Laufende Projekte

Das Projekt aUPaEU basiert auf der Zusammenarbeit von fünf akademischen Einrichtungen aus zwei europäischen Hochschul-Allianzen (EPiCUR und Unite!). Ziel des Projekts ist es, eine gemeinsame Plattform für den Austausch von Dienstleistungen, Wissen und Erfahrungen zu errichten. Diese Plattform ermöglicht es, Hochschuleinrichtungen und -allianzen integrierte, gemeinsame und grundlegende Veränderungen zu implementieren. Der Fokus liegt auf sechs Kernthemen: Kapazitäten aufbauen, Infrastruktur und gemeinsame Nutzung von Ressourcen, attraktive Karrierepfade für Forschende, Zusammenarbeit mit Akteuren des Forschungs- & Innovations-Ökosystems, Open Science, gesellschaftlicher Austausch und Gleichstellung.

Das baden-württembergische Begleit- und Weiterentwicklungsprojekt für Forschungsdatenmanagement (bw2FDM) soll die Strukturen und Ergebnisse der Vorläuferprojekte bwFDM-Info I und bwFDM-Info II fortführen und ausbauen. Ein Hauptziel des neuen Projekts ist es, die Aufbauaktivitäten der Science Data Centers (SDC) in Baden-Württemberg erfolgreich zu koordinieren. Das schließt Aktivitäten ein, die die Vernetzung der SDCs untereinander sicherstellen und ihre Sichtbarkeit für die Forschungscommunities in Deutschland und Europa erhöhen. Damit soll die Anschlussfähigkeit und überregionale Nutzung der entwickelten Dienste unterstützt werden. Die Weiterentwicklung der Informationsplattform forschungsdaten.info sowie die Fortsetzung der Konferenzreihe der E-Science-Tage unterstützen dieses Ziel ebenfalls. Weiterhin soll so die Sensibilisierung für Forschungsdatenmanagement in den wissenschaftlichen Communities erhöht und Fachkompetenzen auch jenseits der SDCs zusammengeführt werden.

Das Projekt Chemistry Knowledge Base stellt auf Basis publizierter Forschung aktuelle Ergebnisse aus ausgewählten Forschungsschwerpunkten auf neuartige Weise dar und ermöglicht durch semantische Annotation der Informationen eine (teil)automatisierte Wissensextraktion. Dafür wurde ein Sematic MediaWiki aufgebaut, in welchem die wichtigsten Daten von Experimenten in Tabellen zusammengefasst werden. Diese Informationen werden mit den Strukturformeln der dabei verwendeten Chemikalien verknüpft. Eine Besonderheit stellt das Editieren der Strukturformeln im Wiki selbst dar, es werden nicht nur statische Abbildungen der Moleküle hinterlegt. Dadurch können die Ergebnisse dynamisch an die Anfrage angepasst zusammengestellt werden. Die Inhalte dieser kollaborativen Plattform sollen langfristig von der Fachcommunity eingepflegt und dadurch aktuell und relevant gehalten werden. Dies ermöglicht einen unkomplizierten und direkten Zugang zu Forschungsergebnissen und bietet eine neue Form von Wissensrepräsentation und –austausch in der Chemie.

Das Karlsruher Institut für Technologie, das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) und die Universität Heidelberg wollen mit der neugegründeten Helmholtz Information & Data Science School for Health (HIDSS4Health) ärztliche Nachwuchswissenschaftler in einem Promotionsprogramm im Umgang mit großen Datenmengen ausbilden.
Die Verfügbarmachung und Auswertung riesiger medizinischer Datenmengen für die medizinische Forschung steht im Mittelpunkt der Ausbildung, um aus den Erkenntnissen Ansätze für neue Methoden der Diagnose und Therapie zu entwickeln.
Informationspapier (HIDSS4Health)

MoMaF ist eines der vier Science Data Center, welches über die Landesdigitalisierungsstrategie digital∂bw des MWK gefördert wird. Ziel von MoMaF ist der Aufbau einer umfassenden virtuellen Forschungsumgebung (VFU) für die Forschungsbereiche Molekül-Chemie, makromolekulare Chemie / Oberflächen Chemie und virtuelle Materialentwicklung. Die VFU unterstützt Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler im gesamten Forschungsprozess, von der Datenerhebung und –analyse in elektronischen Laborjournalen (ELN - Electronic Lab Notebook) bis hin zur Archivierung und Veröffentlichung in Repositorien. Die im Projekt entwickelten fachspezifischen ELNs mit dazugehörigen interoperablen Repositorien sichern einen effizienten und nachhaltigen Umgang mit Forschungsdaten, u. a. durch die Implementierung der FAIR Open Data Prinzipien.

