Forschungsprojekt - DZSF - Weiterentwicklung der offenen Datengrundlagen für die Objekterkennung und -klassifizierung mittels künstlicher Intelligenz beim automatisierten Fahren im Schienenverkehr
Das automatisierte Fahren im Eisenbahnbetrieb birgt große Potenziale, beispielsweise hinsichtlich der Erhöhung der Kapazität. Dabei müssen technische Systeme Aufgaben übernehmen, die derzeit der Triebfahrzeugführer leistet. Bei höheren Automatisierungsgraden zählt hierzu auch die Prüfung auf etwaige Objekte im Gleisbereich und im Umfeld sowie die Klassifizierung definierter Arten von Objekten. Dabei erfassen unterschiedliche Sensoren Daten aus der Umgebung, die dann anhand von Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) auf etwaige relevante Objekte geprüft werden. Da die potenziellen Eingabedaten der Sensoren für solche KI-Anwendungen einer großen Varianz unterliegen, werden die Algorithmen voraussichtlich zu einem signifikanten Teil mittels Verfahren des maschinellen Lernens (ML) anhand von Trainings- und Validierungsdaten entwickelt werden. Die hierfür benötigten KI-Datensätze sind derzeit allerdings kaum offen verfügbar, was die Entwicklung der Algorithmen stark einschränkt. Ziel des Projekts ist es, allgemeine Vorgaben zur Aufbereitung von Daten für Training und Validierung von KI-Algorithmen zur Objekterkennung und -klassifizierung zu entwickeln sowie für einen Teilbereich der relevanten Eingangsparameter KI-Daten aufzubereiten und nach Projektabschluss zu veröffentlichen. Die Projektergebnisse sollen die Forschung an und Entwicklung von Anwendungen zur Objekterkennung und -klassifizierung beim automatisierten Fahren im Eisenbahnbetrieb unterstützen.
Deadline
Die Frist für den Eingang der Angebote war 2022-10-31.
Die Ausschreibung wurde veröffentlicht am 2022-08-26.
Anbieter
Die folgenden Lieferanten werden in Vergabeentscheidungen oder anderen Beschaffungsunterlagen erwähnt:
Auftragsbekanntmachung (2022-08-26) Objekt Umfang der Beschaffung
Titel: Forschungs- und Entwicklungsdienste und zugehörige Beratung
Referenznummer: 111vb/006-0099#016
Kurze Beschreibung:
Das automatisierte Fahren im Eisenbahnbetrieb birgt große Potenziale, beispielsweise hinsichtlich der Erhöhung der Kapazität. Dabei müssen technische Systeme Aufgaben übernehmen, die derzeit der Triebfahrzeugführer leistet. Bei höheren Automatisierungsgraden zählt hierzu auch die Prüfung auf etwaige Objekte im Gleisbereich und im Umfeld sowie die Klassifizierung definierter Arten von Objekten. Dabei erfassen unterschiedliche Sensoren Daten aus der Umgebung, die dann anhand von Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) auf etwaige relevante Objekte geprüft werden. Da die potenziellen Eingabedaten der Sensoren für solche KI-Anwendungen einer großen Varianz unterliegen, werden die Algorithmen voraussichtlich zu einem signifikanten Teil mittels Verfahren des maschinellen Lernens (ML) anhand von Trainings- und Validierungsdaten entwickelt werden. Die hierfür benötigten KI-Datensätze sind derzeit allerdings kaum offen verfügbar, was die Entwicklung der Algorithmen stark einschränkt.
Ziel des Projekts ist es, allgemeine Vorgaben zur Aufbereitung von Daten für Training und Validierung von KI-Algorithmen zur Objekterkennung und -klassifizierung zu entwickeln sowie für einen Teilbereich der relevanten Eingangsparameter KI-Daten aufzubereiten und nach Projektabschluss zu veröffentlichen. Die Projektergebnisse sollen die Forschung an und Entwicklung von Anwendungen zur Objekterkennung und -klassifizierung beim automatisierten Fahren im Eisenbahnbetrieb unterstützen.
