Künstliche Intelligenz - Versionsgeschichte

AnnetteStrauchDavey am 7. Juni 2026 um 16:29 Uhr

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	Die Gute Wissenschaftliche Praxis (GWP) gibt Forscher:innen Regeln für den Umgang mit KI in Forschung und im Umgang mit Forschungsdaten an die Hand. Die Verwendung von KI muss immer klar gekennzeichnet werden. '''Wenn Forscher:innen ein KI-System verwenden, dann liegt die Verantwortung für die durch die KI generierten Forschungsdaten bei ihnen selbst''' (Informationen, Urheberrecht, Datenschutz).		Die Gute Wissenschaftliche Praxis (GWP) gibt Forscher:innen Regeln für den Umgang mit KI in Forschung und im Umgang mit Forschungsdaten an die Hand. Die Verwendung von KI muss immer klar gekennzeichnet werden. '''Wenn Forscher:innen ein KI-System verwenden, dann liegt die Verantwortung für die durch die KI generierten Forschungsdaten bei ihnen selbst''' (Informationen, Urheberrecht, Datenschutz).

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	KÜNSTLICHE INTELLIGENZ UND FORSCHUNGSDATEN		KÜNSTLICHE INTELLIGENZ UND FORSCHUNGSDATEN

AnnetteStrauchDavey am 7. Juni 2026 um 16:29 Uhr

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	Die Gute Wissenschaftliche Praxis (GWP) gibt Forscher:innen Regeln für den Umgang mit KI in Forschung und im Umgang mit Forschungsdaten an die Hand. Die Verwendung von KI muss immer klar gekennzeichnet werden. '''Wenn Forscher:innen ein KI-System verwenden, dann liegt die Verantwortung für die durch die KI generierten Forschungsdaten bei ihnen selbst''' (Informationen, Urheberrecht, Datenschutz).		Die Gute Wissenschaftliche Praxis (GWP) gibt Forscher:innen Regeln für den Umgang mit KI in Forschung und im Umgang mit Forschungsdaten an die Hand. Die Verwendung von KI muss immer klar gekennzeichnet werden. '''Wenn Forscher:innen ein KI-System verwenden, dann liegt die Verantwortung für die durch die KI generierten Forschungsdaten bei ihnen selbst''' (Informationen, Urheberrecht, Datenschutz).

	KÜNSTLICHE INTELLIGENZ UND FORSCHUNGSDATEN		KÜNSTLICHE INTELLIGENZ UND FORSCHUNGSDATEN

AnnetteStrauchDavey am 7. Juni 2026 um 16:28 Uhr

2026-06-07T16:28:41Z

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	Die Gute Wissenschaftliche Praxis (GWP) gibt Forscher:innen Regeln für den Umgang mit KI in Forschung und im Umgang mit Forschungsdaten an die Hand. Die Verwendung von KI muss immer klar gekennzeichnet werden. '''Wenn Forscher:innen ein KI-System verwenden, dann liegt die Verantwortung für die durch die KI generierten Forschungsdaten bei ihnen selbst''' (Informationen, Urheberrecht, Datenschutz).		Die Gute Wissenschaftliche Praxis (GWP) gibt Forscher:innen Regeln für den Umgang mit KI in Forschung und im Umgang mit Forschungsdaten an die Hand. Die Verwendung von KI muss immer klar gekennzeichnet werden. '''Wenn Forscher:innen ein KI-System verwenden, dann liegt die Verantwortung für die durch die KI generierten Forschungsdaten bei ihnen selbst''' (Informationen, Urheberrecht, Datenschutz).

			KÜNSTLICHE INTELLIGENZ UND FORSCHUNGSDATEN

	Künstliche Intelligenz (KI) bietet beim Umgang mit Forschungsdaten Risiken und Chancen. Herausforderungen sind Fehlinformationen bis hin zu Bias (Verzerrungen) der Forschungsergebnisse. Forschungsdatenmanagement findet durch Automatisierungen Unterstützung, die eine FDM-Kontakt- und Beratungsstelle niemals ersetzen kann, weil eine menschliche Komponente fehlt.
			'''Künstliche Intelligenz (KI)''' bietet beim Umgang mit Forschungsdaten Risiken und Chancen. Herausforderungen sind Fehlinformationen bis hin zu Bias (Verzerrungen) der Forschungsergebnisse. Forschungsdatenmanagement findet durch Automatisierungen Unterstützung, die eine FDM-Kontakt- und Beratungsstelle niemals ersetzen kann, weil eine menschliche Komponente fehlt.

	FAIRe Forschungsdaten sind beim Forschungsdatenmanagement das „A & O”, auch im Kontext der KI.		FAIRe Forschungsdaten sind beim Forschungsdatenmanagement das „A & O”, auch im Kontext der KI.

AnnetteStrauchDavey am 7. Juni 2026 um 16:27 Uhr

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			Die Gute Wissenschaftliche Praxis (GWP) gibt Forscher:innen Regeln für den Umgang mit KI in Forschung und im Umgang mit Forschungsdaten an die Hand. Die Verwendung von KI muss immer klar gekennzeichnet werden. '''Wenn Forscher:innen ein KI-System verwenden, dann liegt die Verantwortung für die durch die KI generierten Forschungsdaten bei ihnen selbst''' (Informationen, Urheberrecht, Datenschutz).


