Quellenbasiertes Dossier
Im BetriebKIMoDIs
Ziel des Projekts KIMoDIs ist die Entwicklung eines auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Monitoring-, Datenmanagement- und Informationssystems zur kurz- (saisonal), mittel- (1 bis 10 Jahre) und langfristigen (bis 2100) Vorhersage von Grundwasserständen und -versalzung. Darüber hinaus soll das anwenderspezifische Entscheidungs-Unterstützungssystem bereits frühzeitig vor Grundwasserniedrigständen und -versalzung sowie den damit verbundenen Schäden warnen.
- Behörde
- Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe
- Verwaltungsebene
- Bund
- Ressort
- Bundesministerium für Wirtschaft und Energie
- Risikoeinordnung
- Minimales RisikoSelbstauskunft im MaKI-Profil, keine i6eal-Bewertung
- KI-Methode
- Deep Learning · Machine Learning
- Einsatzbereich
- Energie und Umwelt
Governance-Matrix
Veröffentlicht, geplant oder offen
Die Matrix trennt veröffentlichte Angaben, geplante Prüfungen, nicht erforderliche Angaben und unbekannte Felder. Es gibt bewusst keinen Gesamtscore.
Veröffentlichter Kontext
Betroffene Gruppen und Risikomaßnahmen
- Betroffene Gruppen
- Nicht erforderlich
- Risikomaßnahmen
- Nicht erforderlich
- Beschriebene Schadensrisiken
- Nicht erforderlich
Zeitachse
Projekt- und Veröffentlichungsdaten
- Projektstart
- Erstmals veröffentlicht
- Zuletzt veröffentlicht