Public procurement notice: Contract Notice
Published: 2021-07-20
Buyer: Den Europæiske Unions Luftfartssikkerhedsagentur (EASA)
Country: DE
Contract type: Services
Procedure: Open procedure
CPV classification: 73000000
Estimated value: 1500000 EUR
Submission deadline: 2021-11-04
Award criteria: The most economic tender
EU fund: Horizon Europe

Technical requirements: Emnet er godkendelse af maskinlæringsteknologi (ML — Machine Learning) til systemer, der er tiltænkt brug i sikkerhedsrelaterede anvendelser på alle områder, der er omfattet af EASA's grundforordning (forordning (EU) 2018/1139). Forskningsresultaternes forventede kortsigtede virkning vil være at strømline certificerings- og godkendelsesprocesserne ved at identificere konkrete metoder til overensstemmelse med målene for læringssikring i EASA's vejledning om ML-applikationer.
Forskningsresultaterne vil være et sæt rapporter, der identificerer et sæt metoder og værktøjer til at opfylde tre vigtige mål fra den forventede EASA-vejledning:
Gegenstand ist die Zulassung von Technologien des maschinellen Lernens (ML) für Systeme, die für den Einsatz in sicherheitsrelevanten Anwendungen in allen Bereichen, die unter die EASA-Grundverordnung (Verordnung (EU) 2018/1139) fallen. Der erwartete kurzfristige Effekt der Forschungsergebnisse wird darin bestehen, die Zertifizierungs- und Zulassungsprozesse zu straffen, indem konkrete Mittel zur Einhaltung der Lernsicherungsziele der EASA-Richtlinien für ML-Anwendungen ermittelt werden.
Die Forschungsergebnisse bestehen aus einer Reihe von Berichten, die eine Reihe von Methoden und Werkzeugen identifizieren, um drei wichtige Ziele aus der erwarteten EASA-Richtlinie anzugehen:
The subject is the approval of machine learning (ML) technology for systems intended for use in safety-related applications in all domains covered by the EASA Basic Regulation (Regulation (EU) 2018/1139). The expected short-term effect of the research results will be to streamline the certification and approval processes by identifying concrete means of compliance with the learning assurance objectives of the EASA guidance for ML applications.
The research results will be a set of reports identifying a set of methods and tools to address three important objectives from the anticipated EASA guidance:
El objeto es la aprobación de la tecnología de aprendizaje automático para sistemas destinados a ser empleados en aplicaciones relacionadas con la seguridad en todos los ámbitos cubiertos por el reglamento de base de la AESA (Reglamento (UE) 2018/1139). El efecto a corto plazo previsto de los resultados de la investigación será racionalizar los procesos de certificación y aprobación mediante la identificación de medios concretos de cumplimiento de los objetivos de garantía de aprendizaje de las directrices de la AESA para aplicaciones de aprendizaje automático.
Los resultados de la investigación serán un conjunto de informes que identificarán un conjunto de métodos y herramientas a fin de abordar tres objetivos importantes de las orientaciones previstas de la AESA:
Sopimuksen kohteena on koneoppimisenteknologian hyväksyntä järjestelmille, jotka on tarkoitettu käytettäväksi turvallisuuteen liittyvissä sovelluksissa kaikilla EASAn perusasetuksen (asetus (EU) 2018/1139) aloilla. Tutkimustulosten odotettavissa olevana lyhytaikaisena vaikutuksena on selkeyttää sertifiointi- ja hyväksymisprosesseja tunnistamalla konkreettiset keinot EASAn koneoppimissovelluksia koskevien ohjeiden oppimisen varmistamisen tavoitteiden noudattamiseksi.
Tutkimustulokset ovat raportteja, joissa yksilöidään menetelmät ja välineet kolmen tärkeän tavoitteen saavuttamiseksi odotetuista EASAn ohjeista:
Le sujet est l'approbation de la technologie d'apprentissage automatique (ML) pour les systèmes destinés à être utilisés dans des applications liées à la sécurité dans tous les domaines couverts par le règlement de base de l'AESA (règlement (UE) 2018/1139). Les résultats de la recherche devraient avoir pour effet à court terme de rationaliser les processus de certification et d'approbation en identifiant des moyens concrets de conformité avec les objectifs de garantie d'apprentissage contenus dans les orientations de l'AESA utilisables pour les applications d’apprentissage automatique.
Les résultats de la recherche seront une série de rapports identifiant un ensemble de méthodes et d'outils permettant d'atteindre trois objectifs importants des orientations prévues par l'AESA:
Το αντικείμενο είναι η έγκριση τεχνολογίας μηχανικής μάθησης (ML - machine learning) για συστήματα που προορίζονται για χρήση σε εφαρμογές σχετικές με την ασφάλεια σε όλους τους τομείς που καλύπτονται από τον βασικό κανονισμό του EASA [κανονισμός (ΕΕ) 2018/1139]. Το αναμενόμενο βραχυπρόθεσμο αποτέλεσμα των αποτελεσμάτων της έρευνας θα είναι ο εξορθολογισμός των διαδικασιών πιστοποίησης και έγκρισης μέσω του προσδιορισμού συγκεκριμένων μέσων συμμόρφωσης με τους στόχους διασφάλισης της μάθησης των κατευθυντήριων γραμμών του EASA για τις εφαρμογές ML.
Τα αποτελέσματα της έρευνας θα συνίστανται σε ένα σύνολο εκθέσεων που θα προσδιορίζουν ένα σύνολο μεθόδων και εργαλείων για την επίτευξη τριών σημαντικών στόχων από τις αναμενόμενες κατευθυντήριες γραμμές του EASA:
L'oggetto è l'approvazione della tecnologia di apprendimento automatico (ML, Machine Learning) per sistemi che verranno utilizzati in applicazioni connesse alla sicurezza in tutti i settori contemplati dal regolamento di base dell'AESA (regolamento (UE) 2018/1139). L'effetto atteso a breve termine dei risultati della ricerca sarà di snellire i processi di certificazione e approvazione identificando mezzi concreti per raggiungere gli obiettivi di garanzia dell'apprendimento della guida dell'AESA per le applicazioni ML.


Award value: 1500000