Forschungsdatenmanagement
FAIRes Forschungsdatenmanagement mit Kadi4Mat
Forschungsdatenmanagement (FDM) ist zu einem zentralen Thema an der Schnittstelle zwischen wissenschaftlicher Forschung und Verwaltungsbetrieb geworden. Befürworter verweisen auf das enorme Potenzial ungenutzter Rohdaten und die Möglichkeiten, die moderne Analysetechniken wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz bieten. Diese datenwissenschaftlichen Methoden ergänzen zunehmend die traditionellen experimentellen, theoretischen und numerischen Ansätze und führen zu einem Paradigmenwechsel in der Art und Weise, wie wissenschaftliche Forschung durchgeführt und genutzt wird.
Kritiker äußern jedoch häufig Bedenken hinsichtlich der wahrgenommenen Zunahme der Arbeitsbelastung und des Potenzials für einen chaotischen Zustrom von unüberschaubaren Daten. Trotz dieser Herausforderungen wird FDM für seine Fähigkeit anerkannt, die Effizienz, Integrität und Zusammenarbeit in der Forschung zu verbessern. Förderorganisationen wie die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) und die EU verlangen inzwischen häufig detaillierte FDM-Pläne als Teil von Förderanträgen, was die Bedeutung eines systematischen Umgangs mit Daten unterstreicht.
Umsetzung der FAIR-Grundsätze
Die FAIR-Prinzipien bieten einen Rahmen, um sicherzustellen, dass Forschungsdaten gut verwaltet werden und langfristig wertvoll sind. Die Umsetzung dieser Grundsätze in der täglichen Praxis kann jedoch eine Herausforderung darstellen, insbesondere in Bereichen ohne etablierte Datenstandards. In den Ingenieur- und interdisziplinären Wissenschaften erschwert die Heterogenität der Forschungsergebnisse die Schaffung von einheitlichen Standards.
Kadi4Mat begegnet diesen Herausforderungen durch die Entwicklung flexibler und nutzerzentrierter Lösungen, die einen Bottom-up-Ansatz für FDM fördern. Diese Methode ermöglicht es Forschern, anpassungsfähige Arbeitsabläufe und Datenverwaltungspraktiken zu schaffen, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse und disziplinären Anforderungen abgestimmt sind. Durch die Fokussierung auf die Zugänglichkeit stellt Kadi4Mat sicher, dass FDM-Systeme benutzerfreundlich sind und sich nahtlos in die täglichen Aktivitäten von Forschern integrieren lassen, wodurch die gemeinsame Nutzung von Daten unterstützt und der Forschungsprozess insgesamt verbessert wird.
Das Kadi-Ökosystem: Eine umfassende FDM-Lösung
Das Kadi Ökosystem, mit Kadi4Mat als Kernstück, bietet eine integrierte Suite von Werkzeugen, die den gesamten Lebenszyklus von Forschungsdaten unterstützen. Dieses Ökosystem kombiniert Funktionen von elektronischen Labornotizbüchern (ELNs), Datenrepositorien und fortschrittlichen Datenanalysetools. Es bietet eine ganzheitliche Infrastruktur, die den unterschiedlichen Anforderungen der wissenschaftlichen und technischen Disziplinen gerecht wird.
Schlüsselkomponenten des Kadi-Ökosystems:
- KadiWeb und KadiFS: Diese Schnittstellen bieten einen intuitiven Zugang zum Repository. Mit Webbrowsern oder Dateimanagern können Benutzer einfach nach Datensätzen suchen, sie markieren und verlinken, um sie auffindbar und zugänglich zu machen. Die Einbindung von Dashboards zur Datenvisualisierung und zum Workflow-Management verbessert die Benutzerfreundlichkeit und die Effizienz.
- KadiStudio: Als ELN 2.0 konzentriert sich KadiStudio auf die Automatisierung des Forschungsprozesses. Es ermöglicht den Nutzern die digitale Planung und Ausführung von wissenschaftlichen Workflows, wobei Benutzereingaben, Simulationen und die Steuerung von Instrumenten integriert werden. Diese Automatisierung fördert die Reproduzierbarkeit und Effizienz und erleichtert die Verwaltung und Wiederverwendung von Daten über mehrere Projekte hinweg.
- KadiAPI und KadiAPY: Diese programmatischen Schnittstellen unterstützen automatisierte Interaktionen zwischen Workflows und dem Repository und erleichtern die Integration mit externen Tools und Systemen. Sie stellen die Interoperabilität sicher und ermöglichen einen nahtlosen Datenaustausch und die Koordination von Prozessen innerhalb und außerhalb des Kadi Ökosystems.
- KadiAI: Diese Komponente nutzt maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI), um die Möglichkeiten der Datenanalyse zu verbessern. Durch die Einbettung von ML-Methoden in Workflows ermöglicht KadiAI die systematische Generierung neuer Erkenntnisse und optimiert die Forschungsprozesse. Darüber hinaus dokumentiert es Metadaten und Datenherkunft und stellt damit sicher, dass ML-Projekte reproduzierbar und transparent sind.
Weitere Information gibt es hier: https://kadi.iam.kit.edu/.
Verbesserung der Forschung durch Automatisierung und Interoperabilität
Die Einführung von Kadi4Mat und dem Kadi Ökosystem erfordert eine anfängliche Investition von Zeit und Mühe, um bestehende Arbeitsabläufe und Praktiken anzupassen. Diese Investition wird jedoch durch die erheblichen Vorteile der Automatisierung und des rationalisierten FDM ausgeglichen. Traditionelle ELNs konzentrieren sich oft darauf, manuelle Labornotizbücher zu ersetzen und das Hochladen, Beschreiben und Speichern von Daten zu vereinfachen. Kadi4Mat erweitert dieses Konzept durch die Automatisierung des gesamten Forschungsprozesses, von der Planung über die Durchführung bis hin zum Datenmanagement.
Dieser Ansatz reduziert die Last der manuellen Datenverarbeitung erheblich und verbessert die Reproduzierbarkeit und Effizienz der wissenschaftlichen Forschung. Durch die Integration spezialisierter Systeme und offener Schnittstellen unterstützt Kadi4Mat eine breite Palette von Benutzeranforderungen, so dass Forscher ihre bevorzugten Werkzeuge einsetzen und gleichzeitig von der robusten Infrastruktur des Kadi Ökosystems profitieren können.
Aufbau eines kollaborativen und skalierbaren FDM-Frameworks
Die Entwicklung von Kadi4Mat wird durch die Zusammenarbeit von Fachwissenschaftlern und Datenwissenschaftlern vorangetrieben. Diese Partnerschaft stellt sicher, dass sich die Plattform weiterentwickelt, um den praktischen Bedürfnissen der technischen Forschung gerecht zu werden und gleichzeitig den Bereich der Datenwissenschaft voranzubringen. Das Kadi Ökosystem ist gewachsen und umfasst verschiedene komplementäre Systeme, die zusammen oder unabhängig voneinander verwendet werden können und flexible und skalierbare Lösungen für verschiedene Forschungskontexte bieten.
Kadi4Mat und das Kadi Ökosystem stellen einen zukunftsweisenden Ansatz für das Forschungsdatenmanagement dar, der nutzerzentriertes Design mit fortschrittlicher Automatisierung und Interoperabilität verbindet. Durch die Unterstützung des gesamten Lebenszyklus von Forschungsdaten und die nahtlose Integration mit spezialisierten Werkzeugen ermöglicht Kadi4Mat den Forschern, ihre Daten effizient zu verwalten, effektiv zusammenzuarbeiten und wissenschaftliche Innovationen voranzutreiben.