KI-basierte Unterstützung für zielgenaue Unfallprävention
In dem vom BMAS geförderten Projekt „KI-basierte Unterstützung für zielgenaue Unfallprävention“ wurde ein Random Forest KI-Modell auf Basis von Open Source-Technologien entwickelt und mit ca. 10 Mio. Datenpunkten der BG BAU trainiert. Dieses ist seit 4.12.23 im Betrieb und empfiehlt Aufsichtspersonen, welche Betriebe sie beraten sollten, um dort schwere und tödliche Unfälle zu vermeiden. Im Projekt wurden die KI-Leitlinien des Netzwerks KI in der Arbeits- und Sozialverwaltung angewendet.
- Behörde
- Berufsgenossenschaft der Bauwirtschaft
- Verwaltungsebene
- Bund
- Ressort
- Bundesministerium für Arbeit und Soziales
- Risikoeinordnung
- Begrenztes RisikoSelbstauskunft im MaKI-Profil, keine i6eal-Bewertung
- KI-Methode
- Machine Learning
- Einsatzbereich
- Arbeit und Soziales · Bau und Infrastruktur · Gesundheit
Veröffentlicht, geplant oder offen
Die Matrix trennt veröffentlichte Angaben, geplante Prüfungen, nicht erforderliche Angaben und unbekannte Felder. Es gibt bewusst keinen Gesamtscore.
Betroffene Gruppen und Risikomaßnahmen
- Betroffene Gruppen
- Mitarbeitende der Behörde/ des Ressorts
- Risikomaßnahmen
- Sofortige Aussetzung oder Deaktivierung des KI-Systems
- Beschriebene Schadensrisiken
- Diskriminierung oder Benachteiligung bestimmter Gruppen
Projekt- und Veröffentlichungsdaten
Diese Daten stammen aus dem aktuellen MaKI-Profil. Sie sind keine i6eal-Beobachtungshistorie.
- Projektstart
- Erstmals veröffentlicht
- Zuletzt veröffentlicht
Beobachtungschronik
Dieses Profil wird seit 19. Juli 2026 beobachtet. Quellseitige Projekt- und Publikationsdaten bleiben davon getrennt.
Noch liegt kein früherer vollständiger Quellstand zum Vergleichen vor. Für dieses Profil beginnt die Beobachtung am 19. Juli 2026.