# Machine Learning in Sim. zur Bildverbesserung Phase 1

Zuschlag erteilt · Nur 1 Angebot

Bundesamt für Ausrüstung, Informationstechnik und Nutzung… hat den Auftrag für Forschung und Studien am 25.08.2022 vergeben, Zuschlag an Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB). Eingegangen: 1 Angebot.

- Auftraggeber: [Bundesamt für Ausrüstung, Informationstechnik und Nutzung der Bundeswehr](https://vergabeweiser.de/vergabestelle/bundesamt-fuer-ausruestung-informationstechnik-und-nutzung-der-bundeswehr)
- Was: Forschung und Studien: Machine Learning in Sim. zur Bildverbesserung Phase 1
- Wo: Rheinland-Pfalz
- Wer kann anbieten: Der Auftraggeber verhandelt direkt mit ausgewählten Unternehmen.
- Zuschlag an: Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB)
- Zuschlag am: 25.08.2022
- Summe: nicht veröffentlicht
- Angebote: 1

## Gewinner

- [Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB)](https://vergabeweiser.de/unternehmen/fraunhofer-institut-fuer-optronik-systemtechnik-und-bildauswertung-iosb), Karlsruhe

## Leistungsumfang

Im Rahmen des Vorhabens 'Machine Learning in Simulation zur Bildverbesserung' (MLSim-BV) sollen F&T-Untersuchungen zur Bildverbesserung mittels künstlicher In-telligenz (KI) sowohl im Bereich des sichtbaren Lichts als auch im infraroten Bereich (zur thermischen Simulation) durchgeführt werden. Dabei ist eine optische Aufwertung der verbreitet genutzten Software Virtual Battlespace (VBS) 4 mit dem Ziel des Photorealismus zu erproben. Des Weiteren ist der infrarote Spektralbereich basierend auf RGB Bilddaten künstlich zu erzeugen. Langfristig sollen so diverse, an die jeweiligen Simulationsdaten angepasste KI-Algorithmen erzeugt werden, die zu höherem Photorealismus der Simulation führen. Diese sollen dann über eine einheitliche Datenbasis (bspw. SimDBw / ZGeoBw-DB) gemeinsam mit den für die jeweilige Simulation notwendigen Gelände-, Objekt- und sonstigen Daten den Nutzern bereitgestellt werden. Um eine zukünftige Integration solcher Enhancer in die Simulationslandschaft der Bundeswehr ermöglichen zu können, sollen die Ergebnisse des Vorhabens in Forschungs-vorhaben fließen, die sich mit dem Aufbau einer zentralen Datenbasis für Simulations-daten bzw. zentralen Diensten zur Versorgung der Simulationssysteme mit Simulationsdaten befassen. Daher sollen die Ergebnisse der Studie in die Vorhaben MF021 - "Datenraum SimD - Proof of Concept", MF029 - "Datenraum SimD - Demonstrator SimDBw" sowie FF013 - "Simulations- DatenManagement - SimDM" bzw. dessen eventuelle Nachfolgevorhaben einfließen. Sodass im Rahmen dieser Untersuchungen ein Konzept zur Integration der Enhancer entwickelt werden kann. Darüber hinaus sollen die entwickelten Tools im Vorhaben JF102 -"VirTuOS" erprobt und deren Einfluss auf den dort zu erzielenden Immersionsgrad untersucht werden.

## Angaben laut Bekanntmachung

- Verfahren: Vergabe ohne Teilnahmewettbewerb (EU-weit)
- Art des Auftrags: Dienstleistung
- Geschätzter Wert: nicht angegeben
- Nachprüfung: Bundeskartellamt
- CPV-Code: 73000000-2
- CPV-Bezeichnung: [Forschungs- und Entwicklungsdienste und zugehörige Beratung](https://vergabeweiser.de/cpv/73000000-forschungs-und-entwicklungsdienste-und-zugehoerige-beratung)
- Bekanntmachungs-ID: 634519-2022

## Verlauf

- 15.11.2022: Ergebnis veröffentlicht

## Häufige Fragen

**Wer hat den Auftrag bekommen?**
Den Zuschlag hat Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) erhalten.

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## Von hier aus weiter

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- [Bundesamt für Ausrüstung, Informationstechnik und Nutzung der Bundeswehr](https://vergabeweiser.de/vergabestelle/bundesamt-fuer-ausruestung-informationstechnik-und-nutzung-der-bundeswehr): Ausschreibungen und Zuschläge dieser Vergabestelle
- [Ausschreibungen der Bundeswehr](https://vergabeweiser.de/thema/bundeswehr): Ausschreibungen und Zahlen
- [Verhandlungsverfahren](https://vergabeweiser.de/wissen/verhandlungsverfahren): Wissen: Ablauf und Begriffe

Automatisch aus den Feldern der Bekanntmachung vom 15.11.2022, ohne KI. Die Branche ordnen wir selbst zu. Stand: 01.11.2026.

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Quelle: Bekanntmachung auf TED – Tenders Electronic Daily (© Europäische Union), https://ted.europa.eu/de/notice/-/detail/634519-2022. Maßgeblich ist die Bekanntmachung. Seite: https://vergabeweiser.de/ausschreibung/machine-learning-in-sim-zur-bildverbesserung-phase-1-6345192022