KI-gestützte Trend- und Plausibilitätsanalyse für das radiologische ODL-Messnetz des Bundesamtes für Strahlenschutz (BfS). Entwicklung von Open-Source-Software in Python.

Das Bundesamt für Strahlenschutz (BfS) schreibt ein Forschungsvorhaben zur Prüfung des Einsatzes von KI-Verfahren im radiologischen Notfallmanagementsystem aus. Das Projekt zielt darauf ab, durch KI-unterstützte Trend- und Plausibilitätsanalysen die Daten des bundesweiten ODL-Messnetzes (Gamma-Ortsdosisleistung) effizienter zu nutzen. Das Vorhaben gliedert sich in vier Arbeitspakete: AP1 (Mustererkennung In-situ-Messungen), AP2 (Trendanalysen ODL-Daten), AP3 (Automatisierung von Routineprüfungen und Voralarmen) sowie AP4 (Erstellung technischer Dienste als Open-Source-Software in Python). Die Laufzeit beträgt maximal 24 Monate. Bieter müssen ihre Eignung durch Referenzen oder Publikationen im Bereich physikalische Messtechnik, Datenmodellierung und Softwareentwicklung nachweisen.

Das Bundesamt für Strahlenschutz (BfS) sucht einen Auftragnehmer für die Prüfung des Einsatzes von KI-Verfahren im radiologischen Notfallmanagementsystem. Ziel ist die Entwicklung KI-gestützter Trend- und Plausibilitätsanalysen für das ODL-Messnetz zur Überwachung der Umweltradioaktivität. Die Leistungen umfassen vier Arbeitspakete von der Datenanalyse bis zur Erstellung technischer Open-Source-Dienste in Python.