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73100000 - Dienstleistungen im Bereich Forschung und experimentelle Entwicklung
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DEU-Hannover: Deutschland Dienstleistungen im Bereich Forschung und experimentelle Entwicklung Deep Learning für die flächenhafte, dynamische Ableitung von Grundwasserstandsinformationen 2024/S 79/2024 235968 Deutschland Dienstleistungen im Bereich Forschung und experimentelle Entwicklung Deep Learning für die flächenhafte, dynamische Ableitung von Grundwasserstandsinformationen OJ S 79/2024 22/04/2024 Auftrags- oder Konzessionsbekanntmachung Standardregelung Dienstleistungen 1. Beschaffer 1.1. Beschaffer Offizielle Bezeichnung: Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe Rechtsform des Erwerbers: Zentrale Regierungsbehörde Tätigkeit des öffentlichen Auftraggebers: Allgemeine öffentliche Verwaltung 2. Verfahren 2.1. Verfahren Titel: Deep Learning für die flächenhafte, dynamische Ableitung von Grundwasserstandsinformationen Beschreibung: Erarbeitung von belastbaren Flächeninformationen zum Grundwasserstand durch den Einsatz von Machine Learning/Deep Learning (ML/DL)-Methoden Kennung des Verfahrens: 274616db-9ade-4018-bfd1-0dc7ecfe6033 Interne Kennung: 204-10123246 Verfahrensart: Offenes Verfahren 2.1.1. Zweck Art des Auftrags: Dienstleistungen Haupteinstufung (cpv): 73100000 Dienstleistungen im Bereich Forschung und experimentelle Entwicklung 2.1.2. Erfüllungsort Land, Gliederung (NUTS): Berlin (DE300) Land: Deutschland 2.1.4. Allgemeine Informationen Rechtsgrundlage: Richtlinie 2014/24/EU vgv - 2.1.6. Ausschlussgründe: Korruption: Eigenerklärung zu den Ausschlussgründen Betrugsbekämpfung: Eigenerklärung zu den Ausschlussgründen Beteiligung an einer kriminellen Vereinigung: Eigenerklärung zu den Ausschlussgründen Geldwäsche oder Terrorismusfinanzierung: Eigenerklärung zu den Ausschlussgründen Konkurs: Eigenerklärung zu den Ausschlussgründen Verstoß gegen arbeitsrechtliche Verpflichtungen: Eigenerklärung zu den Ausschlussgründen Verstoß gegen sozialrechtliche Verpflichtungen: Eigenerklärung zu den Ausschlussgründen Zahlung der Sozialversicherungsbeiträge: Eigenerklärung zu den Ausschlussgründen Entrichtung von Steuern: Eigenerklärung zu den Ausschlussgründen Vereinbarungen mit anderen Wirtschaftsteilnehmern zur Verzerrung des Wettbewerbs: Eigenerklärung zu den Ausschlussgründen 5. Los 5.1. Los: LOT-0001 Titel: Deep Learning für die flächenhafte, dynamische Ableitung von Grundwasserstandsinformationen Beschreibung: Erarbeitung von belastbaren Flächeninformationen zum Grundwasserstand durch den Einsatz von Machine Learning/Deep Learning (ML/DL)-Methoden Interne Kennung: 204-10123246 Los 1 5.1.1. Zweck Art des Auftrags: Dienstleistungen Haupteinstufung (cpv): 73100000 Dienstleistungen im Bereich Forschung und experimentelle Entwicklung 5.1.2. Erfüllungsort Land, Gliederung (NUTS): Berlin (DE300) Land: Deutschland 5.1.6. Allgemeine Informationen Vorbehaltene Teilnahme: Teilnahme ist nicht vorbehalten. Auftragsvergabeprojekt nicht aus EU-Mitteln finanziert Die Beschaffung fällt unter das Übereinkommen über das öffentliche Beschaffungswesen 5.1.7. Strategische Auftragsvergabe Ziel der strategischen Auftragsvergabe: Keine strategische Beschaffung 5.1.9. Eignungskriterien Kriterium: Art: Eignung zur Berufsausübung Bezeichnung: Vordruck Eigenerklärung zu den Ausschlussgründen ist zu unterschreiben und dem Angebot beizufügen. Vordruck Eigenerklärung VO-2022-833 ist zu unterschreiben und dem Angebot beizufügen. Vordruck Eigenerklärung Staatsangehörigkeit Eigentümer ist zu unterschreiben und dem Angebot beizufügen. Kriterium: Art: Wirtschaftliche und finanzielle Leistungsfähigkeit Bezeichnung: Vordruck Eigenerklärung Unternehmensangaben ist zu unterschreiben und dem Angebot beizufügen. Kriterium: Art: Technische und berufliche Leistungsfähigkeit Bezeichnung: Personalqualifikation: Der Bieter hat anzugeben, welche Fachkräfte im Zusammenhang mit der Leistungserbringung eingesetzt werden sollen, unabhängig davon, ob diese dem Unternehmen angehören oder nicht. Beschreibung: Die zum Einsatz vorgesehene/n Fachkraft