3626S62540_Leistungsbeschreibung inkl. BM.pdf

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Bundesamt für Strahlenschutz

Leistungsbeschreibung

FKZ: 3626S62540 Datum: 30.12.2025

Ermittlung des Verbesserungspotentials für das RODOS-

Modul "Dosisrekonstruktion" mit Hilfe von KI-Verfahren in

Thema:

Bezug auf die zeitlich-räumliche Interpolation von

radiologischen Umwelt-Messdaten in einem

radiologischen Notfall

1. Aufgabenstellung

Während eines überregionalen oder regionalen radiologischen Notfalls hat das Radiologische Lagezentrum des Bundes (RLZ), unter der Leitung des Bundesministeriums für Umwelt, Klimaschutz, Naturschutz und nukleare Sicherheit (BMUKN) die Aufgabe, im Radiologischen Lagebild (§ 108 StrlSchG) die radiologische Lage zu bewerten. Eine zentrale Aufgabe dabei ist es, eine Dosisabschätzung für die betroffene Bevölkerung durchzuführen (§ 111 StrlSchG). In der Vorfreisetzungsphase und Freisetzungsphase beruhen diese auf Prognosen, die mit Hilfe von atmosphärischer Ausbreitungsmodellierung und Dosismodellen erstellt werden. Im RLZ wird hierfür insbesondere das Entscheidungshilfesystem RODOS (Real-time Online Decision SuppOrt System) verwendet. In der Nachfreisetzungsphase erfolgt eine Dosisabschätzung auch auf Basis radiologischer Umwelt-Messdaten. Hierfür wurde von der Auftraggeberin ein entsprechendes Modul entwickelt; dieses Modul „Dosisrekonstruktion“ (DosRek) ist Teil von RODOS und nutzt aktuelle radiologische Umweltmessdaten wie Ortsdosisleistungs-(ODL-), Luftaktivitäts- und Bodenkontaminationsdaten, um Dosisabschätzungen unabhängig von Ergebnissen aus der Ausbreitungsmodellierung zu ermöglichen. Die Ergebnisse der DosRek werden sowohl als Dosis-Flächenkarten im Radiologischen Lagebild als auch für eine individuelle, aufenthaltsabhängige Dosisrekonstruktion von betroffenen Einzelpersonen in Notfallstationen verwendet.

Im aktuellen Forschungsprojekt soll untersucht werden, wie Künstliche Intelligenz genutzt werden kann, um das Verfahren der operationellen Dosisrekonstruktion im RLZ zu verbessern. Dies soll insbesondere während der Phase des Wolkendurchzugs die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Dosisabschätzungen steigern, und somit dem RLZ ermöglichen, seine Aufgaben in radiologischen Notfällen verbessert wahrzunehmen. Das Projekt zielt darauf ab, die Qualität und Verlässlichkeit der Dosisabschätzungen sowohl für das Radiologische Lagebild als auch für die individuelle Dosisrekonstruktion von Einzelpersonen in Notfallstationen zu erhöhen.

Das Ziel dieses Forschungsvorhabens ist es einerseits, in einem ersten Schritt ein Verfahren für die räumlich-zeitliche Interpolation von radiologischen Messdaten der ODL mit Hilfe von

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Methoden des maschinellen Lernens bzw. der künstlichen Intelligenz zu entwickeln und umzusetzen. Dieses Verfahren soll die Interpolation sowohl in räumlicher als auch in zeitlicher Hinsicht für Punktmessdaten ermöglichen, die räumlich und zeitlich ungleich verteilt sind und teilweise starke Gradienten über kurze Distanzen aufweisen. Die Integration eines Priors in Form einer RODOS-Ausbreitungsrechnung muss ebenfalls möglich sein, so dass die Interpolationsroutine zu einem multimodalen Modell ausgebaut wird. Auch eine Unsicherheitsabschätzung soll idealerweise möglich sein.

Im zweiten Schritt des Forschungsvorhabens soll das im ersten Schritt entwickelte Interpolations-Programm ausgebaut und erweitert werden. Dieses multimodale Modell soll einerseits die Möglichkeit bieten, zusätzliche Inputs wie nuklidspezifische Messungen der Bodenkontamination und Luftaktivität oder Niederschlagsdaten zu integrieren. Darüber hinaus sollen in dem neuen, multimodalen KI-Modell die in dem bereits am BfS bestehenden DosRek-Modul vorhandenen Prozesse und Verfahren abgebildet und ergänzt werden, wie zum Beispiel physikalische Zusammenhänge wie der radioaktive Zerfall, die Rekonstruktion nicht gemessener aber wahrscheinlich vorhandener Nuklide, oder die räumliche und zeitliche Interpolation von Nuklidvektoren von nuklidspezifischen Messungen auf andere Gitterzellen. Es soll also als prototypische Entwicklung eines „Dosisrekonstruktions-Modells 2.0“ inklusive Unsicherheitsabschätzung geprüft werden, ob diese KI-Methode geeignet ist, das bestehende DosRek-Modul perspektivisch komplett ersetzen zu können. Diese Erweiterung zielt darauf ab, komplexere Szenarien zuverlässiger zu modellieren und fundiertere Analysen über die tatsächliche Strahlendosis der betroffenen Bevölkerung zu ermöglichen.

2. Kenntnisstand und Rahmenbedingungen

In den letzten Jahren haben sich Methoden der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens rasant weiterentwickelt und bieten nun innovative Ansätze für die Analyse komplexer Datensätze. In diesem Forschungsvorhaben sollen diese Entwicklungen und ihre Chancen zur Optimierung bestehender Systeme im Bereich der Interpolation radiologischer Messdaten und Dosisabschätzungen ausgelotet werden. Aufgrund der Komplexität und der dynamischen Fortschritte im Bereich der KI-Technologien ist die Einbindung eines externen Forschungsnehmers, der über spezialisierte Kenntnisse und Erfahrungen im Bereich Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verfügt, von Bedeutung, um sicherzustellen, dass die neuesten und effektivsten Methoden angewendet und den aktuellen Stand von Wissenschaft und Technik repräsentieren.

In diesem Forschungsvorhaben soll das Verbesserungspotenzial des im RLZ operationell eingesetzten Moduls Dosisrekonstruktion ermittelt werden. Der aktuelle Stand des am BfS betriebenen DosRek-Moduls wird dem Auftragnehmenden in Form einer Dokumentation und als Programmcode zur Verfügung gestellt. Für den Einsatz im RLZ hat sich bei der Nutzung des DosRek-Moduls herausgestellt, dass insbesondere wichtig ist, die Dosisabschätzungen während des Durchzugs einer radioaktiven Wolke zu optimieren: Aufgrund dynamischer Wetterbedingungen und der sich schnell verändernden, turbulenten Bewegung der radioaktiven Wolke können sich Strahlenexpositionen schnell ändern. Punktuelle ODL- Messungen an stationären Messsonden reichen typischerweise während der Wolkendurchzugsphase nicht aus, um eine flächendeckende Bewertung der Strahlenexposition der Bevölkerung zu gewährleisten. Die aktuelle Version der

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Dosisrekonstruktion behandelt die Wolkendurchzugsphase daher nur unzureichend. Eine KI- gestützte, räumliche und zeitliche Interpolation der ODL-Messungen unter Miteinbeziehung von Prior-Wissen aus Ausbreitungsmodellen soll insbesondere die Rekonstruktion der Wolkendurchzugsphase verbessern, um die Gefährdungssituation verlässlicher einzuschätzen. Als zweiter Schritt soll außerdem geprüft werden, inwieweit die aktuelle Version des DosRek-Moduls durch KI-Methoden komplett abgelöst werden kann.

