KI-EVIDENZNETZ DEUTSCHLAND

Wo öffentliche KI-Daten wirklich zusammenhängen.

Projekte, Organisationen, Systeme, Vergaben, Repositories und Haushaltstitel bleiben getrennte Entitäten. Das Netz zeigt nur veröffentlichte Beziehungen – mit Beleg, Verknüpfungsregel und sichtbarer Lücke.

stabile Kennungenein Hop statt Graph-Chaosjede Kante mit Belegkeine generative KI

3.915durchsuchbare Entitäten

3.108belegte Verbindungen

7Quellstände

3sichtbare Verknüpfungslücken

DIE ENTSCHEIDENDE GRENZE

Verknüpft heißt belegt – nicht vollständig.

Eine Kante sagt nur das aus, was ihre veröffentlichte Kennung, Quellenangabe oder deklarierte Zuordnung trägt. Ähnliche Namen erzeugen keine Identität; fehlende Kanten belegen keine Abwesenheit.

exakt · quellenberichtet · deklariert

Im Evidenznetz suchen

Entitätstyp

KOMPAKTER EIN-HOP-GRAPH

Ein Mittelpunkt. Seine belegten Nachbarn.

Wähl eine Entität. Gezeigt werden höchstens acht direkt belegte Nachbarn – priorisiert nach Evidenzklasse und Verbindungszahl. Klick eine Kante, um ihren Beleg zu prüfen.

Ausgewählter MittelpunktFRAUNHOFER GESELLSCHAFT ZUR FORDERUNG DER ANGEWANDTEN FORSCHUNG EVAkteur · actor:cordis-pic:999984059

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Weitere direkte Nachbarn · 125

3.915 Treffer

EVIDENZ VOR ERZÄHLUNG

Eine gemeinsame Schicht, ohne die Quellen zu verwischen

Das Netz normalisiert Darstellung und Navigation. Bedeutung, Geldart und Aussagegrenze bleiben in jedem Ausgangsdatensatz erhalten.

Entitäten trennen

Organisation, Projekt, Vergabe, System, Repository und Haushaltstitel bleiben verschiedene Typen mit eigenen stabilen Kennungen.

Kanten klassifizieren

Exakte Kennungen, quellenberichtete Beziehungen und deklarierte Zuordnungen werden sichtbar getrennt.

Belege bewahren

Jede Kante führt auf Quellfeld, Quellstand oder Original-URL zurück. Namen allein erzeugen keine Verbindung.

Fehlstellen publizieren

Nicht belastbare Übergänge bleiben als Missing Bridge sichtbar, statt per Modell oder Ähnlichkeit ergänzt zu werden.

Verwendete Quellstände

german-ai-actor-registryactor-registry · abgerufen 12. August 2026

german-public-ai-outcome-evidence-ledgeroutcome-evidence-ledger · abgerufen 12. August 2026

german-public-ai-system-evidence-passsystem-pass · abgerufen 12. August 2026

german-public-sector-ai-code-radarcode-radar · abgerufen 12. August 2026

german-public-sector-ai-dependency-atlasdependency-atlas · abgerufen 12. August 2026

procurement-chronicleprocurement-chronicle · abgerufen 12. August 2026

german-federal-ai-budget-monitorbudget-monitor · abgerufen 12. August 2026

Klar erklärt

Wird jeder ähnliche Name zu einer Entität?

Nein. Namen sind Anzeigefelder und niemals ausreichende Verknüpfungsschlüssel. Entitäten werden nur verbunden, wenn eine stabile Kennung, eine ausdrückliche Quellenbeziehung oder eine veröffentlichte deklarierte Zuordnung das trägt.

Ist das ein Geldflussgraph?

Nein. Haushaltsansätze, Förderungen, Vergabewerte, Zahlungen und Ist-Ausgaben bleiben getrennte Tatsachen. Das Netz verbindet sie nur, wenn eine amtliche Kennung die Beziehung ausdrücklich trägt.

Warum zeigt der Graph nur einen Hop?

Eine kompakte Nachbarschaft hält jede sichtbare Kante prüfbar. Ein globales Linienknäuel würde sowohl Evidenzqualität als auch fehlende Verbindungen verdecken.

Was ist eine Missing Bridge?

Sie ist eine dokumentierte Verknüpfungslücke: Zwei Datenbereiche könnten eine wertvolle Frage beantworten, aber die begrenzten öffentlichen Quellen veröffentlichen keine belastbare Kennung oder Beziehung. Sie ist keine vermutete Kante.

Erzeugt generative KI die Verbindungen?

Nein. Abruf, Kennungsabgleich, Kantenklassifikation und Veröffentlichung sind deterministisch. Nicht belegte Ähnlichkeiten bleiben unverknüpft.

Brauchst du einen belastbaren Evidenzgraphen für dein Themenfeld?

Wir machen aus fragmentierten öffentlichen Datensätzen prüfbare Produkte mit stabilen Identitäten, klaren Aussagegrenzen und dauerhaften Quellpfaden.

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