bzw. Fachkräfte müssen zusammen im Team mindestens über folgende Erfahrungen verfügen: - vertiefte Kenntnisse in der Anwendung von Deep Learning-Methoden in Bezug auf Grundwasser, z.B. LSTM, CNN - Kenntnisse in der Anwendung von Explainable AI-Ansätzen - vertiefte Kenntnisse in der Analyse und Interpretation von Grundwassserhydraulik- und Grundwasserhaushalts-Daten - Erfahrung in der Regionalisierung von punktuellen Messdaten - Erfahrung in der Anwendung von Methoden der Datenimputation - Erfahrung in der Verarbeitung großer meteorologischer und klimatischer Datensätze - Programmierung im mathematisch-physikalischen Kontext (geowissenschaftlich), insbesondere Python und state-of-the-art KI-Methoden - Vertiefte Kenntnis der regionalen Geologie und Hydrogeologie Deutschlands - Leitung interdisziplinärer Forschungsprojekte Kriterium: Art: Technische und berufliche Leistungsfähigkeit Bezeichnung: Infrastruktur Beschreibung: Der Bieter hat mit seinem Angebot nachzuweisen, dass er über die notwendige Infrastruktur (Hardware, Software) für eine erfolgreiche Datenverarbeitung (hier insbesondere leistungsfähige GPUs) und für den Umgang mit großen Datenmengen (z.B. netcdf) verfügt. 5.1.11. Auftragsunterlagen Sprachen, in denen die Auftragsunterlagen offiziell verfügbar sind: Internetadresse der Auftragsunterlagen: https://www.evergabe-online.de/tenderdocuments. html?id=648124 5.1.12. Bedingungen für die Auftragsvergabe Bedingungen für die Einreichung: Elektronische Einreichung: Erforderlich Sprachen, in denen Angebote oder Teilnahmeanträge eingereicht werden können: Deutsch Elektronischer Katalog: Nicht zulässig Varianten: Nicht zulässig Frist für den Eingang der Angebote: 21/05/2024 23:59:00 (UTC+2) Informationen, die nach Ablauf der Einreichungsfrist ergänzt werden können: Fehlende Bieterunterlagen können nicht nach Fristablauf nachgereicht werden. Zusätzliche Informationen: siehe Vergabeunterlagen Informationen über die öffentliche Angebotsöffnung: Eröffnungsdatum: 22/05/2024 08:00:00 (UTC+2) Auftragsbedingungen: Elektronische Rechnungsstellung: Erforderlich Aufträge werden elektronisch erteilt: ja Zahlungen werden elektronisch geleistet: ja 5.1.15. Techniken Rahmenvereinbarung: Keine Rahmenvereinbarung Informationen über das dynamische Beschaffungssystem: Kein dynamisches Beschaffungssystem 5.1.16. Weitere Informationen, Schlichtung und Nachprüfung Überprüfungsstelle: Bundeskartellamt 8. Organisationen 8.1. ORG-0001 Offizielle Bezeichnung: Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe Registrierungsnummer: eigene Leitweg ID 991-01484-64 Stadt: Hannover Postleitzahl: 30655 Land, Gliederung (NUTS): Region Hannover (DE929) Land: Deutschland E-Mail: ina.leutz@bgr.de Telefon: 000 Internetadresse: https://www.bgr.bund.de Rollen dieser Organisation: Beschaffer 8.1. ORG-0002 Offizielle Bezeichnung: Bundeskartellamt Registrierungsnummer: Reg. Nr. 0 Stadt: Bonn Postleitzahl: 53113 Land, Gliederung (NUTS): Bonn, Kreisfreie Stadt (DEA22) Land: Deutschland E-Mail: info@bundeskartellamt.bund.de Telefon: 000 Rollen dieser Organisation: Überprüfungsstelle 8.1. ORG-0003 Offizielle Bezeichnung: Datenservice Öffentlicher Einkauf (in Verantwortung des Beschaffungsamts des BMI) Registrierungsnummer: 0204:994-DOEVD-83 Stadt: Bonn Postleitzahl: 53119 Land, Gliederung (NUTS): Bonn, Kreisfreie Stadt (DEA22) Land: Deutschland E-Mail: noreply.esender_hub@bescha.bund.de Telefon: +49228996100 Rollen dieser Organisation: TED eSender 11. Informationen zur Bekanntmachung 11.1. Informationen zur Bekanntmachung Kennung/Fassung der Bekanntmachung: 993d8260-b1fd-4d07-af91-f59070cdd125 - 01 Formulartyp: Wettbewerb Art der Bekanntmachung: Auftrags- oder Konzessionsbekanntmachung Standardregelung Datum der Übermittlung der Bekanntmachung: 18/04/2024 00:00:00 (UTC+2) Sprachen, in denen diese Bekanntmachung offiziell verfügbar ist: Deutsch 11.2. Informationen zur Veröffentlichung ABl. S Nummer der Ausgabe: 79/2024 Datum der Veröffentlichung: 22/04/2024 Referenzen: https://www.bgr.bund.de https://www.evergabe-online.de/tenderdocuments.html?id=648124 http://icc-hofmann.net/NewsTicker/202404/ausschreibung-235968-2024-DEU.txt |
