Projekt

Das INF-Projekt des TRR 391 zielt darauf ab, eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen Forschungsteams verschiedener Universitäten und Disziplinen zu gewährleisten, indem Datenprozesse effizient verwaltet werden. Es konzentriert sich auf die Interoperabilität von Daten und Software, die Unterstützung von Forschern bei interdisziplinären Arbeitsabläufen und die Förderung der FAIR-Datengrundsätze (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable). Das Projekt befasst sich mit den Herausforderungen, die sich aus den unterschiedlichen Datenquellen und -formaten ergeben, die häufig eine Standardisierung erfordern, um die Konsistenz zwischen den Disziplinen zu gewährleisten. Dazu gehört die Integration verschiedener Daten wie Simulationen, Experimente, Erhebungen und Industriekooperationen bei gleichzeitigem Umgang mit unterschiedlichen Datenverständnissen zwischen den Disziplinen. 

Das INF dient dazu, eine gemeinsame Sprache für die Datenverarbeitung und den Datenaustausch zu schaffen, von der künftige interdisziplinäre Projekte profitieren können, insbesondere im Zusammenhang mit der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI). Es unterstreicht die Bedeutung von offenen Daten, offenem Quellcode und reproduzierbarer Forschung. Alle Forschungsdaten werden den FAIR-Grundsätzen folgen und mit Metadaten versehen sein, um die Zugänglichkeit zu gewährleisten. Der Quellcode für alle im Rahmen des Projekts entwickelten Methoden wird unter einer Open-Source-Lizenz veröffentlicht, um anderen Forschern die Reproduktion zu ermöglichen. 

Um dies zu unterstützen, wird das INF umfassende Schulungen für Forscher anbieten, um sicherzustellen, dass alle Teilnehmer diese Grundsätze befolgen können. Das Projekt fördert auch die Zusammenarbeit mit NFDI-Konsortien, um die gemeinsame Nutzung von Ergebnissen und die Integration von Entwicklungen in TRR 391 zu erleichtern. Letztlich zielt das INF darauf ab, hohe Standards für die gemeinsame Nutzung, Reproduzierbarkeit und Wiederverwendbarkeit von Daten einzuführen, um effiziente Forschungsabläufe zu ermöglichen und die Qualität und Konsistenz interdisziplinärer Projekte zu verbessern.

Projektstart:
01. Oktober 2024

Projektende:
30. September 2028

Projektleitung:
Dr. Philipp Breidenbach

Projektmitarbeitende:
Helena Rahaus, Philip Raatz

Projektpartner:
Ruhr-Universität Bochum, FH Dortmund, Karlsruher Institut für Technologie, Universität Duisburg-Essen, Universität Hamburg, Universität Münster

Förderung:
Deutsche Forschungsgemeinschaft