Zadavatel Ministerstvo vnitra Dodavatel Podání nabídek 13. dubna 2026 10:00 Datum zveřejnění 4. března 2026 Popis Výzkum využití pokročilých statistických metod a metod strojového učení a AI ke zvýšení citlivosti monitorovací radiační sítě (MRS) a zrychlení odezvy MRS na radioaktivní kontaminaci v ovzduší.
Hlavní metodou je aplikace prediktivního modelování založeného na strojovém učení a umělé inteligenci na data z online senzorů i běžných laboratorních měření.
Přínosem je citlivější odhalování anomálií v monitorovacích datech kontaminace ovzduší a tím dosažení vysoce včasného odhalení kontaminace ovzduší i stopovým množstvím radionuklidů a predikce v době mezinárodních radiačních hrozeb v důsledku konfliktu na Ukrajině a současně přesnější odhad lokálního radiačního pozadí. Hlavní cíle a výsledky jsou zlepšení interpretovatelnosti výstupů monitorování radiační situace prostřednictvím atmosférického modelování. Potřeba okamžité dostupnosti dat bude řešena instalací dedikovaného serveru pro plně autonomní běh modelu HYSPLIT s možností vzdáleného uživatelského přístupu. Výsledkem projektu je modernizované odběrové zařízení využívané v monitorování radiační situace. Konkrétně se jedná o úpravy scintilačních modulů (pro zařízení JL Hunter) a rozšíření polovodičové gama spektrometrie o další modality, včetně alfa/beta detektorů (pro zařízení JL Snow White).
Podrobně uvedeno v ZP. Noví dodavatelé 🤏 Zadavatel má pouze 10 % nových dodavatelů

Dřívější dodavatelé

LightComp v.o.s. eago systems spol. s r.o.

Odkaz na zdroj Toto info je pouze po registrované uživatele.