AlKaDeL
In diesem Projekt wird ein moderner datengetriebener Ansatz auf Basis von Deep Learning zur Modellierung des Abflusses von alpinen Karstquellen entwickelt. Für das Dachsteingebirge - welches wesentlich zur Wasserversorgung und Energieerzeugung beiträgt - wird für eine vergleichende Untersuchung ein physikalisch basiertes 3D-Modell eingesetzt. Die entwickelten Modelle sollen zur langfristigen Prognose der Karstquellschüttungen in der EUSALP-Region genutzt werden.
- 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
Published, planned or open
The matrix separates published information, planned reviews, non-required information and unknown fields. It deliberately has no composite score.
Affected groups and risk measures
- Affected groups
- Nicht erforderlich
- Risk measures
- Nicht erforderlich
- Described harm risks
- Nicht erforderlich
Project and publication dates
These dates come from the current MaKI profile. They are not i6eal observation history.
- Project start
- First published
- Last published
Observation history
This profile has been observed since 19 Jul 2026. Source-reported project and publication dates remain separate.
From the start of observation on 19 Jul 2026 to the last complete source state on 16 Oct 2026, we observed no change to this profile.