[AI-as-OS] Artificial Intelligence as Operating System

Grundlegende Architekturprinzipien und Systemabstraktionen für KI-native Betriebssysteme untersuchen und tragfähige Referenzarchitekturen entwickeln.

Vorgesehen sind eine Forschungsstudie D1.1 sowie dokumentierte Architektur- und Integrationsmodelle D1.2 mit Komponenten, Schnittstellen und Datenflüssen. Die regulatorische Machbarkeit, insbesondere im Hinblick auf den AI-Act innerhalb und außerhalb des militärischen Bereichs, ist zu bewerten.

KI-basierte Mechanismen für Ressourcenmanagement, Orchestrierung, Adaptivität und Kontextbewusstsein entwickeln und erproben.

Zu liefern sind unter anderem datenbasierte und angelernte Betriebssystem-Policies, eine Ressourcenmanagement-Engine zur Verteilung von CPU, RAM, Energie und Netzwerkbandbreite, semantische Kontextmodelle für System-, Nutzer- und Umweltparameter sowie eine adaptive Steuerungskomponente zur Anpassung an identifizierte Systembedarfe. Testberichte müssen Ressourcenauslastung, Latenz, Laufzeit und Genauigkeit behandeln.

Sicherheits-, Kontroll- und Stabilitätsmechanismen entwickeln und KI-spezifische Risiken systematisch analysieren.

Vorgesehen sind ein Bedrohungsmodell für KI-spezifische Verwundbarkeiten und Risikoszenarien, ein Vigilanz-Framework zur KI-gestützten Bedrohungsantizipation und -abwehr, ein funktionsfähiger Proof-of-Concept-Algorithmus zur autonomen Systemrekonfiguration nach Angriffen oder Fehlfunktionen sowie ein Stabilitätsmodul für reproduzierbare und nachvollziehbare KI-gestützte Entscheidungen. Die Testberichte umfassen Verfügbarkeit, Reproduzierbarkeit, Robustheit bei Angriffen und Erklärbarkeit.

Die in F1 bis F3 entwickelten Komponenten in ein Betriebssystem oder in dedizierte Betriebssystemkomponenten integrieren. Möglich sind beispielsweise ein KI-gestütztes Micro-Kernel-System oder ein spezialisierter Hypervisor mit Kernel-Funktionalitäten.

Der Prototyp muss KI-native Steuerungskomponenten sowie Kontroll- und Sicherheitsmodule enthalten. Ein Test- und Validierungsbericht weist Funktionsumfang, Robustheit, Stabilität und Reproduzierbarkeit nach. Anschließend wird der Prototyp in ersten Anwendungstests bewertet.

Die Umsetzung ist an einem realen Anwendungsszenario der inneren oder äußeren Sicherheit auszurichten. Vorgesehen sind ein cyberresilientes Gefechtsfeldnetzwerk, eine adaptive Einsatzleitstelle für Katastrophenschutz sowie intelligentes Ressourcen- und Energiemanagement für Drohnen. Eigene Szenarien sind möglich und müssen über eine Bieterfrage im Vergabeportal von der Auftraggeberin freigegeben werden.

Die Zielplattform ist festzulegen. Möglich sind beispielsweise Desktop, IoT-Gerät, Rechenzentrum oder Cloud. Die Umsetzung soll auf praktisch etablierten Open-Source-Betriebssystemkomponenten wie Linux erfolgen.

Der technische Prototyp ist einschließlich Betriebssystem- und KI-Komponenten, zugehörigen Datensätzen, Quellcode, Objektcode und ausführbarer Anwendung zu übergeben. Die Übergabe umfasst insbesondere Kernel, Treiber, Systemdienste, Laufzeitkomponenten, Managementwerkzeuge, Konfigurationen, Sicherheitsrichtlinien, Benutzer- und Rollenmodelle, Binärpakete, Installationsmedien, Build-Informationen und Deployment-Skripte.

Ebenfalls zu übergeben sind Hardware- und Plattformanforderungen, Installations-, Betriebs-, Wartungs-, Backup- und Recovery-Dokumentation, Monitoring- und Logging-Komponenten, Testergebnisse, Release Notes, Sicherheits- und Performanznachweise sowie Lizenz- und Schutzrechtsinformationen. KI-Systeme sind einschließlich Modelldatei, Hyperparametern, Modellgewichten, Architekturbeschreibung, Pre- und Postprocessing-Skripten, Umgebungsdefinition, Betriebsanleitungen, Logging- und Metrikschnittstellen zu übergeben.

Datensätze umfassen Trainings-, Validierungs- und Testdaten, gegebenenfalls Fine-Tuning-Daten, ein festgelegtes Format, die Dokumentation von Herkunft und Erhebungszeitraum sowie die Nutzungsrechte.

Die übergebene Software muss vollständig on-premise betreibbar sein. Der aktuelle Quellcode ist während des Projekts auf Nachfrage bereitzustellen. Das Endprodukt soll keine bekannten Schwachstellen enthalten; der Code soll auf bekannte Schwachstellenmuster geprüft und nach OWASP Secure Coding Practices entwickelt werden. Embedded Binary-Payloads sind zu vermeiden.

