3626S62540-Identification du potentiel d'amélioration du module RODOS « Reconstitution des doses » à l'aide de procédés d'IA concernant l'interpolation spatio-temporelle des données de mesure environnementales radiologiques (...)
3626S62540-Ermittlung des Verbesserungspotentials für das RODOS-Modul "Dosisrekonstruktion" mit Hilfe von KI-Verfahren in Bezug auf die zeitll.-räuml. Interpolation von radiol. Umwelt-Messdaten (...)
Allemagne · comment soumissionner ici →
Votre chemin vers le dépôt
- Échéance : 20 octobre à 07:00 — encore 32 jours.
- Le dépôt se fait sur e-Vergabe des Bundes — pas ici, pas par e-mail. ↗
- Réunissez vos justificatifs — les exigences figurent plus haut ; pour beaucoup, l'analyse explique comment les obtenir.
Clement Ce que les chiffres disent de cet acheteur
- 37 % des attributions de cet acheteur sont allées à des entreprises qui avaient déjà gagné ici (132 attributions depuis 2018, réparties sur 84 entreprises). 63 % sont allées à de nouveaux noms.n = 132 attributions depuis 2018
- En médiane, 2 offres par procédure (115 procédures avec nombre d'offres) ; 41 % se sont terminées avec un seul candidat. Pays : 3,1 offres en médiane.n = 115
- L'attribution s'est faite en médiane à 93 % de la valeur estimée (48 attributions avec estimation et montant) — calculer sur l'estimation est ici le plus souvent trop haut. Pays : 86 %.n = 48
- 1 % des attributions sont allées à des entreprises étrangères (132 attributions au pays du titulaire connu). Moyenne nationale : 1 %.n = 132
- De l'avis à l'attribution, il s'écoule ici 75 jours en médiane (5 procédures). Pays : 91 jours.n = 5
À partir des attributions documentées de cet acheteur ; valeurs de comparaison du même secteur et du même pays. Ni prévision, ni conseil juridique. Au 13/09/2026.
Soumissionnaires étrangers
En Allemagne, 5 817 marchés ont été remportés par des entreprises étrangères sur 3 ans (sur 710 909 attributions recensées) — surtout de Autriche, Pologne, Italie.
Ce que recherche l'acheteur
Le résumé en français est en préparation. La description officielle ci-dessous est dans la langue d’origine (DE).
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Im Rahmen eines Forschungsvorhabens soll eine Methode zur Optimierung der Dosisabschätzungen in radiologischen Notfällen mittels Künstlicher Intelligenz entwickelt werden. Ziel des Projekts ist es, die Genauigkeit der Dosisrekonstruktion im Radiologischen Lagezentrum des Bundes zu verbessern, insbesondere während des Durchzugs einer radioaktiven Wolke. Im ersten Schritt soll ein KI-unterstütztes Interpolationsverfahren entwickelt werden, das räumlich-zeitliche Muster in radiologischen Ortsdosisleistungs-Messdaten erkennt und auswertet. Im zweiten Schritt wird dieses Verfahren zu einem multimodalen Modell weiterentwickelt, indem es zusätzliche Umweltparameter einbezieht und physikalische Prozesse modelliert. Die Methode soll an simulierten Trainingsdaten entwickelt und getestet werden. CPV-Codes Hauptteil (1): Planung und Ausführung von Forschung und Entwicklung (73300000-5) Ort der Leistungserbringung Neuherberg (Oberschleißheim) Angaben zu Losen Anzahl, Größe und Art der Lose keine Lose Zulassung von Nebenangeboten Nein Bestimmungen über die Ausführungsfrist maximal 24 Monate, beginnend ab Zuschlagserteilung Höhe geforderter Sicherheitsleistungen keine 10. Wesentliche Zahlungsbedingungen Für den Vertrag findet die ABFE-BMU (Stand: Dezember 2021), und damit auch die VOL/B, Anwendung. Sie beinhaltet u. a. die Regelungen: - Die