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Konzipierung und Verbesserung physikalisch-basierter Modelle

In Zusammenarbeit mit dem DFKI sollen an der BfG eingesetzte physikalisch-basierte Modelle verbessert werden. Hierbei sollen ML-Methoden integriert werden, um unter Anderem fehlende oder fehlerhaft abgebildete Prozesse zu identifizieren und zu ergänzen und um die verbleibende Modellunsicherheit abzuschätzen.

Quellstand geprüft 18. Juli 2026, 22:41MaKI-Originalquelle ↗Datenschema ki-verwaltungsradar.internal.v1
MaKI-KennungBD20253007468BehördeBundesanstalt für GewässerkundeStatusEntwicklungOriginalprofil öffnen ↗
Quellenbasiertes Dossier

Konzipierung und Verbesserung physikalisch-basierter Modelle

In Zusammenarbeit mit dem DFKI sollen an der BfG eingesetzte physikalisch-basierte Modelle verbessert werden. Hierbei sollen ML-Methoden integriert werden, um unter Anderem fehlende oder fehlerhaft abgebildete Prozesse zu identifizieren und zu ergänzen und um die verbleibende Modellunsicherheit abzuschätzen.

Entwicklung
Behörde
Bundesanstalt für Gewässerkunde
Verwaltungsebene
Bund
Ressort
Bundesministerium für Verkehr
Risikoeinordnung
Minimales RisikoSelbstauskunft im MaKI-Profil, keine i6eal-Bewertung
KI-Methode
Deep Learning · Machine Learning
Einsatzbereich
Forschung
Governance-Matrix

Veröffentlicht, geplant oder offen

Die Matrix trennt veröffentlichte Angaben, geplante Prüfungen, nicht erforderliche Angaben und unbekannte Felder. Es gibt bewusst keinen Gesamtscore.

RisikoeinordnungMinimales Risiko
GrundrechtebetrachtungNicht veröffentlicht
DatenschutzangabeNicht erforderlich
AuftragnehmernutzungExtern
EingriffsmöglichkeitenNicht veröffentlicht
ProjektlinkNicht veröffentlicht
Zeitachse

Projekt- und Veröffentlichungsdaten

  1. Projektstart
  2. Erstmals veröffentlicht
  3. Zuletzt veröffentlicht
MaKI-KennungBD20253007468
Aussagebasisveröffentlichtes Behördenprofil
Quellstand16. Dez. 2025, 14:11