In vielen Fachbereichen werden herkömmliche Methoden zur Interpolation von unregelmäßig verteilten Daten genutzt, um spärliche Mess- oder Probeninformationen durch geostatistische, deterministische oder kombinierte Verfahren zu ergänzen. Die Güte der Methoden wird von verschiedenen Faktoren beeinflusst, darunter Stichprobengröße, räumliche Verteilung der Proben, Korrelationsaspekte und die Qualität der Daten. Die Interpolation von radiologischen Messdaten stellt eine besondere Herausforderung dar, da sie nicht nur räumlich, sondern auch zeitlich betrachtet werden muss. Radiologische Messungen können starke Gradienten über kurze Distanzen und Zeiträume aufweisen, was die Genauigkeit von Interpolationen erheblich erschwert. Zudem sind die Messdatenpunkte oft ungleich verteilt und stammen von spärlich vorhandenen Punktquellen, was die Datenlage zusätzlich verkompliziert. Diese Faktoren führen dazu, dass herkömmliche Interpolationsmethoden möglicherweise nicht ausreichen, um präzise und verlässliche Ergebnisse zu liefern. Daher erfordert die Interpolation radiologischer Daten spezielle Ansätze, die sowohl die räumliche als auch die zeitliche Heterogenität der Messwerte berücksichtigen können. Auch die geforderte Einbindung eines Priors in Form einer RODOS- Ausbreitungsrechnung oder die Berechnung einer Unsicherheitsabschätzung erfordert umfassendere Methodiken. In diesem Forschungsvorhaben sollen herkömmliche Interpolationsmethoden deswegen durch geeignete KI-Methoden ersetzt oder ergänzt werden, um diese Problematiken zu lösen.

In einem zweiten Schritt soll dieses Interpolationsverfahren so erweitert werden, dass das Programm in Form eines multimodalen Modells in der Lage ist, physikalische Prozesse und Überlegungen analog zu dem bestehenden DosRek-Modul zu integrieren. Dies umfasst insbesondere, an jedem berechneten Raum-Zeit-Gitterpunkt des Rechengitters nuklidspezifische Luftaktivitäts- und Bodenkontaminations-Werte zu modellieren. Hierbei soll als Haupt-Informationsquelle das bestehende DosRek-Modul dienen, welches dem Auftragnehmenden in Form einer Dokumentation und des Quellcodes zur Verfügung gestellt wird. Von dem Auftragnehmenden eventuell zusätzlich eingebrachte Ideen zur Optimierung bzw. Abweichungen vom Konzept des bisherigen DosRek-Moduls werden in Projektgesprächen mit der Auftraggeberin vor der Implementierung abgesprochen.

Zur Entwicklung und Testen des Verfahrens werden simulierte Übungsdaten von der Auftragsgeberin zur Verfügung gestellt.

3. Einzelzielsetzungen/ Gliederung der Aufgabe

Gemäß §111 StrlSchG muss das RLZ in einem radiologischen oder nuklearen Notfall Dosisabschätzungen auch anhand von Umweltdaten für die betroffene Bevölkerung vornehmen. Diese Abschätzungen sind notwendig, um die Effektivität der ergriffenen Schutzmaßnahmen zu beurteilen und die ermittelten Dosen mit den festgelegten Referenzwerten vergleichen zu können. Das RODOS-Modul "Dosisrekonstruktion" verwendet

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alle relevanten Messinformationen und Expositionspfade, um grundsätzlich den genannten Zweck zu erfüllen. Eine wesentliche Schwachstelle zeigt sich jedoch bei der räumlichen und (bisher insbesondere während der Wolken-Durchzugsphase nur unzureichend vorhandenen) zeitlichen Interpolation der Dosiswerte von den vorhandenen Messorten aus. Dies beeinträchtigt die Fähigkeit, eine genaue Dosisabschätzung für die betroffene Bevölkerung zu gewährleisten.

Das Forschungsvorhaben besteht aus drei Arbeitspaketen, die in den folgenden Kapiteln beschrieben werden. In AP1 soll der aktuelle Stand von Wissenschaft und Technik aufgearbeitet werden. Abbildung 1 visualisiert die Arbeitspakete 2 und 3. In AP 2 wird eine Interpolationsroutine entwickelt, die mit Hilfe von KI-basierten Methoden eine räumliche und zeitliche Interpolation von ODL-Werten unter Einbindung eines Priors in Form einer RODOS- Ausbreitungsprognose ermöglicht. Das Ergebnis soll als Eingangsparameter für das DosRek- Modul in RODOS verwendet werden können. In AP 3 soll die in AP 2 entwickelte Interpolationsroutine Ausgangspunkt für die Entwicklung eines multimodalen KI-Modells sein. Die Erweiterung umfasst einerseits die Einbindung weiterer Datenquellen wie nuklidspezifische Messungen der Boden- und Luftaktivität und Regendaten aus Radarmessungen vom Deutschen Wetterdienst (DWD). Andererseits sollen physikalische Prozesse und Überlegungen, die Teil des aktuellen DosRek-Moduls sind, ebenfalls im neuen Modell nachgebildet werden. Das umfasst beispielsweise die räumlich-zeitliche Interpolation von Nuklidvektoren, die Erweiterung des Nuklidvektors um vermutlich vorhandene, aber nicht gemessene Nuklide, und die Zerfallskorrektur.

Abbildung 1:Veranschaulichung der APs dieses Forschungsvorhabens

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3.1. AP 1: Aufarbeitung des relevanten Standes von Wissenschaft und Technik

Dieses Arbeitspaket zielt darauf ab, verschiedene Methoden der künstlichen Intelligenz / des maschinellen Lernens hinsichtlich ihrer Eignung für die aktuelle Aufgabenstellung zu evaluieren.

Dabei ist im Zuge einer Literaturrecherche eine Zusammenstellung relevanter Ergebnisse und Studien von anderen Institutionen gefordert, insbesondere aktueller abgeschlossener und laufender Arbeiten zum Thema „maschinelles Lernen/künstliche Intelligenz“, idealerweise in Kombination mit dem Themenbereich Interpolationsverfahren. Es sollen sowohl nationale als auch internationale Ergebnisse berücksichtigt werden. Da das Themengebiet „künstliche Intelligenz“ sich enorm schnell entwickelt, muss der Fokus auch auf die neueste Studienlage gelegt werden.

Möglicherweise passende Verfahren sollen identifiziert und bewertet werden. Dies umfasst eine Auflistung und Bewertung der Vor- und Nachteile der jeweiligen Verfahren in Bezug auf die Eignung im Rahmen der in diesem Forschungsvorhabens gestellte Aufgabe. Dies soll anhand geeigneter Kriterien erfolgen, die in einer Bewertungsmatrix für die Verfahren gegenübergestellt werden. Ein wichtiger Punkt ist hierbei, dass die Interpolationsroutine in der Lage sein muss, eine räumlich-zeitliche Interpolation von anisotropen Punktmessungen mit teils starken Gradienten (über mehrere Größenordnungen) sinnvoll und ohne „Überschießen“ zu interpolieren. Außerdem muss die Dauer der Rechnung, bei gegebener Computerkapazität (siehe 4.1), einen operationellen Einsatz im Notfallschutz ermöglichen. Andere Kriterien umfassen beispielsweise die Möglichkeit einer Unsicherheitsabschätzung oder die Möglichkeit der Einbindung eines Priors.

Auf Basis aller gesammelten Informationen sollen die zwei KI-Verfahren identifiziert, die am besten geeignet sind, die in diesem Forschungsvorhaben gestellten Aufgaben zu erfüllen. Die Auswahl muss begründet werden. Mit den beiden ausgewählten KI-Verfahren wird in AP 2 weitergearbeitet.

Der ermittelte Sachstand ist in einem eigenständigen Bericht zu dokumentieren und der Auftraggeberin in der ersten Phase der Vorhabenbearbeitung zur Verfügung zu stellen. Der Bericht soll es Lesern ohne KI-Grundkompetenz ermöglichen, sich einen Überblick über die relevanten bisherigen Arbeiten zu verschaffen und Zugang zu den maßgeblichen Unterlagen zu finden. Der Bericht ist zum Abschluss des Vorhabens um die neu gewonnenen Erkenntnisse zu ergänzen.

3.2. AP 2: Entwicklung einer räumlich-zeitlichen ODL-Interpolation mit KI- basierten Methoden

In diesem Arbeitspaket wird eine Interpolationsmethode entwickelt, die mit Hilfe von KI- basierten Methoden eine räumliche und zeitliche Interpolation von ODL-Messungen und der Einbindung eines Priors ermöglicht.