Rechnungsstellung kann nach Übergabe und Abnahme der vereinbarten Leistung (Arbeitspakete oder Gesamtleistung) erfolgen. - Der Rechnungsbetrag wird binnen 30 Tagen nach Eingang einer prüfbaren Rechnung ausgezahlt. - Die Zahlung erfolgt bargeldlos. Es wird darauf hingewiesen, dass Allgemeine Geschäftsbedingungen des Bieters grundsätzlich ausgeschlossen sind. 11. Unterlagen und Anforderungen zur Beurteilung der Eignung des Bieters und des Nichtvorliegens von Ausschlussgründen Kein Ausschluss nach § 123,124 GWB. IT-Ausstattung für die Durchführung der in der Leistungsbeschreibung beschriebenen Arbeiten. Die Auftragnehmenden müssen Personal mit der für die Bearbeitung der Aufgabenstellung erforderlichen Erfahrung (insbesondere Erfahrung in der Entwicklung von Verfahren des maschinellen Lernens) einsetzen (Quelle: Leistungsbeschreibung FKZ 3626S62540, Abschnitt 4.6, Abs. 1). Das Personal muss Erfahrung in der Programmierung im Bereich künstlicher Intelligenz/maschinellem Lernen in einem wissenschaftlichen Umfeld besitzen. Mindestanforderungen an Publikationen: Zum Nachweis der Eignung sind einschlägige Veröffentlichungen oder Berichte zu mindestens drei verschiedenen laufenden oder abgeschlossenen Vorhaben unter Verwendung des Vordrucks zu benennen (Stichtag ab 01.01.2021). Sofern weitere einschlägige Publikationen vorhanden sind, kann der Bieter dem Angebot eine Publikationsliste beifügen. Die Publikation weist nach: Erfahrung in der Programmierung im Bereich künstlicher Intelligenz/maschinellem Lernen in einem wissenschaftlichen Umfeld (Quelle: Leistungsbeschreibung Abschnitt 4.6). Alternativ oder in Kombination mit den Publikationen können auch mindestens drei verschiedene, mit dem Auftragsgegenstand vergleichbare laufende oder abgeschlossene Referenzen benannt werden (Details siehe „3626S62540_Formblatt Referenzen"). Eine Kombination von Referenzen und Publikationen ist zulässig, sofern insgesamt mindestens drei den Anforderungen entsprechende Nachweise vorgelegt werden. Mindestanforderungen an Referenzen: Zum Nachweis der Eignung sind mindestens drei verschiedene laufende oder abgeschlossene Referenzen aus den letzten fünf Jahren (Stichtag ab 01.01.2021) unter Verwendung des Vordrucks zu benennen. Die Referenz war ein durchgeführtes vergleichbares Projekt mit vergleichbarer methodischer Grundlage, insbesondere: Erfahrung in der Programmierung im Bereich künstlicher Intelligenz/maschinellem Lernen in einem wissenschaftlichen Umfeld (Quelle: Leistungsbeschreibung Abschnitt 4.6). Alternativ oder in Kombination mit den Referenzen können auch mindestens drei verschiedene, mit dem Auftragsgegenstand vergleichbare Publikationen benannt werden (Details siehe „3626S62540_Formblatt Publikation"). Eine Kombination von Referenzen und Publikationen ist zulässig, sofern insgesamt mindestens drei den Anforderungen entsprechende Nachweise vorgelegt werden. 12. Zuschlagskriterien siehe Bewertungsmatrix (Anlage zur Leistungsbeschreibung)
Marché
Qui a déjà remporté des marchés ici
| Entreprise | Attributions | Période |
|---|---|---|
| TÜV NORD EnSys Hannover GmbH & Co. KG · Hannover | 6 | 2010–2016 |
| Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG · München | 6 | 2021–2023 |
| Smart Industry Solutions GmbH · Erding | 4 | 2025 |
| Bertin Gmbh · Frankfurt am Main | 4 | 2020–2025 |
| Ultratronik GmbH · Gilching | 4 | 2022–2025 |
Comment candidater
Guide : comment candidater sur e-Vergabe des Bundes (evergabe-online.de) → Inscription, signature, frais — d'après le manuel de l'opérateur.