Öffentliche Ausschreibung Frist abgelaufen

Forschungsvorhaben zur KI-gestützten Optimierung der Dosisrekonstruktion im RODOS-Modul für das Bundesamt für Strahlenschutz zur Verbesserung der radiologischen Notfallvorsorge.

Auftraggeber
Bundesamt für Strahlenschutz (BfS)
Standort
Bayern
Abgabefrist
Frist abgelaufen
Reichweite
National
Zeitplan
Veröffentlicht
vor 46T
Fragen
vor 12T
Abgabe
vor 12T
Heute

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Quelle: evergabe-online.de Veröffentlicht am: 16.09.2026 Originaltitel: 3626S62540-Ermittlung des Verbesserungspotentials für das RODOS-Modul "Dosisrekonstruktion" mit Hilfe von KI-Verfahren in Bezug auf die zeitll.-räuml. Interpolation von radiol. Umwelt-Messdaten (...)
Berichtigt
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Projektübersicht

Das Bundesamt für Strahlenschutz (BfS) schreibt ein Forschungsvorhaben zur Ermittlung des Verbesserungspotentials für das RODOS-Modul 'Dosisrekonstruktion' mittels KI-Verfahren aus. Ziel ist die Optimierung der Dosisabschätzungen in radiologischen Notfällen durch eine verbesserte zeitlich-räumliche Interpolation von radiologischen Umwelt-Messdaten. Das Projekt gliedert sich in zwei Phasen: Zunächst die Entwicklung eines KI-unterstützten Interpolationsverfahrens zur Mustererkennung in Ortsdosisleistungs-Messdaten, gefolgt von der Weiterentwicklung zu einem multimodalen Modell unter Einbeziehung zusätzlicher Umweltparameter und physikalischer Prozesse. Die Methode soll an simulierten Trainingsdaten validiert werden. Die Vertragslaufzeit beträgt maximal 24 Monate.

Entwicklung einer KI-gestützten Methode zur Optimierung der Dosisrekonstruktion in radiologischen Notfällen für das Radiologische Lagezentrum des Bundes. Das Projekt umfasst die zeitlich-räumliche Interpolation von radiologischen Messdaten sowie die Entwicklung eines multimodalen Modells unter Einbeziehung von Umweltparametern.

Standort Projekt

Deutschland

Eignung & Anforderungen

Anforderungen an den Bieter

  • Nachweis der Eignung durch mindestens drei Referenzen oder Publikationen aus den letzten fünf Jahren
  • Erfahrung in der Programmierung im Bereich KI/maschinelles Lernen in einem wissenschaftlichen Umfeld
  • Gesamtschuldnerische Haftung bei Bietergemeinschaften

Rollenqualifikationen

  • Personal mit Erfahrung in der Entwicklung von Verfahren des maschinellen Lernens
  • Personal mit Erfahrung in der Programmierung im Bereich KI in einem wissenschaftlichen Umfeld

Technische Details

Besondere Bedingungen

  • Anwendung der ABFE-BMU und VOL/B
  • Ausschluss von AGB des Bieters
  • Gesamtschuldnerische Haftung bei Bietergemeinschaften

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FS
Friedrich Sommer
Vertriebskoordinator ·LOUPZ GmbH & Co. KG

Bekanntmachungs-ID: 05db21f9-25d1-4f8c-bbac-8bc0a526af0e

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