Sichtung und Vorbereitung der Daten

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Zu Beginn ist es erforderlich, die notwendigen Daten für das Forschungsvorhaben zu sichten und zu analysieren, auf deren Basis eine Interpolationsroutine entwickelt werden soll. Die Auftraggeberin stellt dazu passende Datensätze zur Verfügung. Diese umfassen verschiedene RODOS-Ausbreitungsrechnungen, die auf einem räumlichen und zeitlichen Raster für die ODL festgelegt sind. Für ein Testszenario liefert die Auftraggeberin eine Referenz-RODOS- Ausbreitungsrechnung, die als simulierte „Wahrheit“ betrachtet wird. Für das gleiche Szenario werden ebenfalls mögliche Prioren in Form von ähnlichen RODOS-Ausbreitungsrechnungen bereitgestellt (z.B. durch leicht veränderte Anfangsbedingungen). Das Dateiformat der RODOS-Ausbreitungsrechnungen ist CSV. Der Radius des betrachteten Gebietes in einem radiologischen Notfall in Deutschland kann stark variieren (von wenigen Kilometern bis vielen Hundert Kilometern, je nach Notfallszenario). Für das simulierte Gebiet der RODOS- Ausbreitungsrechnung wird von der Auftraggeberin Datensätze von ca. 400 km x 400 km (entsprechend einem Radius von ca. 200 km um den Unfallort) zur Verfügung gestellt. Für die Validierung der zu entwickelnden Routinen werden von der Auftraggeberin im Verlauf des Forschungsvorhabens weitere Szenarien in Absprache mit dem Auftragnehmenden zur Verfügung gestellt, jeweils mit einer Referenz-RODOS-Rechnung und mindestens einem Beispiel-Prior pro Szenario. Im Laufe des Forschungshabens können in Absprache zwischen Auftraggeberin und Auftragnehmendem auch Datensätze für kleinräumigere Szenarien zur Verfügung gestellt werden.

Diese Datensätze müssen vom Auftragnehmenden zunächst so vorbereitet werden, dass simulierte ODL-Messdaten zum Testen zur Verfügung stehen. Zu diesem Zweck muss also zunächst eine Programm-Routine entwickelt werden, die Stichproben aus der Referenz- RODOS-Ausbreitungsrechnung entnimmt. Diese stellen dann simulierte Messdaten dar und dienen als Basis für die Interpolation. Die Referenz-RODOS-Ausbreitungsrechnung wird dann außerhalb der Stichprobenorte und -zeiten als „Wahrheit“ genutzt.

Die Stichproben aus simulierten Messwerten sollen einerseits stationäre ODL-Sonden umfassen, die normalerweise alle 10 Minuten kontinuierliche Daten liefern. Außerdem sollen Messungen von mobilen Messtrupps simuliert werden, die in der Regel eine Serie von Einzelmessungen an verschiedenen Orten zu bestimmten Zeitpunkten erfassen (z.B. entlang einer Straße als Fahrzeugmessung). Die simulierten Daten sollen in Absprache mit der Auftraggeberin extrahiert werden, entweder an den realen Standorten der stationären ODL- Messorten und mobile Messungen entlang realer Straßen, oder anhand einer Routine, die entsprechende Mess-Standorte und Fahrtspuren-Messungen realitätsnah simuliert.

Hinweis: In Deutschland werden ODL-Werte an etwa 1800 stationären Messstationen erfasst und sind im Schnitt ca. 15-20 km voneinander entfernt. Bei einem radiologischen Ereignis stehen diese Daten alle 10 Minuten zur Verfügung, so dass der Wolkendurchzug an diesen Sonden-Standorten gut erfasst werden kann. Nach dem Durchzug der radioaktiven Wolke und dem Ende der Ablagerungsprozesse sind zusätzlich zu den stationären Sonden ODL- Einzelmessungen durch mobile Messtrupps verfügbar, üblicherweise durchgeführt mit Fahrzeugen oder Hubschrauber. Die Fahr- bzw. Flugspuren der mobilen Einzelmessungen überschneiden sich in der Regel nicht (räumlich), so dass für einen bestimmten Ort keine Zeitreihen der ODL zur Verfügung stehen.

Entwicklung des Interpolationsverfahrens

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Das Interpolationsverfahren, das in AP 2 entwickelt werden soll, ist zunächst für die Messwerte der ODL vorgesehen (und wird in AP 3 dann erweitert). Diese Daten müssen sowohl räumlich als auch zeitlich aufbereitet und interpoliert werden. Ziel ist eine Interpolation der ODL-Messwerte, die bestmögliche Ergebnisse beim Vergleich zu dem Referenz-RODOS-Ausbreitungsrechnung liefert. Dabei müssen die Besonderheiten bei radiologischen ODL-Messungen berücksichtigt werden, insbesondere

• die räumliche UND zeitliche Verteilung (siehe dazu auch Abbildung 2): Stationäre Messsonden liefern in der Regel alle 10 Minuten Messwerte, können aber auch zeitweise unterbrochen sein. Mobile Messungen finden ausschließlich in der Nach- Wolkendurchzugsphase statt und liefern alle 1-2 Sekunden punktuelle Raum-Zeit- Punkte entlang von Routen. In Gitterzellen mit ausschließlich mobilen Messungen in der Nach-Wolkendurchzugsphase muss demnach der Wolkendurchzug auf Basis aller vorhandenen Informationen bestmöglich rekonstruiert werden.

• die oft starken Gradienten teils über mehrere Größenordnungen über eine kurze Distanz und/oder kurze Zeitintervalle. In diesem Zusammenhang ist es beispielsweise ein unerwünschtes Feature, wenn die Interpolationsroutine „überschießt“.

• die anisotrope Verteilung von Messungen, bestehend aus stationären Messsonden im Abstand von 15-20 km mit guter zeitlicher Auflösung im 10-Minuten-Takt, und mobilen Messungen von Messfahrten mit Fahrzeugen/Hubschraubern, die räumlich dicht entlang einer Strecke (Fahrtspur) in großer Anzahl aber zeitlich nur zu einem einzigen Zeitpunkt in der Nachwolkendurchzugs-Phase durchgeführt wurden.

Außerdem muss es möglich sein, einen Prior in Form einer RODOS-Ausbreitungsprognose als zusätzlichen Input mit einzubinden und so die ODL-Interpolation zu optimieren. Die zu entwickelnde Interpolations-Routine muss jedoch auch ohne die Einbindung eines Priors funktionieren. Idealerweise soll eine Unsicherheitsabschätzung ebenfalls Teil der Lösung sein. Wenn dies nicht erfüllt werden kann, muss dies begründet werden.

In diesem Arbeitspaket werden die zwei verschiedene Interpolationsmethoden programmiert und getestet, die in AP 1 als am ehesten geeignet identifiziert wurden.

Die Ausgangslage zur Interpolation ist in Abbildung 2 veranschaulicht. An Orten mit stationären ODL-Sonden ist in der Regel eine gute zeitliche Auflösung gegeben (blaue Gitterzellen). An Messorten mit einer mobilen Messung in der Nachfreisetzungsphase (Beispiel rote Gitterzelle) existieren jedoch nur einzelne Messungen zu jeweils individuellen Raum-Zeitpunkten nach Wolkendurchzug. Der ODL-Verlauf während des Wolkendurchzugs muss hier durch das zu entwickelnde KI-Verfahren anhand von vorhandenen Informationen (wie zum Beispiel dem ODL-Verlauf der stationären Sonden) bestmöglich interpoliert bzw. rekonstruiert werden. Außerdem gibt es Gitterzellen, für die überhaupt keine Messungen vorliegen (weder eine zeitlich kontinuierliche Messung durch stationäre Sonden noch eine mobile Einzelmessung, grüne Gitterzelle im Bild). Auch hier muss der ODL-Verlauf entsprechend interpoliert bzw. rekonstruiert werden.

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Abbildung 2: Schematische Darstellung vom Interpolations-Gitternetz und möglichen ODL-Messungen

Da die Strahlenexposition der Bevölkerung vor allem in der bodennahen Schicht stattfindet, wird die Interpolation räumlich zweidimensional (x, y), also ohne Höhenauflösung (z) benötigt. Hinzu kommt die zeitliche Dimension (t). Deshalb werden die Ergebnisse der RODOS-Ausbreitungsmodellierung ebenfalls räumlich in 2D geliefert (auch wenn die eigentliche Ausbreitungsrechnung räumlich in 3D stattfindet): Die ODL-Daten werden als zeitabhängige 2D-Felder zur Verfügung gestellt. Die räumliche Auflösung dieser Felder basiert auf einem genesteten Gitter, bei dem die Gitterweite am Freisetzungsort geringer ist als in weiter entfernten Bereichen. Die zeitliche Auflösung der RODOS-Ausbreitungsrechnungen beträgt 1 Stunde.

