Public procurement notice: Contract Notice
Published: 2021-08-13
Buyer: Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik
Country: DE
Contract type: Services
Procedure: Open procedure
CPV classification: 72000000
Submission deadline: 2021-09-14
Award criteria: The most economic tender

Technical requirements: Υπηρεσίες τεχνολογίας των πληροφοριών: παροχή συμβουλών, ανάπτυξη λογισμικού, Διαδίκτυο και υποστήριξη
P 538 - Vorbereitung der Erprobung und Weiterentwicklung von Anforderungen an KI-Systeme anhand praktischer Use-Cases im Bereich Mobilität (AIMobilityAuditPrep)
In diesem Projekt sollen die praxisnahe Erprobung und Weiterentwicklung von a) Anforderungen an, b) Methoden und Werkzeugen für die Prüfung von KI-Systemen und c) Maßnahmen zur Mitigation von Risiken des Einsatzes von KI-Systemen vorbereitet werden. Die praktische Ausgestaltung soll dann auf Basis der Ergebnisse dieses Projektes in einem Folgeprojekt anhand von zwei praxisrelevanten Use-Cases im Mobilitätsbereich erfolgen. Als Grundlage für die Ausschreibung des Folgeprojektes sollen daher insbesondere relevante Use-Cases aus dem Mobilitätsbereich verglichen werden im Hinblick auf deren Eignung zur Erlangung generalisierter Erkenntnisse. Hierbei sollen einerseits vorhandene "klassische" Vorarbeiten (Standards, Prüfmethoden etc.) und andererseits neue, KI-spezifische Erkenntnisse aus der Forschung berücksichtigt werden. Bei der Vorbereitung der Erprobung und Weiterentwicklung soll ein iterativer Prozess in Simulationen als auch in der realen Welt als zentraler Baustein eingeplant werden. Als Grundlage für die Untersuchungen soll eine Toolchain geplant und deren praktische Gestaltung examplarisch vorbereitet werden. Hierbei sind von der Datengewinnung und Qualitätskontrolle über das Training mittels maschinellen Lernens, der Evaluation mittels aussagekräftiger Metriken für die Aspekte Funktionalität, Sicherheit, Safety, Robustheit und Interpretierbarkeit, dem Betrieb in Simulation und Realität bis hin zur Generierung hochqualitativer Angriffe und zur Anwendung angemessener Verteidigungsmaßnahmen alle relevanten Aspekte zu berücksichtigen. Nicht jedoch im Aufgabengebiet des BSI liegen die Aspekte Datenschutz und Ethik und daher sind diese nicht Gegenstand dieses Projekts. Die im Folgeprojekt zu erlangenden Erkenntnisse sollen hinreichend für die Erstellung einer modularen technischen Richtlinie sein, die anschließend eine wichtige Grundlage für Beratungen und Standardisierungsbemühungen bilden soll.
AP 7 ist eine optionale Leistung. Diese muss vom Bieter angeboten werden, der Auftraggeber verzichtet
Legen Sie geeignete Referenzen der beteiligten Unternehmen vor. Referenzen sind geeignet, wenn die der Referenz zu Grunde liegenden Projekte hinsichtlich der fachlichen und technischen Leistungsfähigkeit im Wesentlichen ähnliche Anforderungen an die Unternehmen gestellt haben wie die ausgeschriebene Leistung. Dies ist bei der vorliegenden Ausschreibung insbesondere gegeben bei Erfahrungen im Bereich KI-Systeme, Automotive und Prüfung.
Die genannten Referenzen müssen insbesondere die Fähigkeit der beteiligten Unternehmen auf dem Gebiet der Forschung und Entwicklung sowie die Ausarbeitung und Umsetzung innovativer Lösungen belegen. Im Wege der Referenzen ist daher nachzuweisen, dass die beteiligten Unternehmen bereits Erfahrungen in den folgenden Bereichen gesammelt haben und in diesem Kontext erfolgreich Industrie- und/oder öffentlich geförderte Forschungsprojekte geleitet haben:
Bei hinreichend guter Dokumentation mittels Publikationen (Journal, Konferenz, Whitepaper, Technical Report) können auch unternehmensinterne Projekte berücksichtigt werden. Gehen Sie bei der Erstellung des Referenznachweises auf die folgenden Punkte ein:
Mindestanforderungen: Insgesamt sind mindestens drei geeignete Referenzen vorzulegen. Alle Erfahrungsbereiche müssen durch geeignete Referenzen belegt werden, wobei eine Referenz zur Abdeckung mehrerer Bereiche herangezogen werden darf.
Belegen Sie anhand von mindestens einer Referenz, dass mindestens eines der beteiligten Unternehmen Erfahrungen in der Publikation von wissenschaftlichen Artikeln hat.
Die Darstellung sollte insgesamt einen Umfang von 5 DIN A4-Seiten (ohne Artikel im PDF-Format) nicht überschreiten.
Belegen Sie anhand von Referenzprojekten, dass mindestens eines der beteiligten Unternehmen Kenntnisse und praktische Erfahrungen in der Entwicklung von KI-Systemen, insbesondere von tiefen neuronalen Netzen, besitzt. Hierbei sind relevante Programmierkenntnisse und Erfahrung mit relevanten Deep Learning Frameworks, u.a. Tensorflow und PyTorch, nachzuweisen. Weiterhin ist Entwicklungserfahrung hinsichtlich relevanter Anwendungsklassen im Kontext Mobilität / Automotive nachzuweisen.
Weiterhin ist die aktive Mitarbeit in Industrie- und/oder öffentlichen Forschungsprojekten nachzuweisen, die mit mind. zwei der folgenden Aspekte befasst waren: Robustheit, adversariale Angriffe, Poisoning-Angriffe, Gegenmaßnahmen gegen (adversariale) Angriffe (z.B. adversariales Training), Entwicklung von Bewertungskriterien oder Interpretierbarkeit. Bei hinreichend guter Dokumentation mittels Publikationen (Journal, Konferenz, Whitepaper, Technical Report) können auch unternehmensinterne Projekte berücksichtigt werden.
Mindestanforderung: Eine Referenz darf zur Abdeckung mehrerer Bereiche herangezogen werden. Insgesamt ist mindestens eine Referenz vorzulegen.
Referenzen sind geeignet, wenn die der Referenz zu Grunde liegenden Projekte hinsichtlich der fachlichen und technischen Leistungsfähigkeit im Wesentlichen ähnliche Anforderungen an die Unternehmen gestellt haben wie die ausgeschriebene Leistung.
Belegen Sie anhand von Referenzprojekten, dass mindestens eines der beteiligten Unternehmen umfangreiche Kenntnisse und praktische Erfahrungen in der Prüfung von Systemen im Mobilitätsbereich besitzt.