ILIAS of the Philipps-Universität Marburg
AutorInnen: Dr. rer. nat. Matthias Grönewald, Dr.-Ing. Rainer Niekamp
Abstract

Getrieben durch den technologischen Wandel hat sich die Welt der naturwissenschaftlichen Forschung gewandelt. Dabei fußt das Verständnis von Naturphänomenen neben Erkenntnissen aus den experimentellen und theoretischen Wissenschaften zunehmend auch auf Modellen und Vorhersagen aus rein computergestützten Untersuchungen.Diese neue Methodologiebringt neue Herausforderungen in das Forschungsdatenmanagement mit zunehmenden Datenmengen als Thema ohnehin immer übergreifender Bedeutung erlangt. Dabei sind die FAIR Prinzipien ein wichtiger Orientierungspunkt für erfolgreiches und nachhaltiges Datenmanagement.All diese Aspekte sind im Z-INF Projekt des SFB/ TRR 270 HoMMagEvereint: die Herausforderung eines FDM großer Datenmengen in einem interdisziplinären Team, geprägt experimenteller und in-silico Forschung, die zeitgemäße Integration der FAIR Prinzipien hingewandt zu einem Open Science-Konzept, sowie die Nachnutzung der im Rahmen der Verbundprojekts gesammelten Forschungsdaten und Metadaten in machine learningProzessen um neue Materialien und Strukturen zu entdecken. Dabei umfassen die Aufgaben weite Teile eines allgemeinen data life cycle, beginnend beider Gestaltung und Dokumentation von Datenmanagementplänen,einem elektronischenLaborbuch, auch als digitale Schnittstelle zu den laborgeprägten Forschungen, über eine dezentrale Serverstruktur zum Datenaustauschund als Forschungssoftware-und Recheninfrastruktur, bis hin zur Anbindunganzentralen Forschungsdatenrepositorien, wie der tudatalib. Aufgrund des interdisziplinären und inter-institutionellen Charakters des SFB/ TRR 270 HoMMagEsind Lösungen nicht ohne umfassende Kooperationsansätze denkbar und ein komplexes Wechselspiel aus zentralen Dienstleistungen und projekteigenen Servicestrukturen ist nötig um die Anforderungen zu erfüllen. Neben der Konzeptionierung von Datenstrukturen und der Bereitstellung bzw. Anbindung der Infrastruktur selbst, ist auch das Training und die Beratung der Verbundprojektpartner ein wichtiges Element, da gutes Forschungsdatenmanagement vor allem von seinen engagierten Nutzern lebt.