Alle ODL-Daten sind grundsätzlich mit Messunsicherheiten behaftet, die sowohl statistischer Natur (Zählfehler) als auch systematischer Natur (Kalibration, Einfluss von Abschirmung, Umgebung, Energie- und Winkelabhängigkeit des Detektors) sind. Bei stationären Sonden sind die statistischen Fehler aufgrund der ausreichend langen Integrationszeit zu vernachlässigen, während sie bei mobilen Messungen (1- 2 s Integrationszeit) relevant sein können. Die systematischen Unsicherheiten sind bei mobilen Messystemen ebenfalls generell höher, da bspw. das Fahrzeug zu einer zusätzlichen Abschirmung führt und die Messungen nicht in ungestörtem Gelände stattfinden, sondern durch Gegebenheiten wie Straßenbelag, bebaute Umgebung etc. beeinflusst werden können.

In diesem Zusammenhang ist ebenfalls relevant, dass die ODL-Messdaten nicht ausschließlich die künstliche Radioaktivität eines radiologischen Notfalls repräsentieren, sondern auch die natürliche Hintergrundstrahlung beinhalten, die in geeigneter Weise von dem Bruttowert abgezogen werden muss. Die Hintergrundstrahlung variiert räumlich und zeitlich und wird an den stationären Sonden (auch im Normalbetrieb außerhalb eines radiologischen Notfalls) kontinuierlich gemessen. Diese Nicht-Notfall-Daten können als Basis verwendet werden, um die Hintergrundstrahlung von den Messwerten der stationären Sonden abzuziehen. Die

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Hintergrundstrahlung der stationären Sonden wird als Textfile (CSV) von der Auftraggeberin geliefert.

Die natürliche Hintergrundstrahlung bei mobilen Messdaten ist schwieriger abzuschätzen und deshalb mit einer größeren Unsicherheit behaftet. Der Hintergrundstrahlungswert für ein mobiles Messergebnis kann nur als räumliche Interpolation aus den Werten der benachbarten stationären Messungen abgeleitet werden. Diese Interpolation ist grundsätzlich zu grob aufgelöst, um einen genauen Wert der Hintergrundstrahlung jenseits des Sichtbereichs der stationären Detektoren zu erhalten. Hinzu kommt die schon weiter oben beschriebene, von der idealen Referenzfläche abweichende Detektorumgebung der mobilen Messsysteme. Aus diesen Gründen muss der interpolierte Hintergrundstrahlungswert bei einer mobilen Messung mit einer zusätzlichen systematischen Unsicherheit beaufschlagt werden. Alle beschriebenen Eigenschaften haben zur Folge, dass stationäre Sonden eine niedrigere Gesamt-Messunsicherheit und damit eine niedrigere Nachweisgrenze als mobile Messsysteme aufweisen. Deshalb können stationären Sonden noch Kontaminationen messen, die mit den mobilen Systemen nicht mehr nachweisbar sind. Eine stationäre Sonde mit einem erhöhten Messwert hat in einem gewissen Umkreis also mehr Aussagekraft als mobile Sonden mit Nullmessungen.

Zurzeit sind die systematischen Unsicherheiten noch nicht für alle Systeme ausreichend charakterisiert, perspektivisch wird dies aber der Fall sein. Deshalb soll die Interpolationsroutine prinzipiell Unsicherheiten in den Eingangsdaten und die damit verbundene unterschiedliche Qualität von stationären und mobilen Messungen durch entsprechende Wichtungsfaktoren berücksichtigen können. Die Informationen zu Messunsicherheiten werden von der Auftraggeberin geliefert.

Die Gitterzellengröße der Interpolation muss frei wählbar sein. Innerhalb einer Rechengitterzelle können mobile Messungen zu einer repräsentativen Messung für den entsprechenden Raumzeitpunkt durch eine sinnvoll gewählte Mittelung zusammengefasst werden. Daten von stationären Sonden dürfen nicht in die Mittelung der mobilen Messungen mit einfließen, da sonst der zeitliche Verlauf einer stationären ODL-Sonde möglicherweise zu stark gestört wird.

Die Interpolationsroutine soll eine Unsicherheitsabschätzung liefern können. Ist dies nicht möglich, muss dies begründet werden.

Die Interpolationsroutine muss in der Lage sein, die Einbindung eines Priors in Form einer RODOS-Ausbreitungsrechnung zu erlauben. Dadurch werden normalerweise implizit Wetterdaten wie horizontale und vertikale Windfelder sowie Orographie und Ablagerungs- Modellierung miteinbezogen. Durch die RODOS-Ausbreitungsrechnung werden also bereits Wetterinformationen und Geländeverlaufs-Informationen verarbeitet, so dass Windfelder nicht explizit als eigener Datensatz mit einbezogen werden müssen. Es ist zu beachten, dass die Interpolationsroutine auch ohne eine verfügbare Ausbreitungsrechnung verwendbar sein muss. Hier sind die erzielten Ergebnisse dann typischerweise mit einer größeren Unsicherheit behaftet. Steht eine Ausbreitungsrechnung zur Verfügung, muss die Interpolationsroutine in der Lage sein, deren Ergebnisse für eine Interpolation zu nutzen.

Eingabedaten der Interpolationsroutine sind also:

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• Datensatz von ODL-Messungen mit Unsicherheiten (von stationären Sonden, die einen zeitlichen Verlauf haben, und mobile Messungen, die einzelne Raumzeitpunkte repräsentieren)

• Frei wählbare Gitterzellengröße und frei wählbares Zeitintervall (Standardeinstellung 1 km und 1 h, aber flexibel vom Nutzer anpassbar)

• Datei der Hintergrundstrahlung an stationären Sonden (Werte für die Hintergrundstrahlung für mobile Messungen müssen aus der räumlichen Interpolation benachbarter stationären Sonden ermittelt und mit einer frei wählbaren systematischen Unsicherheit beaufschlagt werden)

• Einbindung eines Priors in Form eines ODL-Datensatzes einer RODOS- Ausbreitungsrechnung (Interpolationsroutine muss mit und ohne Einbindung eines Priors funktionieren)

Als Ausgabe der Interpolationsroutine muss die ODL auf einem räumlich-zeitlichem Gitter (2D räumlich plus zeitlich) auf der vorgegebenen Gitterzellengröße und vorgegebenem Zeitintervall generiert werden. Ausgabeformat ist das Dateiformat NetCDF (Network Common Data Form).

Um für das aktuelle DosRek-Modul am BfS möglichst sinnvollen Input liefern zu können, muss als zweite Ausgabe außerdem die Möglichkeit bereitgestellt werden, ausschließlich ODL- Werte während des Wolkendurchzugs in einer separaten Datei (ebenfalls im Format NetCDF) abzuspeichern.

Die Interpolationsroutine soll unter Linux lauffähig sein. Die Programmspezifikationen sind unter 4.1 zu finden.

Der Programmcode muss im Rahmen von AP 2 der Auftraggeberin in elektronischer Form über GIT unter einer OpenSource-Lizenz (siehe auch Kapitel 4.1) zur Verfügung gestellt werden. Die Dokumentation muss sowohl in übersichtlicher Kurzform im Programmcode selbst als auch in Berichtform im Schlussbericht erfolgen.

Da das folgende AP 3 auf den Ergebnissen von AP 2 basiert, ist am Ende des AP 2 in einem der regulären Projektgespräche darzustellen, ob die gestellte Aufgabe unter den genannten Bedingungen erfolgreich gelöst werden konnte. Die Auftraggeberin entscheidet auf Grundlage dieser Darstellung, ob das AP 3 durchgeführt wird und die dafür vorgesehenen Mittel freigegeben werden (Haltepunkt); dafür ist ein formloser schriftlicher Antrag seitens des Auftragnehmenden erforderlich. Wenn die Auftraggeberin das AP 3 nicht freigibt, endet das Vorhaben mit AP 2. Der Schlussbericht ist in diesem Fall mit AP 2 zu erstellen. Darin ist in diesem Fall eingehend darzustellen, welche zusätzlichen Anforderungen erfüllt sein müssten, um die Aufgabe lösen zu können.

