Mit den FDM-Ansätzen verfolgt das FST konsequent die Prinzipien der Open Science. Wir engagieren uns intensiv in den Bereichen offene Daten und Datenökonomie und veröffentlichen Open-Source-Software. Zudem erleichtern wir im Projekt DALIA den Zugang zu offenen Bildungsressourcen. Durch das Diamond Open Access Journal ing.grid fördern wir den freien Zugang zu wissenschaftlichen Publikationen, wobei Artikel (auch über frei verfügbare Daten und Software) unter der CC-BY-Lizenz veröffentlicht werden. Zusätzlich gestalten wir den Publikationsprozess durch Open Peer Review transparent und nachvollziehbar.

Das FST leistet weiterhin einen wesentlichen Beitrag zur Umsetzung des Paradigmas „Datenkompetenz vom Anfang an“ durch die Lehrveranstaltungen Grundlagen der Digitalisierung und Praktikum Digitalisierung, in denen Bachelorstudierende das FDM bereits in den ersten Semestern ihres Studiums kennenlernen.

Um Daten maschinenlesbar und interpretierbar zu machen ist es essentiell, dass sie anhand von klaren, konsistenten und standardisierten Begriffen semantisch beschrieben werden. Hierzu verwendet man Ontologien. Ontologien definieren innerhalb einer Domäne Klassen, ihre Attribute, sowie die Relationen zwischen den Klassen. Sie erzeugen ein gemeinsames Verständnis für Begriffe einer Domäne, und erlauben dadurch die eindeutige Kommunikation zwischen Menschen und Maschine. Außerdem können anhand von Ontologien logische Schlüsse über die Beziehungen und Eigenschaften von Klassen gezogen werden. Darüber hinaus können Ontologien zur Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, zur Strukturierung von Daten und zur Verbesserung der Suche innerhalb von Daten verwendet werden. Die Nutzung von Ontologien unterstützt den Anwender bei der Einhaltung der FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) Prinzipien.

Weitere Informationen:
W3C: Web Ontology Language (OWL 2)

Graphendatenbanken ermöglichen es, Daten und Metadaten von physischen und virtuellen Versuchen effizient zu speichern und bereitzustellen. Dank ihrer hohen Leistung und Flexibilität sind Graphendatenbanken in vielen Fällen die optimale Wahl für unsere Forschung.

Das Projekt DALIA leistet einen nennenswerten Beitrag zur Umsetzung des Paradigmas „Datenkompetenz vom Anfang an“ durch die Entwicklung einer Plattform für Lehr- und Lernmaterialien als Knowledge-Base „FAIR data usage and supply“. Diese wird modern, zu NFDI und dem FAIR-Konzept passend, als semantischer verknüpfter Knowledge-Graph umgesetzt.

Ausgangspunkt sind Forschungsarbeiten, Entwicklungen und Validierungen für ein Informationsmodell, für Infrastruktur und für einen Such- und Empfehlungsdienst. Im Sinne der Nachhaltigkeit werden bestehende Arbeiten zu Lernplattformen von Projektpartnern aufgegriffen und genutzt, sodass in diesem Projekt neue Forschungsaspekte bei der Entwicklung der Knowledge-Base in den Vordergrund rücken.

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NFDI4ING ist die Nationale Forschungsdateninfrastruktur für die Ingenieurwissenschaften und ist eines von 26 disziplinären Konsortien in der bundesweiten Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI). NFDI4ING bringt die Ingenieur-Community zusammen und fördert das Forschungsdatenmanagement im Ingenieurwesen. Das Konsortium vertritt Ingenieure aus allen Bereichen der Disziplin. Es bietet einen einzigartigen methodenorientierten und nutzerzentrierten Ansatz, um Forschungsdaten aus dem Ingenieurwesen FAIR zu machen – auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar. NFDI4ING wird vom Sprecherteam Professor Robert Schmitt (RWTH Aachen University) und Professor Peter Pelz geleitet.

