← Back to the registerPublic-sector AI use

GRUVO

GRUVO ist eine operative, auf dem maschinellem Lernen basierende Fachanwendung zur deutschlandweit einheitlichen Darstellung vergangener, aktueller und zukünftiger Grundwasserstände. Die Prognosezeiträume reichen von der Kurzfristvorhersage (bis 3 Monate) über die Mittelfristprognose (10 Jahre) bis hin zur Langfristprojektion (bis 2100).

Source checked 18 Jul 2026, 22:41Original MaKI source ↗Data schema ki-verwaltungsradar.internal.v1
MaKI identifierBD20247106717AuthorityBundesanstalt für Geowissenschaften und RohstoffeStatusOperationalOpen original profile ↗
Evidence-backed dossier

GRUVO

GRUVO ist eine operative, auf dem maschinellem Lernen basierende Fachanwendung zur deutschlandweit einheitlichen Darstellung vergangener, aktueller und zukünftiger Grundwasserstände. Die Prognosezeiträume reichen von der Kurzfristvorhersage (bis 3 Monate) über die Mittelfristprognose (10 Jahre) bis hin zur Langfristprojektion (bis 2100).

Operational
Authority
Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe
Administrative level
Federal
Ministry
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie
Risk classification
Minimal riskSelf-reported in the MaKI profile, not an i6eal assessment
AI method
Deep Learning · Expertensystem
Application area
Energie und Umwelt
Governance matrix

Published, planned or open

The matrix separates published information, planned reviews, non-required information and unknown fields. It deliberately has no composite score.

Risk classificationMinimales Risiko
Fundamental-rights reviewNicht erforderlich
Data-protection statementNicht erforderlich
Contractor useExtern
Intervention optionsÜberwachung und Überprüfung der KI-Ausgaben durch qualifizierte Mitarbeiter
Project linkHttps://Gruvo.Bgr.De/
Published context

Affected groups and risk measures

Affected groups
Breite Öffentlichkeit und breite Nutzung, Mitarbeitende der Behörde/ des Ressorts, Öffentlichkeit in bestimmten Angelegenheiten
Risk measures
Nicht erforderlich
Described harm risks
Nicht erforderlich
Timeline

Project and publication dates

  1. Project start
  2. First published
  3. Last published
MaKI identifierBD20247106717
Evidence basispublished authority profile
Source state19 May 2026, 10:28