3.3. AP 3: Entwicklung einer „Dosisrekonstruktion 2.0“ auf Basis von AP2 und dem vorhandenen RODOS-Modul „Dosisrekonstruktion“

Auf der Basis der erzielten Ergebnisse in AP 2 soll nun das für diesen Zweck besser geeignete Interpolationsverfahren in AP 3 als „Dosisrekonstruktion 2.0“ weiterentwickelt werden. Die Wahl des Verfahrens muss insbesondere in Bezug auf die Eignung für die Dosisrekonstruktion begründet werden.

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Ziel dieses Arbeitspakets ist die prototypische Entwicklung eines „Dosisrekonstruktions- Modells 2.0“ als multimodales KI-Modell. Es soll geprüft werden, ob dieses Modell geeignet ist, das bestehende DosRek-Modul perspektivisch komplett ersetzen zu können. Abbildung 1 zeigt eine erste, grobe Übersicht der Erweiterungen des Modells im Vergleich zu AP 2.

Das bestehende DosRek-Modul ist im Programmcode Fortran geschrieben; der Code kann dem Auftragnehmenden als Informationsquelle bereitgestellt werden. Auch eine Dokumentation des DosRek-Moduls wird dem Auftragnehmenden in Textform als PDF zur Verfügung gestellt. Auf dieser Basis (Code plus Dokumentation) soll sich der Auftragnehmende einen Überblick über das bestehende DosRek-Modul verschaffen. Die Prozesse, die bereits im jetzigen DosRek-Modul enthalten sind, müssen grundsätzlich im neuen Modul „Dosisrekonstruktion 2.0“ widergespiegelt werden. Der Auftragnehmende muss prüfen, welche Teile durch die in AP2 entwickelte Interpolationsroutine ohnehin schon ausreichend abgedeckt sind (wie z.B. möglicherweise das „Auffüllen“ bestimmter Raum-Zeit-Punkte durch die vorhandene Interpolationsroutine), und welche einer weiteren Implementierung bedürfen. Die DosRek 2.0 muss nicht im selben Programmcode (Fortran) wie das bestehende DosRek-Modul verfasst werden, da sie als eigenständiges Programm arbeiten soll und nicht auf Teile des bestehenden DosRek-Moduls zugreifen muss. Eine Abstimmung über die verwendete Programmiersprache muss vorab mit der Auftraggeberin erfolgen.

Die Erweiterung der in AP 2 entwickelten Interpolationsroutine in eine DosRek 2.0 soll insbesondere die Integration von physikalischen Prozessen und bestmöglicher Abschätzung von nuklidspezifischen Informationen zu Bodenkontamination und Luftaktivität an jedem Raum-Zeit-Punkt umfassen und sich dabei eng an die bisherigen Überlegungen des bestehenden DosRek-Moduls orientieren. Folgende Punkte sollen in der DosRek 2.0 in jedem Fall berücksichtigt werden, weitere Punkte können vom Auftragnehmenden nach Sichtung des bestehenden DosRek-Moduls als wichtig identifiziert werden.

• Räumlich-zeitliche Interpolation radiologischer ODL-Messdaten auf Basis der in AP 2 entwickelten Interpolationsroutine (inklusive Unsicherheitsabschätzung, wenn möglich)

• Möglichkeit der Nutzung eines Priors in Form einer RODOS-Ausbreitungsrechnung, ebenfalls auf Basis der Entwicklung in AP 2. Hinweis: Explizite 3D-Windfelder aus Prognosen des DWD müssen nicht Teil der Integration in die DosRek 2.0 sein. Diese Wetterdaten werden deshalb nicht direkt ins Modul eingespeist, weil sie indirekt in einer RODOS-Ausbreitungsberechnung (die als Prior integriert wird) verfügbar sind. Diese RODOS-Berechnung verwendet unter anderem die neuesten Winddaten als Eingangsdaten, basierend auf Prognose- oder Analysefeldern des Deutschen Wetterdienstes. Dadurch sind Informationen zu verschiedenen Einflussfaktoren, sowohl zum Wetter als auch zur Orographie, implizit enthalten. Eine eigenständige Integration von 3D-Windfeldern wäre demnach eine Doppelung von Informationen. Bei der Nutzung der Interpolationsroutine ohne die Einbindung eines Priors ist keine separate Einbindung von Wetterdaten erforderlich.

• Weitere Inputdaten: Nuklidspezifische Messungen der Boden- und Luftaktivität: Nuklidspezifische Bodenkontaminations- und Luftaktivitätswerte werden an

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stationären Messorten zeitlich kontinuierlich (zur Einordnung im Notfall: Luftaktivität: Mittelwert in der Regel über 2 Stunden, Bodenkontamination Mittelwert über ½ oder 1 Stunde) gemessen; jedoch sind hier im Vergleich zu stationären ODL-Sonden nur wenige Messorte verfügbar (ca. 40 in Deutschland). Positive Luftaktivitätswerte bei mindestens einem nicht-natürlich vorkommenden Radionuklid deuten immer auf eine aktuelle „Wolke“ aus der notfallbedingten Freisetzung hin. Als weitere nuklidspezifische Messungen kommen In-Situ-Messungen der Bodenkontamination an einzelnen Messorten hinzu, die von Messteams in der Nachfreisetzungsphase situationsabhängig standortspezifisch durchgeführt werden können. Nuklidspezifische Messungen (die nur an wenigen Messpunkten/Gitterzellen verfügbar sind) sollen genutzt werden, die Modellierung von Nuklidinformationen im gesamten Rechengebiet zu optimieren (siehe folgende beide Punkte). Die Zeitintervalle der Mess-Zeiträume müssen flexibel handhabbar sein und je nach Zeitraum im Eingabe-File sinnvoll verwertet werden.

• Räumliche und zeitliche Interpolation des „Nuklidvektors“ und der „ODL-Fraktion“ gemäß der Dosisrekonstruktions-Dokumentation, die von der Auftraggeberin zur Verfügung gestellt wird, oder in Absprache mit der Auftraggeberin ähnliche Varianten. Der Nuklidvektor beschreibt das Verhältnis der Aktivität eines Nuklids zu einem bestimmten Zeitschritt zur Gesamt-ODL aller Nuklide (z.B. der gemessenen Aktivität des Nuklids Cs-137 bei einer Bodenmessung im Verhältnis zu dem ODL-Wert an diesem Raum-Zeitpunkt, der aus einer Vielzahl von Nukliden resultieren kann). Dieser wird im bisherigen Dosisrekonstruktions-Modul auf vielfältige Weise genutzt (zum Beispiel kann der Boden-Nuklidvektor aus der Nach-Wolkendurchzugsphase rückwirkend auch für die Wolkendurchzugsphase angewendet werden; oder es werden räumlich gemittelte Boden- bzw. Luft-Nuklidfaktoren während des Wolkendurchzugs aus Nuklidmessungen berechnet und auf das gesamte Wolkengebiet angewandt, siehe Dokumentation Dosisrekonstruktion). Die ODL-Fraktion eines Luft- oder Bodennuklids beschreibt das Verhältnis der ODL eines einzelnen Luft- oder Bodennuklids zur gesamten gemessenen ODL abzüglich der ODL aus bereits in früheren Zeitschritten deponierten Bodenkontamination. Damit können fixe Standardparameter, wie bspw. Depositionsgeschwindigkeiten, umgangen werden, da diese als Pauschalwerte große Unsicherheiten aufweisen. Die ODL-Fraktion ist also eine Hilfsgröße für die Zeitschritte während des Wolkendurchzugs, die anzeigt, welches Boden- oder Luft-Nuklid mit welchem Prozentsatz zur ODL beiträgt. Tabellen mit Dosisleistungskoeffizienten etc. werden von der Auftraggeberin zur Verfügung gestellt. Beide Informationen sollen räumlich-zeitlich auch auf Gitterzellen übertragen werden, an denen keine Nuklidmessungen stattgefunden haben.

