Förderung von acht NFDI-Konsortien mit RWTH-Beteiligung

Die Gemeinsame Wissenschaftskonferenz (GWK) hat für den Aufbau einer Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) die Förderung von zehn Konsortien bewilligt, darunter acht mit Beteiligung der RWTH Aachen.

 

Da in der Wissenschaft ein professionelles digitales Forschungsmanagement immer mehr an Bedeutung gewinnt, werden im Rahmen einer Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) für das gesamte deutsche Wissenschaftssystem Standards im Datenmanagement gesetzt. So wird ein digitaler, regional verteilter und vernetzter Wissenschaftsspeicher Forschungsdaten nachhaltig gesichert und nutzbar gemacht. Die NFDI wird von Nutzenden von Forschungsdaten und von Infrastruktureinrichtungen ausgestaltet, die dazu in Konsortien zusammenarbeiten.

Folgende acht Konsortien mit RWTH-Beteiligung erhalten die Förderung:

• NFDI-MatWerk (National Research Data Infrastructure für Materials Science & Engineering): Dieses Konsortium befasst sich mit Materialwissenschaften sowie der Werkstofftechnik. Dieses Forschungsfeld ist sehr interdisziplinär, da Physik, Chemie, Mechanik und Elektrotechnik miteinander vereint werden.
• NFDI4Earth: Dieses Konsortium beschäftigt sich unter anderem mit der planetaren Evolution und dem Einfluss dieser auf die Klimawandelforschung. So widmet es sich den digitalen Bedürfnissen von Forschenden der Erdsystemwissenschaft.
• NFDI4Microbiota: Dieses Konsortium befasst sich mit Mikrobiomen wie Bakterien, Viren und Biomasse und setzt den Schwerpunkt auf die Demokratisierung eines übergreifenden Datenzugangs zu Microbiota-Daten. Mikrobiota, einzelne mikrobielle Arten und Viren haben einen starken Einfluss auf viele Aspekte des menschlichen Lebens, von der individuellen Gesundheit bis hin zum Klimawandel. Angesichts umfassenderer globaler Probleme muss sich das Verständnis der Ökosysteme verbessern, um allen Herausforderungen, die durch menschliche Aktivitäten entstehen, begegnen zu können. Ein Beispiel dafür ist die aktuelle COVID-19-Pandemie, die zeigt wie sich eine Virusinfektion auf alle Bereiche des menschlichen Lebens auswirken kann.
• DAPHNE4NFDI (Data from Photon and Neuron Experiments): Dieses Konsortium verfolgt das Ziel, die Kooperationen zwischen Forschungszentren und Nutzenden zu verbessern. Den Zugang zu hochmodernen analytischen Instrumenten auf dem neuesten Stand der Technik bieten öffentlich finanzierte Röntgen- und Neutronenanlagen. So kann die Forschung in einem breiten Spektrum wissenschaftlicher Disziplinen von der Medizin über die Physik, Biologie, Chemie, Ingenieurwissenschaften und Materialwissenschaften bis hin zum Kulturerbe vorgetrieben werden.
• PUNCH4NFDI (Particles, Universe, Nuclei and Hadrons for the NFDI): Dieses Konsortium wurde nach eingehenden Gesprächen über gemeinsame und komplementäre Stärken von zwei ehemals getrennten Konsortien PAHN-PaN und ASTRO@NFFDI gebildet und setzt sich im Rahmen internationaler Großprojekte mit den Bereichen Teilchen-, Astro- und Kernphysik auseinander. Das Ziel von PUNCH4NFDI ist es, eine dezentralisierte, gemeinschaftsübergreifende wissenschaftliche Datenplattform nach den FAIR-Datenprinzipien aufzubauen und in die NFDI zu integrieren.
• NFDI4DataScience: Dieses Konsortium zielt darauf ab, eine Community-getriebene Forschungsdateninfrastruktur für die Data Science- und Artificial Intelligence Community innerhalb der Informatik zu etablieren. Um den Stand der Technik in verschiedenen Bereichen, einschließlich der Verarbeitung natürlicher Sprache, des maschinellen Lernens und der Informationswiedergewinnung, voranzutreiben, sind Daten insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz und der Zunahme des Tiefen- und Transfer-Lernen zu einem Schlüsselfaktor geworden.
• MaRDI (Mathematical Research Data Initiative): Dieses Konsortium setzt sich zum Ziel, die FAIR Data Principles im gesamten Bereich der Mathematik und ihrer Anwendungen zu realisieren. Mathematische Forschungsdaten sind inzwischen sehr umfangreich und komplex, da sich die Mathematik in der Datenwissenschaft und der stetig steigenden Rechenleistung rasch entfaltet. Darüber hinaus sind die Daten durch die erfolgreiche Anwendung der Mathematik in der interdisziplinären Forschung sehr vielfältig und in der wissenschaftlichen Landschaft weit verbreitet.
• FAIRmat (FAIR Data Infrastructure for Condensed-Matter Physics and the Chemical Physics of Solids): Dieses Konsortium setzt den Fokus auf die Materialwissenschaftsforschung. Hierbei wird eine Open-Science-Bewegung in der Materialwissenschaft angeführt, sodass alle Daten frei zugänglich gemacht werden. FAIRmat vertritt die Interessen der experimentellen und theoretischen Physik der kondensierten Materie. Dazu gehören zum Beispiel auch die chemische Physik der Festkörper, die Synthese und das Hochleistungsrechnen.