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Nationale Forschungsdateninfrastruktur

  • The NFDI Consortium of Mathematics

    Mathematical research data is vast, complex and multifaceted. It emerges within mathematical sciences but also in other scientific areas such as physics, chemistry, life sciences and the Arts. Standardised formats, data interoperability and application programming interfaces need to be developed to ensure the ease of use of data across broad disciplines.

    Beteiligt: Prof. Dr. habil. Ilka Agricola

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  • NFDI4BioDiversität – Biodiversität, Ökologie und Umweltdaten

    In unserem Partner-Netzwerk arbeiten wir daran, vielfältige und qualitativ hochwertige Biodiversitätsdaten verfügbar zu machen– unabhängig davon, ob sie aus der Forschung stammen, von Behörden, Fachgesellschaften oder aus den Bürgerwissenschaften.

    Beteiligt: Prof. Dr. Bernhard Seeger

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  • MaRDI - Mathematische Forschungsdateninitiative

    Mathematische Forschungsdaten (MFD) sind umfangreich, komplex und vielfältig. Durch die Interdisziplinarität und Abstraktionskraft der Mathematik sind sie in den Wissenschaften weit verbreitet.So tauchen sie in der Mathematik, aber auch in anderen Wissenschaftsbereichen auf und reichen von hochkomplexen Daten aus dem wissenschaftlichen Rechnen bis hin zu Informationsdatenbanken wie den Standard-Referenzdaten für spezielle Funktionen, Tabellen usw., bereitgestellt z.B. vom US National Institute for Standards and Technology. Das Datenvolumen und dessen Entstehungsgeschwindigkeit nehmen mit der raschen Entfaltung der Mathematik in den Datenwissenschaften und der ständig steigenden Rechenleistung dynamisch zu. In verschiedenen Disziplinen (wie Physik, Chemie, Ingenieur-, Geistes- und Biowissenschaften) führt dies zu immer komplexeren mathematischen Modellen und MFD. Unser Ziel ist es daher, eine Forschungsdateninfrastruktur zu entwickeln, die nicht nur für die Mathematik, sondern auch in anderen Bereichen von großem Nutzen sein wird.MaRDI (Mathematical Research Data Initiative), die Konsortialinitiative der Mathematik, zielt auf Standards für zertifizierte MFD, reproduzierbare Arbeitsabläufe und Dienstleistungen für die Wissenschaftsgemeinschaft ab. Dabei ist es das erklärte Ziel, die FAIR-Prinzipien in der Mathematik und ihren Anwendungen sowie die Interoperabilität der Datenverarbeitung umzusetzen und neue Forschung voranzutreiben.Die vier forschungsmotivierten Säulen von MaRDI sind Computeralgebra, wissenschaftliches Rechnen, Statistik und maschinelles Lernen sowie interdisziplinäre Mathematik.Sie zielen jeweils auf zertifizierte Daten- und Softwareentwicklungen sowie auf bestätigbare Arbeitsabläufe und die Entwicklung von Diensten ab.Die interdisziplinäre Stärke der Mathematik führt zu Kooperationen mit den Konsortien NFDI4Ing, NFDI4Chem, NFDI4Culture, NFDI4Cat und Initiativen wie PUNCH4NFDI, NFDI-MatWerk, NFDIxCS, NFDI-Neuro, BERD@NFDI, NFDI4DataScience und NFDI4MobilTech.Für die dabei anfallenden MFD werden standardisierte Formate bzw. Dateninteroperabilität und Anwendungsprogrammierschnittstellen entwickelt sowie prototypische Dienste zu Volldiensten mit Forschungsmehrwert ausgebaut. MaRDI wird verbesserte Informationsdienste entwickeln, die mathematische Modelle als Forschungsdaten, einen interdisziplinären mathematisch-digitalen Semantikatlas, Ontologien und Metadaten, wie z.B. eine Algorithmen-Metadatenbibliothek, umfassen.MaRDI wird auch ein digitales Serviceportal als zentrale Anlaufstelle für die Wissenschaft aufbauen. Dieses Portal wird in agiler Weise entwickelt und dauerhaft installiert.Die nachhaltige Umsetzung der Ergebnisse von MaRDI erfordert eine Gemeinschaft, die sich auf eine FAIR-Datenkultur und FAIR-Forschungsabläufe stützt.Dazu wird MaRDI Kooperationsplattformen zur Wissensverbreitung, für den wissenschaftlichen Diskurs und die Qualitätssicherung aufbauen.

    Co-Sprecherinnen: Professorin Dr. Ilka Agricola
    Gefördert durch: DFG (Nationale Forschungsdateninfrastruktur)
    Förderung seit: 2021