• Erweiterung des Nuklidvektors um vermutlich vorhandene, aber nicht gemessene Nuklide: Hierzu wird als Eingabeparameter ein möglichst realistisch abgeschätzter Quellterm mit allen voraussichtlich emittierten Radionukliden und deren freigesetzter Gesamt-Aktivität in Bq benötigt. Diese Daten werden immer dann verwendet, wenn unzureichende Informationen aus Messdaten vorliegen.

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• Zerfallsinterpolation: Die Aktivität von Radionukliden verringert sich im Laufe der Zeit durch radioaktiven Zerfall, dies ist insbesondere für die Bodenkontamination relevant. Dies muss im Programm nuklidspezifisch berücksichtigt werden. Tabellen mit Halbwertszeiten werden von der Auftraggeberin zur Verfügung gestellt.

• Weiterentwicklung der Integration von Regendaten: Niederschlag beeinflusst die Höhe der Deposition der Radioaktivität am Boden während des Durchzugs der radioaktiven Wolke. Je stärker die Niederschlagsintensität, desto mehr Radioaktivität wird aus der Atmosphäre ausgewaschen und am Boden deponiert. Im bisherigen DosRek-Modul kann Regen nur als pauschale Angabe für das gesamte Gebiet und die gesamte Zeitdauer angegeben werden (z.B. 1 mm/h Regenintensität). In der DosRek 2.0 soll es möglich sein, aktuelle Radar-Daten von Niederschlagsradars in Deutschland einzulesen und sinnvoll zu integrieren. Dafür werden von der Auftraggeberin Beispieldatensätze von Radar-Daten zur Verfügung gestellt. Diese können vom Deutschen Wetterdienst als Open Source bezogen werden.

Output der DosRek 2.0 ist wie bei dem bisherigen Dosisrekonstruktions-Modul ein räumlich- zeitliches Gitternetz mit nuklidspezifischen Werten für die Bodenkontamination (x,y,t,n) und Luftaktivität (x,y,t,n) für jeden Gitterpunkt (x,y =räumliche Dimension, t=Zeit, n=Nuklid). Die eigentliche Dosisberechnung erfolgt nicht im Modul Dosisrekonstruktion, sondern im nachfolgenden RODOS-Modul „FDMT“ (Food Chain and Dose Module for Terrestrial Pathways). Da FDMT aktuell (noch) die Limitierung hat, mit 48 Zeitschritten zu rechnen, muss die DosRek 2.0 neben der Berechnung in Stunden-Intervallen die Möglichkeit besitzen, die Ergebnisse ebenfalls auf 48 Zeitschritte zu reduzieren (so dass z.B. ein gerechneter Zeitraum von 96 Stunden ein Zeitintervall zwei Stunden umfasst und so weiter). Auch hier gilt, dass beide Varianten (=echte Stundenanzahl und Begrenzung auf 48 Zeitschritte) auswählbar sein müssen.

4. Anforderungen und Vorgaben

4.1. Allgemeine Anforderungen an die Durchführung und Bearbeitung des Vorhabens

Der Quelltext des zu entwickelnden Verfahrens ist in einem für die gewählte Programmiersprache anerkannten Programmierstil zu erstellen, die mit der Auftraggeberin abgestimmt werden muss. Favorisiert wird von der Auftraggeberin die Programmiersprache Python. Der Quelltext muss übersichtlich und nachvollziehbar sowohl im Programmcode als auch in Berichtform dokumentiert werden.

Der Quelltext muss jeweils im Rahmen von AP2 für die Interpolationsroutine und im Rahmen von AP3 für die „Dosisrekonstruktion 2.0“ der Auftraggeberin in elektronischer Form zur Verfügung gestellt werden. Die Dokumentation muss sowohl in übersichtlicher Kurzform im Programmcode selbst als auch in Berichtform im Schlussbericht erfolgen.

Alle für die Erstellung des Verfahrens verwendeten Eingabe- und Ausgabedaten sind der Auftraggeberin in elektronischer Form zur Verfügung zu stellen.

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Die zu erstellende Software ist als Open Source Software unter der X11-Lizenz zu lizenzieren, so dass sie von jedermann lizenzgebührenfrei benutzt, verändert und weitergegeben werden darf.

Die Interpolationsroutine soll unter folgenden Bedingungen entwickelt werden:

Systemumgebung

• Betriebssystem: Oracle Linux 8 mit Unbreakable Enterprise Kernel (UEK), basierend auf Linux 5.15 LTS

• Architektur: x86_64 (64 Bit)

• CPU: AMD EPYC 9554, Basistakt 3,1 GHz, Boost bis 3,7 GHz

• NUMA-Topologie: 8 NUMA-Nodes mit jeweils 16 CPU-Kernen

Allgemeine Anforderungen

• Docker-Ready (Container-First):

Die Anwendung muss vollständig in einem Docker-Container lauffähig sein und für den Containerbetrieb optimiert werden.

• Effektive Parallelisierung:

Die Anwendung muss innerhalb eines Containers eine effiziente Parallelisierung auf CPU-Kernen innerhalb einer einzelnen NUMA-Node unterstützen und dabei eine hohe Skalierungseffizienz erreichen.

• NUMA-Freundlichkeit:

Die Implementierung muss NUMA-aware sein, insbesondere durch: o gezielte CPU-Affinität, o NUMA-lokale Speicherallokation, o Vermeidung unnötiger Speicherzugriffe über NUMA-Grenzen hinweg.

• Native Fallback:

Falls eine effektive Parallelisierung unter Docker nicht möglich oder nicht ausreichend performant ist, muss die Anwendung ohne funktionale Änderungen oder mit minimaler Konfigurationsanpassung nativ auf dem Zielsystem ausgeführt werden können, einschließlich expliziter NUMA- und CPU-Bindung.

Allgemeine Anforderungen an Dockercontainer bzw. die Dockerumgebung

• Docker-Images müssen nach Best Practices umgesetzt werden (minimalistischer Basis- Images, Multi-Stage-Builds, Ausführung mit einem Non-Root-User usw.)

• Konfigurationen sollten über Environment-Variablen bereitgestellt werden. Sinnvolle Standardwerte können vorgeschlagen werden.

• Statische Daten sind direkt ins Image einzubauen. Dynamische Daten sind über Volumes bereitzustellen.

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• Jeder Container muss sich selber über einen sinnvollen Healthcheck überwachen und ein Logging verfügen.

• Die TLS-Terminierung und Zertifikatsverwaltung erfolgt im Regelfall in einem vorgelagerten Reverse-Proxy (z.B. Traefik) und nicht im Container selber. Die Container werden vom Reverse-Proxy lokal per HTTP angesprochen.

• Wenn möglich, werden im Compose-File keine Ports direkt auf den Containern geöffnet, sondern der Zugriff findet per HTTPS über den Reverse-Proxy statt.

• Die vom Container verwendeten Ports sind per EXPOSE zu kennzeichnen.

• Die Logausgabe darf nicht in Logdateien im Container geschrieben werden, sondern muss auf die Standardausgabe des Containers erfolgen.

• Zu jedem Docker-Image muss eine README-Datei mit relevanten Informationen erstellt werden.

• Ein oder mehrere Dockerfiles zum Erstellen der Container (inklusive Multistage-Builds, falls erforderlich).

• Eine docker-compose.yml zur Definition und Verwaltung der benötigten Container, die diese erstellen (build) und starten kann.

Die gängigen Qualitätsstandards für das wissenschaftliche Arbeiten in Anlehnung an die Empfehlungen der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) zur guten wissenschaftlichen Praxis sind einzuhalten.

4.2. Termine

Das Vorhaben ist innerhalb von 24 Monaten nach Auftragserteilung abzuschließen.

Spätestens alle drei Monate ist ein Projektgespräch zwischen Auftragnehmendem und Auftraggeberin vorzusehen. Dabei sind jeweils Präsentationen von Arbeitsstand und Ergebnissen einzuplanen. Außerdem wird jeweils die in den nächsten Monaten erforderliche Zusammenarbeit mit der Auftraggeberin besprochen.

Zudem muss die Möglichkeit vorhanden sein, je nach Bedarf zusätzliche Projektgespräche per Videokonferenz mit der Auftraggeberin durchzuführen. Die Frequenz dieser Zwischen- Abstimmungen wird zwischen Auftragnehmenden und Auftraggeberin flexibel während des Forschungsvorhabens abgestimmt.