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In der ENPRO-Initiative arbeiten die wichtigsten Akteure der Prozessindustrie seit 10 Jahren an den Technologien für flexible und effiziente modulare Anlagen. Für die industrielle Umsetzung der ENPRO Ergebnisse und der damit verbundenen Energieeinsparungen fehlt es auf dem Markt allerdings noch an integrierbaren, genehmigungsfähigen Modulen und deren Herstellern. In REUNION arbeiten Zulieferer, Betreiber, Universitäten und Genehmigungsbehörden zusammen, um die Anforderungen an solche Module zu klären und anschließend in die Praxis umzusetzen. Die neu- und weiterentwickelten Module werden MTP-automatisiert und ihre Energieeffizienz über Energie-KPIs transparent gemacht. Dabei soll auch der MTP-Standard weiterentwickelt werden. Die Kompatibilität verschiedener Module wird in gemeinsamen Aufbauten nachgewiesen. Die Weiterentwicklung des MTP mit Energie-KPIs und die Einbindung in die Prozess Orchestration Layer wird an Demonstratoren umgesetzt und verifiziert. Die Dokumentation der Module erfolgt nach den FAIR (findable, accessible, interoperable, reusable) Prinzipien und ermöglicht eine flexible Prozessentwicklung und Genehmigung von modularen chemischen Anlagen. Hierzu werden Planspiele mit allen Projektbeteiligten durchgeführt.

Zur Verbesserung der Qualität der Studienbedingungen und der Lehre fördern die Hochschulen des Landes jährlich den Lehrfonds LeNA (Lehre Neu Aufsetzen) als zentrale QSL-Mittel. FST sind an zwei LeNA-Teilprojekten beteiligt.

„JupyterHub-Pipeline für alle“

In diesem Projekt werden Werkzeuge entwickelt, um den Datenfluss von einer Quelle über einen Prozess bis zu einer Senke für Studierende im forschenden Lernen begreifbar zu machen. Damit sich diese Werkzeuge in den Lernalltag integrieren lassen, eine zentrale Infrastruktur werden für die Datenverarbeitung aufgebaut und in Betrieb genommen. Diese werden außerdem an die bestehende Moodle-Lern-Infrastruktur der TUDa sowie das institutionelle Datenrepositoriums TUdatalib angebunden.

„Datenkompetenz in der Lehre von Anfang an“

Aufbauend auf dem Projekt “JupyterHub-Pipeline für alle” vermitteln das Projekt “Datenkompetenz von Anfang an in der Lehre” Studierenden den Umgang mit Werkzeugen, Methoden und Prozessen des Forschungsdatenmanagements (FDM). Dabei werden sie im asynchronen Lernen durch Selbstlernmodule unterstützt.

ing.grid ist eine wissenschaftlich geführte Zeitschrift für FAIRes Datenmanagement in den Ingenieurwissenschaften.

ing.grid ist den Prinzipien von Open Access, Open Peer Review und Open Science verpflichtet. Open Access erleichtert die Verbreitung wissenschaftlicher Entdeckungen und macht sie für die Lösung gesellschaftlicher Probleme nutzbar. Open Review fördert und verbessert die Qualität einer lebendigen wissenschaftlichen Diskussion. Open Science verbessert die Transparenz wissenschaftlicher Prozesse, die Rechenschaftspflicht der Forscher und die Wiederverwendbarkeit von Forschungsergebnissen.

ing.grid ist fest in den Ingenieurwissenschaften verwurzelt und veröffentlicht Beiträge aus allen ingenieurwissenschaftlichen Fachbereichen. ing.grid fördert den aktiven interdisziplinären Erfahrungsaustausch innerhalb und außerhalb der Ingenieurwissenschaften und verleiht durch die Publikation wissenschaftliche Anerkennung für Forschungsbeiträge zum Forschungsdatenmanagement.

ing.grid wurde für die Shortlist des ersten Enter Award für Open Access 2024 nominiert.

Datenkompetenz von Anfang an! Damit betont die Sektion EduTrain die Relevanz des Aufbaus von Datenkompetenz in allen Bereichen der Forschung und der Hochschullehre und eröffnet einen Weg zur disziplinübergreifenden Nachhaltigkeit von Forschungsdatenmanagement (FDM) und der Entwicklung einer zeitgemäßen Datenkultur.

Prof. Dr.-Ing. Peter F. Pelz ist der stellvertretender Sprecher der NFDI Sektion EduTrain.

Sektion Training & Education | NFDI