Daten zur motorischen Leistungsfähigkeit werden in einer Vielzahl von Projekten seit Jahrzehnten national und international erhoben, jedoch ist die aktuelle Studienlage gekennzeichnet durch uneinheitliche und teilweise widersprüchliche Ergebnisse. Zudem führen viele erhobene Daten nie zu Publikationen und bleiben damit den interessierten Forschergruppen verwehrt.
Ziel des von der DFG geförderten Projektes ist, alle verfügbaren Daten zur motorischen Leistungsfähigkeit in einer eResearch-Infrastruktur zu bündeln und der Allgemeinheit zur Verfügung zu stellen. Weiterhin sollen im Rahmen von MO|RE data umfassende Normdaten generiert und Materialen zu sportmotorischen Tests veröffentlicht werden. Im Mittelpunkt stehen Daten des Deutschen Motorik-Tests 6-18  sowie weiterer ausgewählter normierter Testaufgaben mit großem Verbreitungsgrad. MO|RE data soll sowohl für Wissenschaftler als auch für Praktiker (Übungsleiter/ Lehrer/ Ärzte) und die interessierte Öffentlichkeit kostenfrei zugänglich sein. Es soll mit MO|RE data  eine webbasierte Anwendung entstehen, deren Forschungsdaten als zitierfähige und international nachgewiesene Daten exportiert und weiterverwendet werden können. Dadurch sollen Anreize entstehen, eigene Forschungsdaten zu teilen, sowie selbst mit zitierfähigen Daten weiter Forschung zu betreiben, um den Datenbestand zu verbessern und auszubauen.

Wesentliches Ziel des Projekts re3data COREF (Community Driven Open Reference for Research Data Repositories) ist die weitere Professionalisierung von re3data und die Bereitstellung zuverlässiger und individualisierbarer Beschreibungen von Forschungsdaten-Repositorien. re3data wird dabei die Kernbeschreibungen der Repositorien zur Verfügung stellen, die sinnvoll durch die Nutzer referenziert und zitiert werden können und dauerhaft zur Identifikation geeignet sind.

Das europäische Projekt Skills4EOSC (Skills for the European Open Science commons: creating a training ecosystem for Open and FAIR science), wird ein paneuropäisches Netzwerk von Kompetenzzentren einrichten, um die Ausbildung europäischer Forscher zu beschleunigen und die Ausbildung neuer Fachkräfte für das wissenschaftliche Datenmanagement zu harmonisieren.

In den kommenden drei Jahren wird daran gearbeitet, Open Science Commons zur Verfügung zu stellen und qualifizierte Arbeitskräfte für EOSC zu schaffen, indem es bestehende Kompetenzzentren für Open Science und wissenschaftliches Datenmanagement miteinander verbindet. Ziel ist es, Methoden, Aktivitäten und Ausbildungsressourcen zu entwickeln, um die derzeitige Ausbildungslandschaft zu einem kollaborativen und zuverlässigen Ökosystem zu vereinheitlichen und spezielle gemeinschaftsspezifische Unterstützung bereitzustellen, um das Potenzial von EOSC für offene und datenintensive Forschung zu nutzen.

Das Projekt gliedert sich in sechs zentrale Tätigkeitsbereiche:

1. Minimum Viable Skillsets (MVS)
2. Train the Trainer (ToT) 
3. FAIR-by-design-Methodik für Lernmaterialien 
4. Harmonisierte Lehrpläne und Lernpfade 
5. Lebenslanges Lernen durch professionelle Netzwerke
6. Skills4EOSC-Kompetenzzentrum und Unterstützungsnetzwerk 

Im Projekt Konzeptionierung und prototypische praxisnahe Erprobung einer Treuhandstelle für Mobilitäts-Daten, TreuMoDa, im Anwendungsfeld Automatisiertes Fahren unter Nutzung des Testfelds für Autonomes Fahren Baden-Württemberg wird eine unabhängige und gemeinnützige Schnittstelle konzipiert, die eine datenschutzkonforme Bereitstellung und Nutzung von Daten aus dem Bereich der Mobilität durch Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft nach transparenten Kriterien ermöglicht. Ziel ist es, ein Konzept einer Treuhandstelle für Mobilitätsdaten anwendungsreif auszuarbeiten und in den wichtigsten Aspekten exemplarisch zu erproben. Hierbei sollen Geschäftsmodell, Rechtsform und Finanzierungsoptionen für die Einrichtung einer neutralen, unabhängigen und dennoch nachhaltig finanzierten Treuhandstelle in Zusammenarbeit mit Stakeholdern erarbeitet werden. Darüber hinaus soll ein Netzwerk zu relevanten nationalen und internationalen Initiativen wie den Konsortien der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur aufgebaut werden.