Eine Abschlusspräsentation der Ergebnisse des Gesamtvorhabens für ein breiteres Publikum ist ebenfalls vorzubereiten und durchzuführen.

Alle Gespräche können als Webkonferenz stattfinden.

4.3. Berichte

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Die Bearbeitungsschritte des Forschungsvorhabens sind (wie auch in der Beschreibung der einzelnen Arbeitspakete erwähnt) mit Zwischenberichten zu präzisieren. Zwischenberichte sind jeweils zum Ende jedes Arbeitspakets fällig. Der Schlussbericht umfasst alle Zwischenberichte. Alle Berichte müssen der Auftraggeberin in elektronischer, durchsuchbarer Form übergeben werden.

Innerhalb von 4 Monaten nach Auftragserteilung ist der Zwischenbericht über die Ergebnisse des AP 1 zu liefern.

Schlussberichte sind durch die Auftragnehmenden in der Regel in deutscher Sprache, in barrierefreier Form und in gendergerechter Schreibweise zu erstellen.

Zusätzlich ist die Kurzbeschreibung (Abstract) in englischer Sprache zu verfassen.

Die Berichtspflichten sind in § 12 ABFE/BMU (aktuelle Fassung) geregelt. Berichte sind ausschließlich in digitaler Form zu liefern.

Die Zwischenberichte nach § 12 Abs. 1 ABFE/BMU können durch die vertraglich vereinbarten Berichte zu den jeweiligen Arbeitspaketen ersetzt werden.

Der Schlussbericht nach § 12 Abs. 3 ABFE-BMU und das Ergebnis nach § 13 ABFE-BMU, sofern dieses in Form eines Berichtes erstellt wird, sind der Auftraggeberin in digitaler und gemäß der Barrierefreie-Informationstechnik-Verordnung in barrierefreier Form als PDF-Dokument vorzulegen. Ist eine Lieferung im PDF-Format nicht möglich, ist das Dateiformat mit der Auftraggeberin vor Lieferung abzustimmen. Firmenlogos usw. sind auf den Seiten der Berichte nicht zulässig. Berichte, die Grafiken und Fotos enthalten, sind vom Verfasser honorarfrei zu stellen, so dass bei einer Veröffentlichung keine weiteren Ansprüche Dritter entstehen.

Die Behörden der Bundesverwaltung sind verpflichtet, ihre Informationsangebote im Internet barrierefrei zu gestalten. Für alle Veröffentlichungen, die von der Auftraggeberin online bereitgestellt werden sollen, sind die Vorgaben der derzeit gültigen Barrierefreie- Informationstechnik-Verordnung, kurz BITV 2.0, zu erfüllen. Damit verbundene Leistungsbestandteile sind von den Auftragnehmenden stets entsprechend der Verordnung zu erbringen und ggf. nachzubessern, bis eine endgültige Abnahme durch die Auftraggeberin erfolgt.

In der BITV 2.0 sind die Anforderungen für die Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente nicht detailliert geregelt. Um für die Veröffentlichungen im PDF-Format einheitliche und vergleichbare Ergebnisse zu erzielen, ist die Norm DIN ISO 14289 – PDF/UA, also der PDF- Standard für barrierefreie PDF-Dokumente, anzuwenden. Je nach Art und Umfang der Inhalte ist es sehr aufwändig, eine Veröffentlichung mit komplexen Strukturen, umfangreichen Tabellen, Fußnoten, Grafiken oder Formeln durchgängig barrierefrei zu erstellen. Es sind dafür neben konzeptionellen Vorüberlegungen viele manuelle Arbeitsschritte notwendig, die sich teilweise durch kostenpflichtige Programme vereinfachen lassen. Besteht seitens der Auftragnehmenden keine oder nur wenig Erfahrung, sind für die technische Umsetzung des Endproduktes nicht nur ausreichend Zeit und Aufwand, sondern eventuell auch zusätzliche Kosten einzuplanen. Alternativ ist ein entsprechend erfahrener Dienstleister mit der Aufgabe zu betrauen. Die Anforderung auf barrierefreie Zugänglichkeit ist anzuwenden, wenn die Auftraggeberin Herausgeberin, Mitherausgeberin oder Beauftragende der Veröffentlichung ist. Ebenso gelten die Bestimmungen, wenn die Veröffentlichung unabhängig von den Herausgebenden in einem Internetangebot der Auftraggeberin erscheinen soll. Zu Veröffentlichungen zählen neben Broschüren, Faltblättern und Postern auch jegliche Form

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von Berichten, Gutachten, Studien, Dokumentationen, technische Anleitungen und Vergleichbares.

Um die Zugänglichkeit der gelieferten PDF-Dokumente nachzuweisen, sind Prüfberichte einzureichen, die mit der jeweils aktuellsten Version des PDF Accessibility Checkers (PAC 3) erzeugt wurden. Die Auftraggeberin lässt die gelieferten Dokumente ggf. durch einen externen Dienstleister eingehend technisch und manuell prüfen. Dazu werden die kostenfreien Hilfsmittel PAC 3, Acrobat-Plugin callas pdfGoHTML, VIP PDF-Reader und gegebenenfalls der Screenreader NVDA verwendet.

Weitere Informationen zur Erfüllung der Anforderungen – einschließlich der Ausnahmen für Forschungsberichte – ergeben sich aus dem Leitfaden zur Erstellung und Abgabe barrierefreier PDF-Dateien des BMU und dem „Handbuch zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente“ mit detaillierten Hinweisen und Informationen. Diese stehen unter https://www.bmu.de/WS1300 zur Verfügung.

Je nach Art und Umfang der Veröffentlichung ist die Erstellung sehr aufwändig. Besteht seitens der Auftragnehmenden keine oder nur wenig Erfahrung, ist für die Umsetzung ausreichend Zeit und Aufwand einzuplanen oder ein entsprechend erfahrener Dienstleister mit der Aufgabe zu betrauen.

Folgende Dokumente sind zur Veröffentlichung vorgesehen und barrierefrei zu gestalten:

• Schlussbericht

• für den "Programmreport Strahlenschutzforschung" des BfS jeweils zum Jahresende ein allgemein verständlicher Kurzbericht sowie zum Ende der Vorhabenlaufzeit ein abschließender, allgemein verständlicher Kurzbericht inkl. Zusammenfassung in Englisch und Deutsch (gemäß Muster).

4.4. Angaben zur Zuschlagserteilung

Die Kriterien zur Zuschlagserteilung und ihre Gewichtung sind der beigefügten Bewertungsmatrix zu entnehmen.

4.5. Angebotsabfassung/Detailplanung des Vorhabens

Für die Angebotserstellung und die Aufstellung eines Arbeitsprogramms wird auf folgende generelle, wesentliche Anforderungen hingewiesen:

• Die o. g. Arbeitspakete sind im aufzustellenden Arbeitsprogramm enthalten und im Einzelnen durch detaillierte Arbeitspunkte zu untersetzen.

• Für das Arbeitsprogramm ist ein Zeit- und Bearbeitungsplan anzugeben, wobei insbesondere auch entsprechende Haltepunkte, bei denen die erreichten Zwischenergebnisse der Auftraggeberin vorgestellt werden, festgelegt sein sollen (s. Schwerpunkte des Abschlussberichts).

• Bei der Abfassung des Angebots ist die angestrebte Vorgehensweise zur Bearbeitung der einzelnen Arbeitspakete darzustellen. Dabei muss aus dem Angebot klar und nachvollziehbar hervorgehen, auf welchen fachlichen Annahmen und Überlegungen

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der vorkalkulierte Aufwand (Mengengerüst) basiert, d.h. der veranschlagte Aufwand muss begründet sein – sowohl hinsichtlich Personal- und Reisekosten als auch in etwaigen Sach- bzw. Sonderbetriebsmitteln.

4.6. Anforderungen an Anbietende und Projektteam

Für die im Rahmen dieses Auftrags zu erbringenden Leistungen müssen die Auftragnehmenden Personal mit der für die Bearbeitung der Aufgabenstellung erforderlichen Erfahrung (insbesondere Erfahrung in der Entwicklung von Verfahren des maschinellen Lernens) einsetzen.

Im Angebot sind die für die Bearbeitung des Projekts vorgesehenen Mitarbeiter*innen mit Angaben zu ihren projektspezifischen Funktionen, Qualifikationen und Erfahrungen zu benennen.

