämpfen.

(hen)