Projekt 571 - Technische Kriterien zur Gewährleistung der Konvergenz und Ergebnisstabilität von Verfahren des dynamischen maschinellen Lernens (ML-Lernbarkeit)

Published

21 February 2024

Place of performance

DEA22

Procedure

open

Lots

1

Notice number

00106865-2024

Reference

c8e5bd4a-d5a5-4e96-8f14-de0dec38c6dc

Official source

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CPV codes

• 72000000Servicios TI: consultoría, desarrollo de software, Internet y apoyo

Description

Ziel des Projektes ist die Untersuchung aktueller Berechnungsansätze für algorithmischen Stabilität, Konvergenz und Konsistenz von repräsentativen Verfahren des dynamischen Maschinellen Lernens (z.B. Recurrent (Convolutional) Neural Networks, Dynamic Graph Convolutional Networks, etc.). In der ersten Phase sollen bekannte dynamische ML-Verfahren nach bestimmten Kriterien (u.A. Komplexität, Performance und Stabilität) kategorisiert und repräsentative Modelle ausgewählt werden. Anhand dieser Modelle werden in der zweiten Phase verschiedene Metriken für die Stabilität, Konvergenz und Konsistenz hinsichtlich ihrer Effektivität und Anwendbarkeit begutachtet. Parallel dazu sollen qualitative und quantitative Kriterien für die Fehleranfälligkeit der Modelle entwickelt werden. Im letzten Abschnitt werden daraus Empfehlungen zur Anpassung der Modelle abgeleitet und angewandt. Die Empfehlungen sollen an existierenden Metriken der Robustheit und Zuverlässigkeit getestet werden.

Frequently asked questions

Who is the buyer of this tender?

The contracting authority is Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (European Union).