Ausschreibungsdetails
Auftragsbekanntmachung
Öffentliche Ausschreibung nach UVgO
Liefer- / Dienstleistungsauftrag
1.
Öffentlicher Auftraggeber (Vergabestelle)
a)
Hauptauftraggeber (zur Angebotsabgabe auffordernde Stelle)
Name: Bundesamt für die Sicherheit der nuklearen Entsorgung
Straße, Hausnummer: Willy-Brandt-Straße 5
Postleitzahl (PLZ): 38226
Ort: Salzgitter
Telefon: +49 30 1843212617
E-Mail: z6ressortforschung@base.bund.de
Internet-Adresse: https://www.base.bund.de/DE/home/home_node.html
b)
Zuschlag erteilende Stelle
Wie Hauptauftraggeber siehe a)
2.
Angaben zum Verfahren
a)
Verfahrensart
Öffentliche Ausschreibung nach UVgO
b)
Vertragsart
Liefer- / Dienstleistungsauftrag
c)
Geschäftszeichen
Z6-BASE62220/4725F10901
3.
Angaben zu Angeboten
a)
Form der Angebote
- elektronisch
- ohne elektronische Signatur (Textform)
b)
Fristen
Ablauf der Angebotsfrist
30.07.2025 - 10:00 Uhr
Ablauf der Bindefrist
24.09.2025
c)
Sprache
deutsch
4.
Angaben zu Vergabeunterlagen
a)
Vertraulichkeit
Die Vergabeunterlagen stehen für einen uneingeschränkten und vollständigen direkten Zugang gebührenfrei zur Verfügung unter
https://www.evergabe-online.de/tenderdetails.html?id=778186
https://www.evergabe-online.de/tenderdetails.html?id=778186
b)
Zugriff auf die Vergabeunterlagen
Vergabeunterlagen werden nur elektronisch zur Verfügung gestellt
c)
Zuständige Stelle
Hauptauftraggeber siehe 1.a)
d)
Anforderungsfrist
30.07.2025 - 10:00 Uhr
5.
Angaben zur Leistung
a)
Art und Umfang der Leistung
Das BASE initiiert ein Forschungsprojekt zur Entwicklung von KI-basierten Modellen zur Simulation von diffusions- und advektionsgesteuerten Strömungen (TDA) in porösen Medien. Ziel des Projektes ist es, die Migration von Radionukliden (RN) in potenziellen Wirtsgesteinen - Tonstein, Steinsalz und kristalline Gesteine - über lange geologische Zeiträume mittels KI zu simulieren.
Das Projekt verwendet KI und konventionelle numerische Methoden, um Transportprobleme zu lösen und die Modellierungsergebnisse zu verbessern. KI-Methoden wie maschinelles Lernen ermöglichen effizientere und genauere Vorhersagen. Ziel ist es, Unsicherheiten in der Modellierung zu reduzieren und fundierte Prognosemodelle für die Langzeitsicherheit geologischer Endlager zu erstellen. Die Projektergebnisse sind auch für die Erfüllung der Anforderungen und Kriterien des Standortauswahlgesetzes (StandAG) relevant.
Neben den numerischen Aspekten werden auch die gesellschaftlichen Implikationen des Einsatzes von KI untersucht. Insbesondere die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der KI-Ergebnisse stehen dabei im Vordergrund, um das Vertrauen der Öffentlichkeit und der Stakeholder in die Methoden der Standortauswahl zu stärken.
Die Ergebnisse des Forschungsvorhabens werden das BASE dabei unterstützen, die wissenschaftlichen Ergebnisse der Bundesgesellschaft für Endlagerung (BGE mbH) zu bewerten und eigene methodische Ansätze weiterzuentwickeln. Damit trägt das Projekt zur Erfüllung der regulatorischen Aufgaben des BASE bei und verbessert die wissenschaftliche Basis für zukünftige Sicherheitsanalysen geologischer Tiefenlager.
Das Projekt verwendet KI und konventionelle numerische Methoden, um Transportprobleme zu lösen und die Modellierungsergebnisse zu verbessern. KI-Methoden wie maschinelles Lernen ermöglichen effizientere und genauere Vorhersagen. Ziel ist es, Unsicherheiten in der Modellierung zu reduzieren und fundierte Prognosemodelle für die Langzeitsicherheit geologischer Endlager zu erstellen. Die Projektergebnisse sind auch für die Erfüllung der Anforderungen und Kriterien des Standortauswahlgesetzes (StandAG) relevant.
Neben den numerischen Aspekten werden auch die gesellschaftlichen Implikationen des Einsatzes von KI untersucht. Insbesondere die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der KI-Ergebnisse stehen dabei im Vordergrund, um das Vertrauen der Öffentlichkeit und der Stakeholder in die Methoden der Standortauswahl zu stärken.