Abhängigkeiten zu Hardwareplattformen, Prozessorarchitekturen, Treibern, Virtualisierungsumgebungen und Drittkomponenten sowie Erstellungs-, Bereitstellungs- und Betriebsskripte sind zu dokumentieren. Bei Bedarf sind Tests, Logs, Security-Informationen und nachvollziehbare Schnittstellendokumentation einschließlich OpenAPI bereitzustellen. Für die Abnahme soll eine Testphase für Fehler, Schwachstellen und Usability eingeplant werden.

Die Leistungen werden über 36 Monate in drei Abschnitte zu je 12 Monaten erbracht. Vorgesehen sind 20 Touchpoints, Statusberichte alle drei Monate sowie Abschnitts- und Abschlussberichte.

Abschnittsberichte umfassen unter anderem eine Gesamtbeschreibung, Zielerreichung, Abweichungsgründe, nächste Schritte, den Schutzrechtekatalog und Angaben zum geistigen Eigentum; sie sind auf 10 Seiten begrenzt. Der Abschlussbericht beantwortet die Forschungsfragen der Leistungsbeschreibung und ist auf 20 Seiten begrenzt. Statusberichte sind auf 5 Seiten begrenzt.

Zwischenergebnisse werden in den Programmomonaten 9 und 21, Endergebnisse in Monat 36 präsentiert. Der Abschlussbericht ist zwei Wochen nach Programmende einzureichen.

Der Teilnahmeantrag muss mit den vollständigen Unterlagen fristgerecht elektronisch eingereicht werden. Bei einer Bewerbergemeinschaft sind alle Mitglieder zu benennen, ein bevollmächtigter Vertreter zu bestimmen, die Leistungszuordnung festzulegen und die Erklärung von allen Mitgliedern zu unterzeichnen. Die Erklärung zur gesamtschuldnerischen Haftung sowie die erforderlichen Unterlagen jedes Mitglieds sind vorzulegen.

Die Bewerber müssen die einschlägigen Ausschlussgründe durch Eigenerklärungen ausschließen. Berücksichtigt werden unter anderem erhebliche oder fortdauernde Mängel bei früheren öffentlichen Aufträgen, schwerwiegende Täuschung oder Zurückhaltung von Auskünften, wettbewerbsbeschränkende Absprachen, Interessenkonflikte sowie schwere Verstöße gegen Umwelt-, Sozial- oder Arbeitsrecht. Erforderlichenfalls sind Angaben zur Selbstreinigung und ein Entlastungsnachweis beizufügen. Auch die Erklärung nach Art. 5k der Verordnung EU Nr. 833/2014 ist abzugeben.

Es ist nachzuweisen, dass die wissenschaftliche Forschung wirtschaftlich und finanziell durchgeführt und abgeschlossen werden kann. Als geeignete Nachweise werden insbesondere Umsatzzahlen für vergleichbare Leistungen, Angaben zum Eigenkapital und private Fördermittel genannt. Die Gesamtschau der vorgelegten Nachweise muss das Kriterium erfüllen.

Das Projektteam muss über nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung, Erweiterung oder Analyse von Betriebssystemen und Systemsoftware verfügen. Erwartet werden Kenntnisse in C, C++ oder Rust sowie in der Entwicklung von KI-Modellen und KI-Systemen mit klassischem maschinellem Lernen und Deep Learning, einschließlich Python oder vergleichbaren Werkzeugen und Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow.

Für angewandte Grundlagenforschung ist die Umsetzung komplexer Vorhaben und die Veröffentlichung wissenschaftlicher Ergebnisse nachzuweisen. Als mögliche Publikationsorgane werden für Betriebssysteme EuroSys, ASPLOS, SOSP und OSDI sowie für KI ICML, AAAI, ICRL und IJCAI genannt.

Die Verfügbarkeit eines geeigneten Projektteams ist durch Lebensläufe, Publikationen, Mitarbeit in vergleichbaren Forschungsprojekten und Referenzen nachzuweisen. Die Expertise soll die Themen Betriebssystementwicklung, Systemsoftware, KI und Systemsicherheit abdecken. Ein interdisziplinärer methodischer Ansatz und die Einbindung von Beteiligten aus sich ergänzenden Fachbereichen werden bei der Angebotsbewertung berücksichtigt.

Das Angebot muss alle vier Forschungsaufträge F1 bis F4 bearbeiten; eine Beschränkung auf Teilaufträge ist nicht zulässig. Die KI-Mechanismen müssen in tief liegende Betriebssystemschichten oder Kernfunktionalitäten integriert werden. Das Konzept muss das wissenschaftliche und technische Vorgehen für Architektur und Systemkonzepte, KI-Kernmechanismen, Kontroll- und Stabilitätsmechanismen sowie den technischen Prototyp darstellen.

Ferner sind eine plausible Projektorganisation und Kommunikation, eine Meilensteinplanung, eine Projektplanung auf Ebene der Teil-Arbeitspakete, eine Ressourcen- und Kostenplanung, Projektziele und ein vollständiger Risikoplan anzugeben.

Vergleichbare parallel laufende oder bereits bewilligte Forschungsprojekte sind anzugeben, um Doppelvergütungen zu vermeiden. Die Angaben erfolgen in Anlage 4. Falls keine vergleichbaren Forschungsprojekte vorliegen, ist dies ausdrücklich zu bestätigen.