Bei der Vergabe von Unteraufträgen muss die Auftraggeberin vorab zustimmen.

Weitere Einzelheiten und Details siehe Bekanntmachungstext, 3626S62540_Formblatt Referenz, 3626S62540_Formblatt Publikation, 3626S62540_Formblatt Fachkräfte.

4.7. Vom Auftraggeber bereitgestellte Leistungen

Die Auftraggeberin stellt alle in den obigen Arbeitspaketen genannten Datensätze, die für die Erfüllung des Forschungsvorhabens notwendig sind, zur Verfügung. Dies umfasst:

• mehrere Szenarien in Form von RODOS-Ausbreitungsrechnungen: Diese umfassen pro Szenario eine Referenz-RODOS-Ausbreitungsrechnung, die als „Wahrheit“ dient und aus der simulierte Messdaten extrahiert werden sollen, und eine oder mehrere ähnliche RODOS-Ausbreitungsrechnungen, die als Prior verwendet werden können. (für AP 2)

• Datensätze zur ODL-Hintergrundstrahlung (für AP 2)

• Datensätze für Niederschlags-RADAR-Daten (für AP 3)

• Datensätze zu nuklidspezifischer Bodenkontamination und Luftaktivität (für AP 3)

• Tabellen zu Halbwertszeiten, Dosisleistungskoeffizenten, Depositionsgeschwindigkeiten (für AP 3)

• Programmcode und Dokumentation des bisherigen Dosisrekonstruktions-Moduls

5. Anlagen

A = Bewertungsmatrix

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Anlage A

Bewertungsmatrix Der Preis ist nicht das einzige Zuschlagskriterium. Das wirtschaftlichste Angebot wird anhand folgender Bewertungsmatrix ermittelt. Die Bieter haben konzeptionelle Darstellungen in einem vorgegebenen Umfang vorzulegen. Seiten, die über den zulässigen Umfang hinausgehen, bleiben bei der Wer- tung unberücksichtigt.

Die einzelnen Konzepte sollen in einem zusammenhängenden Angebotsdokument eingereicht werden. Vorzulegen sind:

Konzept 1: Vorgehensweise zu AP 1: Aufarbeitung des relevanten Standes von Wissenschaft und Technik (näheres siehe 3.1 der Leistungsbeschreibung)

Das Konzept darf höchstens 10 DIN A4 Seiten umfassen. Bei Überschreitung der formalen Vorgabe muss mit Punktabzug gerechnet werden. Das Konzept muss im Format „.pdf“ eingereicht werden.

Konzept 2: Vorgehensweise zu AP 2: Entwicklung einer räumlich-zeitlichen ODL-Interpolation mit KI-basierten Methoden (näheres sie 3.2 der Leistungs- beschreibung)

Das Konzept darf höchstens 10 DIN A4 Seiten umfassen. Bei Überschreitung der formalen Vorgabe muss mit Punktabzug gerechnet werden. Das Konzept muss im Format „.pdf“ eingereicht werden.

Konzept 3: Vorgehensweise zu AP 3: Entwicklung einer „Dosisrekonstruktion 2.0“ auf Basis von AP2 und dem vorhandenen RODOS-Modul „Dosisrekon- struktion“ (näheres siehe 3.3 der Leistungsbeschreibung)

Das Konzept darf höchstens 10 DIN A4 Seiten umfassen. Bei Überschreitung der formalen Vorgabe muss mit Punktabzug gerechnet werden. Das Konzept muss im Format „.pdf“ eingereicht werden.

Konzept 4: Arbeits- und Kostenplanung;

Plausibilität und Nachvollziehbarkeit insbesondere folgender Aspekte:

Es ist eine Projektstruktur und eine Arbeitsplanung vorzulegen, die eine Abschätzung der erforderlichen Bearbeitungszeiten und Aufwände – nach den einzelnen Arbeitspaketen – möglich machen. Sämtliche Termine für Zwischenberichte und Projektgespräche sind in der Arbeitspla- nung zu berücksichtigen. Dabei muss aus dem Konzept klar und nachvollziehbar hervorgehen, auf welchen fachlichen Annahmen und Überle- gungen der vorkalkulierte Aufwand (Mengengerüst) basiert, d.h. der veranschlagte Aufwand muss begründet sein – sowohl hinsichtlich Perso- nal- und Reisekosten als auch in etwaigen Sach- bzw. Sonderbetriebsmitteln. Soweit Arbeiten an Dritte vergeben werden sollen (Unteraufträge), sind Leistungsbeschreibung und Kalkulation für die Arbeiten ebenfalls beizufügen.

Eine Beschreibung des Arbeitsprogramms bzw. einen Durchführungsvorschlag (Methoden, Phasen usw.), woraus eine eigenständige Umsetzung der in der Leistungsbeschreibung geforderten Arbeiten ersichtlich ist. Ein Verweis auf die übrigen Konzepte ist insoweit zulässig, als dadurch Mehrfacherwähnungen und Redundanzen vermieden werden können.

Zeitplan

Einen Zahlungsplan, der die nachschüssige Zahlungsweise nach Lieferung und Abnahme der Arbeitspakete berücksichtigt.

(näheres siehe u.a. Leistungsbeschreibung und Anmerkungen zu Begründungspflichten im „3626S62540_Formblatt Kalkulation“).

Das Konzept darf höchstens 20 DIN A4 Seiten umfassen. Bei Überschreitung der formalen Vorgabe muss mit Punktabzug gerechnet werden. Das Konzept muss im Format „.pdf“ eingereicht werden.

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Bewertungskriterien Vorhabensnummer (FKZ): 3626S62540

Punktebewertung: 0 = Nichterfüllung (Ausschluss von der weiteren Wertung) 1 = ausreichende Erfüllung 2 = befriedigende Erfüllung 3 = gute Erfüllung 4 = sehr gute Erfüllung Das Angebot mit dem niedrigsten Vergleichspreis (Bewertungspreis dividiert durch erreichte Gesamtpunktzahl) erhält den Zuschlag.

Zielerreichungsgrade für die Vorgehenskonzepte:

4 Punkte: Eine überaus plausible und im Detaillierungsgrad sehr gut dargestellte Ausführung. Die dargestellte und angebotene Herangehensweise ist in allen Punkten sehr gut nachvollziehbar und dient in herausragender Weise der Zielerreichung einer qualitativ hochwertigen Leistung. Die Darstellungen lassen den Schluss zu, dass das Projekt zur vollsten Zufriedenheit des Auftraggebers abgewickelt werden kann.

3 Punkte: Eine sehr plausible und im Detaillierungsgrad gut dargestellte Ausführung. Die dargestellte und angebotene Herangehensweise ist gut nachvollziehbar und dient in besonderer Weise der Zielerreichung einer qualitativ hochwertigen Leistung. Die Darstellungen lassen den Schluss zu, dass das Projekt sinnvoll abgewickelt werden kann.

2 Punkte: Befriedigende, durchschnittlich plausible und weniger detailreich dargestellte Ausführungen. Die dargestellte und angebotene Herangehensweise ist nach- vollziehbar und dient der Zielerreichung einer qualitativ durchschnittlichen Leistung. Aufgrund weniger Defizite ist erkennbar, dass sich der Bearbeiter mit den Anforde- rungen des Projekts nicht abschließend vertraut gemacht hat. Die Darstellungen lassen den Schluss zu, dass mit Einschränkungen eine sinnvolle Abwicklung des Pro- jekts erwartbar ist.

1 Punkt: Die eingereichten Ausführungen sind rudimentär, wenig plausibel, befassen sich nicht mit der Thematik oder sind lückenhaft und kaum nachvollziehbar. Sie dienen daher nicht der Zielerreichung einer qualitativ hochwertigen Leistung. Insgesamt lässt sich nicht erkennen, wie sich der Bearbeiter die Ausführung konkret vor- stellt. Die Ausführungen lassen eher nicht erwarten, dass der Bieter die Leistungen zufriedenstellend erbringen wird.

0 Punkte: Keine bewertbaren Ausführungen des Bieters.

1 Bewertungspreis = Angebotsnettopreis + (Einfuhr-/)Umsatzsteuer ohne Rücksicht auf die Steuerschuldnerschaft + ggf. anfallende Zölle