Ziel ist es, die Ausstattung der Bienen-Koordinationsstelle zur wissenschaftlichen Begleitung der Bienenhaltung, der Bienengesundheit und des Bienenschutzes in Forschung, Lehre und Weiterbildung an der FUB zu schaffen. Aufgrund der stetig steigenden Anzahl und der Zuwanderung von Bienenhaltern und Imkern steht das Land Berlin betreffend Honigbienengesundheit und Seuchenschutz vor stetig wachsenden großen Herausforderungen. Eine deutlich verbesserte Koordinierung zwischen den Bezirken, den Amtstierärzten, den verantwortlichen Senatsstellen und der ImkerInnenschaft stellt die obligatorische Basis für diese Anliegen dar. Eine zusätzliche politische Grundlage für dieses Vorhaben ist eine dringend gebotene Umsetzung des Beschlusses des Abgeordnetenhauses Nrn. 18/0634 und 18/1009, welche die folgenden Forderungen beinhaltet: - den Erhalt der Imkerstelle an der Freien Universität, - der Unterstützung und Vernetzung der Imkerausbildung mit hohen Qualitätskriterien, - der Schulung der Veterinärämter im Bereich der Bienenkunde und - der Entwicklung einer Strategie gegen die Amerikanische Faulbrut.

Die SARS-CoV-2-Pandemie stellt eine beispiellose Herausforderung für die Gesellschaft und die politische Entscheidungsfindung dar. Ziel von OptimAgent ist es, ein standardisiertes modellbasiertes Framework zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen im Bereich der öffentlichen Gesundheit zu entwickeln, mit dem ein breites Spektrum an Maßnahmen zur Infektionskontrolle evaluiert werden kann. Im Zentrum steht dabei die Konzeption eines agentenbasierten Modells (ABM), das wesentlich über bis dato eingesetzte Simulationsansätze hinausgeht. Durch eine flexible modulare Struktur und einen umfassenden Konsultationsprozess mit nationalen und internationalen Modellierungsexperten wird das Modell insbesondere darauf abgestimmt, gesundheitspolitische Entscheidungsprozesse während künftiger Pandemien zu informieren. Daneben wird es aber auch für endemische Erreger adaptierbar sein. Das Modell wird die soziodemographischen und regionalen Strukturen Deutschlands realistisch abbilden. Agenten werden sowohl demografische, sozioökonomische, soziologische als auch psychologische Charakteristika aufweisen, die das individuelle Kontaktverhalten, Infektions- und Krank- heitsrisiko beeinflussen. Basierend auf den Ergebnissen von umfassenden und differenzierten Analysen zum Kontaktverhalten werden spezifische Modellmodule zu selektiven zielgerichteten Kontaktbeschränkungen in unterschiedlichen Settings, Kontaktnachverfolgungs- und Teststrategien entwickelt. Der flexible modulare Modellaufbau wird zudem Möglichkeiten zur einfachen Integration weiterer Komponenten bieten. Schwerpunkt des Vorhabens ist, die Auswirkungen von unterschiedlichen Dimensionen der Heterogenität in der Bevölkerung sowie von deren Zusammenspiel auf das Infektionsgeschehen zu analysieren. Hierdurch sollen neue Erkenntnisse zur Bedeutung der Heterogenität bei der Ausbreitung von schweren respiratorischen Infektionskrankheiten in der Bevölkerung und zur Effektivität von Pandemiekontrollmaßnahmen gewonnen werden.