Das automatisierte Fahren im Eisenbahnbetrieb birgt große Potenziale, beispielsweise hinsichtlich der Erhöhung der Kapazität. Dabei müssen technische Systeme Aufgaben übernehmen, die derzeit der Triebfahrzeugführer leistet. Bei höheren Automatisierungsgraden zählt hierzu auch die Prüfung auf etwaige Objekte im Gleisbereich und im Umfeld sowie die Klassifizierung definierter Arten von Objekten. Dabei erfassen unterschiedliche Sensoren Daten aus der Umgebung, die dann anhand von Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) auf etwaige relevante Objekte geprüft werden. Da die potenziellen Eingabedaten der Sensoren für solche KI-Anwendungen einer großen Varianz unterliegen, werden die Algorithmen voraussichtlich zu einem signifikanten Teil mittels Verfahren des maschinellen Lernens (ML) anhand von Trainings- und Validierungsdaten entwickelt werden. Die hierfür benötigten KI-Datensätze sind derzeit allerdings kaum offen verfügbar, was die Entwicklung der Algorithmen stark einschränkt.
Ziel des Projekts ist es, allgemeine Vorgaben zur Aufbereitung von Daten für Training und Validierung von KI-Algorithmen zur Objekterkennung und -klassifizierung zu entwickeln sowie für einen Teilbereich der relevanten Eingangsparameter KI-Daten aufzubereiten und nach Projektabschluss zu veröffentlichen. Die Projektergebnisse sollen die Forschung an und Entwicklung von Anwendungen zur Objekterkennung und -klassifizierung beim automatisierten Fahren im Eisenbahnbetrieb unterstützen.
Bitte entnehmen Sie die Details der Ausschreibung den veröffentlichten Unterlagen, insbesondere der Leistungsbeschreibung sowie der Bieterinformation.
Objekt Umfang der Beschaffung
Kurze Beschreibung:
Das automatisierte Fahren im Eisenbahnbetrieb birgt große Potenziale, beispielsweise hinsichtlich der Erhöhung der Kapazität. Dabei müssen technische Systeme Aufgaben übernehmen, die derzeit der Triebfahrzeugführer leistet. Bei höheren Automatisierungsgraden zählt hierzu auch die Prüfung auf etwaige Objekte im Gleisbereich und im Umfeld sowie die Klassifizierung definierter Arten von Objekten. Dabei erfassen unterschiedliche Sensoren Daten aus der Umgebung, die dann anhand von Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) auf etwaige relevante Objekte geprüft werden. Da die potenziellen Eingabedaten der Sensoren für solche KI-Anwendungen einer großen Varianz unterliegen, werden die Algorithmen voraussichtlich zu einem signifikanten Teil mittels Verfahren des maschinellen Lernens (ML) anhand von Trainings- und Validierungsdaten entwickelt werden. Die hierfür benötigten KI-Datensätze sind derzeit allerdings kaum offen verfügbar, was die Entwicklung der Algorithmen stark einschränkt.
Das automatisierte Fahren im Eisenbahnbetrieb birgt große Potenziale, beispielsweise hinsichtlich der Erhöhung der Kapazität. Dabei müssen technische Systeme Aufgaben übernehmen, die derzeit der Triebfahrzeugführer leistet. Bei höheren Automatisierungsgraden zählt hierzu auch die Prüfung auf etwaige Objekte im Gleisbereich und im Umfeld sowie die Klassifizierung definierter Arten von Objekten. Dabei erfassen unterschiedliche Sensoren Daten aus der Umgebung, die dann anhand von Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) auf etwaige relevante Objekte geprüft werden. Da die potenziellen Eingabedaten der Sensoren für solche KI-Anwendungen einer großen Varianz unterliegen, werden die Algorithmen voraussichtlich zu einem signifikanten Teil mittels Verfahren des maschinellen Lernens (ML) anhand von Trainings- und Validierungsdaten entwickelt werden. Die hierfür benötigten KI-Datensätze sind derzeit allerdings kaum offen verfügbar, was die Entwicklung der Algorithmen stark einschränkt.
Ziel des Projekts ist es, allgemeine Vorgaben zur Aufbereitung von Daten für Training und Validierung von KI-Algorithmen zur Objekterkennung und -klassifizierung zu entwickeln sowie für einen Teilbereich der relevanten Eingangsparameter KI-Daten aufzubereiten und nach Projektabschluss zu veröffentlichen. Die Projektergebnisse sollen die Forschung an und Entwicklung von Anwendungen zur Objekterkennung und -klassifizierung beim automatisierten Fahren im Eisenbahnbetrieb unterstützen.
