Identifizierung und Priorisierung von Schadstoffen an Bundeswasserstraßen
In dem Projekt werden mithilfe von Machine Learning eine große Bandbreite molekularer Effekte von Umweltchemikalien und Mischungen vorhergesagt, zusammengefasst und visualisiert. Die Trainings-Daten stammen aus der Datenbank "Toxcast", die eine große Menge an Informationen über in vitro-Effekte von Chemikalien bereithält, jedoch durch große Datenlücken für ökotoxikologische Fragestellungen i.d.R. schwer nutzbar ist.
- Authority
- Bundesanstalt für Gewässerkunde
- Administrative level
- Federal
- Ministry
- Bundesministerium für Verkehr
- Risk classification
- Minimal riskSelf-reported in the MaKI profile, not an i6eal assessment
- AI method
- Machine Learning
- Application area
- Forschung
Published, planned or open
The matrix separates published information, planned reviews, non-required information and unknown fields. It deliberately has no composite score.
Project and publication dates
- Project start
- First published
- Last published