maki:BD20253306482In 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…
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Identifizierung und Priorisierung von Schadstoffen an Bundeswasserstraßen
Verknüpfungsbasisexact_maki_system_id
Für dieses System ist noch keine öffentliche Evidenzverknüpfung veröffentlicht.
MaKI · BD20253306482
AussagegrenzeDie Quelle berichtet die Präsenz im Register. Das ist keine unabhängige Bewertung von Betrieb oder Konformität.Beleg öffnen ↗Bundesanstalt für Gewässerkunde · Bund
AussagegrenzeFür die veröffentlichte Behördenbezeichnung liegt keine datensatzübergreifende Rechtsträger-Kennung vor.Beleg öffnen ↗Kennungen und URLs sind unabhängig von ihrer Darstellung. Namen erzeugen nie eine Verknüpfung.
i6eal (2026): Identifizierung und Priorisierung von Schadstoffen an Bundeswasserstraßen – öffentlicher Evidenzpass eines KI-Systems, Datenstand 19. Juli 2026. https://i6eal.de/tools/ki-systempass/system/maki-bd20253306482/
Diese Tools ergänzen die aktuelle Auswertung.