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Maschinelles Lernen mithilfe eines Autoencoder-, -decoder Netzwerks ohne Einschränkung durch vorher gesetzte Lable zur Analyse hochaufgelöster Gammaspektren

Ein Auto-Encoder-/-Decoder mit entkoppeltem Latenzraum. Hochdimensionale Spektrendaten werden in einen niederdimensionalen Latenzraum übersetzt, dessen Elemente physikalischen Eigenschaften zuortenbar sind.

Source checked 18 Jul 2026, 22:41Original MaKI source ↗Data schema ki-verwaltungsradar.internal.v1
MaKI identifierBD20254281313AuthorityBundesamt für StrahlenschutzStatusDevelopmentOpen original profile ↗
Evidence-backed dossier

Maschinelles Lernen mithilfe eines Autoencoder-, -decoder Netzwerks ohne Einschränkung durch vorher gesetzte Lable zur Analyse hochaufgelöster Gammaspektren

Ein Auto-Encoder-/-Decoder mit entkoppeltem Latenzraum. Hochdimensionale Spektrendaten werden in einen niederdimensionalen Latenzraum übersetzt, dessen Elemente physikalischen Eigenschaften zuortenbar sind.

Development
Authority
Bundesamt für Strahlenschutz
Administrative level
Federal
Ministry
Bundesministerium für Umwelt, Klimaschutz, Naturschutz und nukleare Sicherheit
Risk classification
Minimal riskSelf-reported in the MaKI profile, not an i6eal assessment
AI method
Machine Learning · Statistische Modellierung
Application area
Forschung
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 reviewVorhanden
Data-protection statementNicht erforderlich
Contractor useExtern
Intervention optionsNicht erforderlich
Project linkNot published
Published context

Affected groups and risk measures

Affected groups
Mitarbeitende der Behörde/ des Ressorts
Risk measures
Nicht erforderlich
Described harm risks
Nicht erforderlich
Timeline

Project and publication dates

  1. Project start
  2. First published
  3. Last published
MaKI identifierBD20254281313
Evidence basispublished authority profile
Source state11 Nov 2025, 18:44