Ziel des Projekts ist es, allgemeine Vorgaben zur Aufbereitung von Daten für Training und Validierung von KI-Algorithmen zur Objekterkennung und -klassifizierung zu entwickeln sowie für einen Teilbereich der relevanten Eingangsparameter KI-Daten aufzubereiten und nach Projektabschluss zu veröffentlichen. Die Projektergebnisse sollen die Forschung an und Entwicklung von Anwendungen zur Objekterkennung und -klassifizierung beim automatisierten Fahren im Eisenbahnbetrieb unterstützen.
Höchstzahl der Lose, die an einen Bieter vergeben werden: 2
Informationen über Lose:
Die Leistung ist in Fachlose A und B geteilt. Fachlos B ist wiederum in zwei analoge Mengenlose B1 und B2 geteilt. Bieter können Angebote zu Fachlos A sowie zu einem der Mengenlose B1 oder B2 abgeben. Ein Bieter kann für Los A und höchstens für eines der Lose B1 oder B2 beauftragt werden. Gibt ein Bieter Angebote für Lose B1 und B2 ab, wird nur das Angebot für Los B1 berücksichtigt. Die Angebote aller Bieter für Lose B1 bzw. B2 werden nach denselben Kriterien bewertet und der erst- und der zweitplatzierte Bieter werden mit je einem der Lose B1 bzw. B2 beauftragt.
Die Leistung ist in Fachlose A und B geteilt. Fachlos B ist wiederum in zwei analoge Mengenlose B1 und B2 geteilt. Bieter können Angebote zu Fachlos A sowie zu einem der Mengenlose B1 oder B2 abgeben. Ein Bieter kann für Los A und höchstens für eines der Lose B1 oder B2 beauftragt werden. Gibt ein Bieter Angebote für Lose B1 und B2 ab, wird nur das Angebot für Los B1 berücksichtigt. Die Angebote aller Bieter für Lose B1 bzw. B2 werden nach denselben Kriterien bewertet und der erst- und der zweitplatzierte Bieter werden mit je einem der Lose B1 bzw. B2 beauftragt.
Bezeichnung des Loses: Los A
Losnummer: 1
Kurze Beschreibung:
Annotationsvorschrift und Datendokumentation. Die ausführliche Darstellung der Leistung kann der Leistungsbeschreibung entnommen werden.
Dauer: 13 Monate
Bezeichnung des Loses: Teil-/Mengenlose B1 und B2
Losnummer: 2
Kurze Beschreibung:
Annotation und Prüfung. Die ausführliche Darstellung der Leistung kann der Leistungsbeschreibung entnommen werden.
Rechtliche, wirtschaftliche, finanzielle und technische Informationen Bedingungen für die Teilnahme
Befähigung zur Berufsausübung:
Bitte entnehmen Sie die Details der Ausschreibung den veröffentlichten Unterlagen, insbesondere der Leistungsbeschreibung sowie der Bieterinformation.
Wirtschaftliche und finanzielle Leistungsfähigkeit:
Bitte entnehmen Sie die Details der Ausschreibung den veröffentlichten Unterlagen, insbesondere der Leistungsbeschreibung sowie der Bieterinformation.
Mindeststandards:
Bitte entnehmen Sie die Details der Ausschreibung den veröffentlichten Unterlagen, insbesondere der Leistungsbeschreibung sowie der Bieterinformation.
Technische und berufliche Fähigkeiten:
Bitte entnehmen Sie die Details der Ausschreibung den veröffentlichten Unterlagen, insbesondere der Leistungsbeschreibung sowie der Bieterinformation.
Auftragsausführung
Bedingungen für die Vertragserfüllung:
Bitte entnehmen Sie die Details der Ausschreibung den veröffentlichten Unterlagen, insbesondere der Leistungsbeschreibung sowie der Bieterinformation.
Verfahren
Rechtsgrundlage: 32014L0024
Zeitpunkt des Eingangs der Angebote: 12:00
Sprachen, in denen Angebote oder Teilnahmeanträge eingereicht werden können: Deutsch 🗣️
Gültigkeitsdauer des Angebots: 2023-03-31 📅
Datum der Angebotseröffnung: 2022-10-31 📅
Zeitpunkt der Angebotseröffnung: 12:00
Vergabekriterien
Qualitätskriterium (Bezeichnung): Qualität
Qualitätskriterium (Gewichtung): 70
Preis (Gewichtung): 30
Bekanntmachung über vergebene Aufträge (2023-02-02) Objekt Umfang der Beschaffung
Gesamtwert des Auftrags: 581 210 EUR 💰
Metadaten der Bekanntmachung
Dokumenttyp: Bekanntmachung über vergebene Aufträge