Résumé officiel · Deutsch
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Im Rahmen eines Forschungsvorhabens soll eine Methode zur Optimierung der Dosisabschätzungen in radiologischen Notfällen mittels Künstlicher Intelligenz entwickelt werden. Ziel des Projekts ist es, die Genauigkeit der Dosisrekonstruktion im Radiologischen Lagezentrum des Bundes zu verbessern, insbesondere während des Durchzugs einer radioaktiven Wolke. Im ersten Schritt soll ein KI-unterstütztes Interpolationsverfahren entwickelt werden, das räumlich-zeitliche Muster in radiologischen Ortsdosisleistungs-Messdaten erkennt und auswertet. Im zweiten Schritt wird dieses Verfahren zu einem multimodalen Modell weiterentwickelt, indem es zusätzliche Umweltparameter einbezieht und physikalische Prozesse modelliert. Die Methode soll an simulierten Trainingsdaten entwickelt und getestet werden.
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Résumé officiel · Deutsch
Im Rahmen eines Forschungsvorhabens soll eine Methode zur Optimierung der Dosisabschätzungen in radiologischen Notfällen mittels Künstlicher Intelligenz entwickelt werden. Ziel des Projekts ist es, die Genauigkeit der Dosisrekonstruktion im Radiologischen Lagezentrum des Bundes zu verbessern, insbesondere während des Durchzugs einer radioaktiven Wolke. Im ersten Schritt soll ein KI-unterstütztes Interpolationsverfahren entwickelt werden, das räumlich-zeitliche Muster in radiologischen Ortsdosisleistungs-Messdaten erkennt und auswertet. Im zweiten Schritt wird dieses Verfahren zu einem multimodalen Modell weiterentwickelt, indem es zusätzliche Umweltparameter einbezieht und physikalische Prozesse modelliert. Die Methode soll an simulierten Trainingsdaten entwickelt und getestet werden.
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Öffentliche Vergabe · 05db21f9-25d1-4f8c-bbac-8bc0a526af0e. Vérifié le 17 sept. 2026 à 02:06.
https://oeffentlichevergabe.de/ui/de/search/details?noticeId=05db21f9-25d1-4f8c-bbac-8bc0a526af0e
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· Öffentliche Vergabe 05db21f9-25d1-4f8c-bbac-8bc0a526af0e
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Öffentliche Vergabe · 05db21f9-25d1-4f8c-bbac-8bc0a526af0e. Vérifié le 17 sept. 2026 à 02:06.
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