Quellenbasiertes Dossier
EntwicklungQualitätssicherung von Messdaten
In Zusammenarbeit mit dem DFKI soll eine KI-Toolbox erstellt werden, mit welcher heterogene Datensätze verarbeitet werden können. Es sollen unter Anderem Anomalien (hier fehlerhafte Messwerte) erkannt werden und als solche klassifiziert werden.
- 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.
Zeitachse
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.
Erstmals beobachtet
Zuletzt beobachtet
Noch liegt kein früherer vollständiger Quellstand zum Vergleichen vor. Für dieses Profil beginnt die Beobachtung am 19. Juli 2026.