Die Ergebnisse des Forschungsvorhabens werden das BASE dabei unterstützen, die wissenschaftlichen Ergebnisse der Bundesgesellschaft für Endlagerung (BGE mbH) zu bewerten und eigene methodische Ansätze weiterzuentwickeln. Damit trägt das Projekt zur Erfüllung der regulatorischen Aufgaben des BASE bei und verbessert die wissenschaftliche Basis für zukünftige Sicherheitsanalysen geologischer Tiefenlager.
b)
CPV-Codes
Dienstleistungen im Bereich Forschung und experimentelle Entwicklung (73100000-3)
c)
Ort der Leistungserbringung
Berlin
6.
Angaben zu Losen
a)
Anzahl, Größe und Art der Lose
keine Lose
7.
Zulassung von Nebenangeboten
Nein
8.
Bestimmungen über die Ausführungsfrist
maximal 18 Monate, beginnend ab dem 01.10.2025
9.
Höhe geforderter Sicherheitsleistungen
keine
10.
Wesentliche Zahlungsbedingungen
Für den Vertrag findet die ABFE-BMUV (Stand: Dezember 2021), und damit auch die VOL/B, Anwendung. Sie beinhaltet u. a. die Regelungen:
- Die Rechnungsstellung kann nach Übergabe und Abnahme der vereinbarten Leistung (Arbeitspakete oder Gesamtleistung) erfolgen.
- Der Rechnungsbetrag wird binnen 30 Tagen nach Eingang einer prüfbaren Rechnung ausgezahlt.
- Die Zahlung erfolgt bargeldlos.
Die ABFE-BMUV finden Sie als in den Vergabeunterlagen (05).
Es wird darauf hingewiesen, dass Allgemeine Geschäftsbedingungen des Bieters grundsätzlich ausgeschlossen sind.
- Die Rechnungsstellung kann nach Übergabe und Abnahme der vereinbarten Leistung (Arbeitspakete oder Gesamtleistung) erfolgen.
- Der Rechnungsbetrag wird binnen 30 Tagen nach Eingang einer prüfbaren Rechnung ausgezahlt.
- Die Zahlung erfolgt bargeldlos.
Die ABFE-BMUV finden Sie als in den Vergabeunterlagen (05).
Es wird darauf hingewiesen, dass Allgemeine Geschäftsbedingungen des Bieters grundsätzlich ausgeschlossen sind.
11.
Unterlagen und Anforderungen zur Beurteilung der Eignung des Bieters und des Nichtvorliegens von Ausschlussgründen
Die Qualifikation der Bietenden ist durch Angabe der nachfolgenden Referenzen nachzuweisen:
- 3 Referenzprojekte, die einschlägige Kenntnisse in der Durchführung von numerischen Studien zu Fluidprozessen in porösen Medien belegen.
- 1 Referenzprojekt zum Nachweis der Expertise auf dem Gebiet der geologischen Endlagerung hochradioaktiver Abfälle.
- 5 Publikationen zum Nachweis einschlägiger Kenntnisse in der numerischen Modellierung gekoppelter Fluidprozesse und der Stoff-Migration in porösen Medien.
- 1 Referenzprojekte zur Bewertung der sozio-politischen Risiken digitaler Technologien (vorzugsweise KI),
- 2 Publikationen zu Themen der sozio-technischen Auswirkungen von neuen Technologien wie KI, insbesondere mit Blick auf öffentliche Akzeptanz, Vertrauenswürdigkeit und Transparenz
- 3 Referenzprojekte, die einschlägige Kenntnisse in der Durchführung von numerischen Studien zu Fluidprozessen in porösen Medien belegen.
- 1 Referenzprojekt zum Nachweis der Expertise auf dem Gebiet der geologischen Endlagerung hochradioaktiver Abfälle.
- 5 Publikationen zum Nachweis einschlägiger Kenntnisse in der numerischen Modellierung gekoppelter Fluidprozesse und der Stoff-Migration in porösen Medien.
- 1 Referenzprojekte zur Bewertung der sozio-politischen Risiken digitaler Technologien (vorzugsweise KI),
- 2 Publikationen zu Themen der sozio-technischen Auswirkungen von neuen Technologien wie KI, insbesondere mit Blick auf öffentliche Akzeptanz, Vertrauenswürdigkeit und Transparenz
12.
Zuschlagskriterien
siehe Bewertungsmatrix
13.
Rechtsform, die eine Bietergemeinschaft nach Zuschlagserteilung annehmen muss
In den Vergabeunterlagen werden die besonderen Bedingungen für Bietergemeinschaften beschrieben. Diese enthalten u. a. eine gesamtschuldnerische Haftung sowie die Bestimmung der Benennung eines bevollmächtigten Vertreters der Mitglieder gegenüber dem Auftraggeber, der die Bietergemeinschaft rechtsverbindlich vertritt.
14.
Sonstige Angaben
Mit der Abgabe des Angebots unterliegt der Bieter den Bestimmungen über nichtberücksichtigte Angebote (§46 UVgO). Es gilt deutsches Recht.
0dc28cfc-c602-4d6d-8880-1c8e870803eb