	Künstliche Intelligenz (KI) bietet beim Umgang mit Forschungsdaten Risiken und Chancen. Herausforderungen sind Fehlinformationen bis hin zu Bias (Verzerrungen) der Forschungsergebnisse. Forschungsdatenmanagement findet durch Automatisierungen Unterstützung, die eine FDM-Kontakt- und Beratungsstelle niemals ersetzen kann, weil eine menschliche Komponente fehlt.		Künstliche Intelligenz (KI) bietet beim Umgang mit Forschungsdaten Risiken und Chancen. Herausforderungen sind Fehlinformationen bis hin zu Bias (Verzerrungen) der Forschungsergebnisse. Forschungsdatenmanagement findet durch Automatisierungen Unterstützung, die eine FDM-Kontakt- und Beratungsstelle niemals ersetzen kann, weil eine menschliche Komponente fehlt.

AnnetteStrauchDavey am 7. Juni 2026 um 16:11 Uhr

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	Weiterführende allgemeine Informationen zu KI in der Forschung, ink. FDM finden sich beim Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS, siehe hier: https://www.iks.fraunhofer.de/de/themen/kuenstliche-intelligenz.html (Zugriff am 07.06.2026).		Weiterführende allgemeine Informationen zu KI in der Forschung, ink. FDM finden sich beim Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS, siehe hier: https://www.iks.fraunhofer.de/de/themen/kuenstliche-intelligenz.html (Zugriff am 07.06.2026).

	Die Universität Heidelberg hat das transformative Potenzial generativer KI-Werkzeuge zur Förderung der Forschung und Lehre anerkannt. Handreichungen: https://www.heiskills.uni-heidelberg.de/de/ueber-uns/lehren-und-lernen/fuer-lehrende/kuenstliche-intelligenz-in-der-lehre (Zugriff am 07.06.2026).		Die Universität Heidelberg hat das transformative Potenzial generativer KI-Werkzeuge zur Förderung der Forschung und Lehre anerkannt. Handreichungen: https://www.heiskills.uni-heidelberg.de/de/ueber-uns/lehren-und-lernen/fuer-lehrende/kuenstliche-intelligenz-in-der-lehre (Zugriff am 07.06.2026).


			Weitere wichtige Links der Universität Heidelberg im Kontext des FDM: https://www.uni-heidelberg.de/de/erforschung-und-einsatz-von-ki; https://www.ub.uni-heidelberg.de/de/service/schulung/recherche/ki; ... (Zugriff am 07.06.2026).


			KI-Campus, Stifterverband: https://ki-campus.org/ (Zugriff am 07.06.2026). Der '''KI‑Campus''' ist eine digitale Weiterbildungsplattform, die hochwertige Lernangebote rund um '''Künstliche Intelligenz''' bereitstellt. Das Spektrum umfasst '''Onlinekurse''', die von grundlegenden Einführungen über Machine Learning bis hin zu Generativer KI, ethischen Fragestellungen oder dem Einsatz von KI in Unternehmen und Verwaltung reichen. Ergänzt werden diese Angebote durch '''Videos''', die komplexe KI‑Themen in kurzen, didaktisch aufbereiteten Formaten erklären, sowie '''Podcasts''', in denen Expertinnen und Experten aus Wissenschaft, Wirtschaft und Politik zu Wort kommen. Darüber hinaus stellt die Plattform praktische '''Tools''' bereit, mit denen Lernende KI‑Anwendungen direkt ausprobieren und vertiefen können. Alle Angebote sind kostenlos, und viele davon können mit einem Zertifikat abgeschlossen werden.

AnnetteStrauchDavey am 7. Juni 2026 um 15:59 Uhr

2026-06-07T15:59:35Z

← Nächstältere Version		Version vom 7. Juni 2026, 17:59 Uhr
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	~~'''~~Künstliche Intelligenz (KI)~~'''~~ bietet beim Umgang mit Forschungsdaten Risiken und Chancen. Herausforderungen sind Fehlinformationen bis hin zu ~~'''~~Bias (Verzerrungen)~~'''~~ der Forschungsergebnisse. Forschungsdatenmanagement findet durch Automatisierungen Unterstützung, die eine FDM-Kontakt- und Beratungsstelle niemals ersetzen kann, weil eine menschliche Komponente fehlt.		Künstliche Intelligenz (KI) bietet beim Umgang mit Forschungsdaten Risiken und Chancen. Herausforderungen sind Fehlinformationen bis hin zu Bias (Verzerrungen) der Forschungsergebnisse. Forschungsdatenmanagement findet durch Automatisierungen Unterstützung, die eine FDM-Kontakt- und Beratungsstelle niemals ersetzen kann, weil eine menschliche Komponente fehlt.

	~~'''FAIR'''e~~ Forschungsdaten sind beim Forschungsdatenmanagement das „A & O”, auch im Kontext der KI.		FAIRe Forschungsdaten sind beim Forschungsdatenmanagement das „A & O”, auch im Kontext der KI.


	Besonders das NFDI-Konsortium ~~'''~~NFDI4DataScience~~'''~~ unterstützt eine community-getriebene Forschungsdateninfrastruktur für KI. Insgesamt versteht sich die NFDI als ein KI Enabler, neben den High-Performance- Rechenzentren:		Besonders das NFDI-Konsortium NFDI4DataScience unterstützt eine community-getriebene Forschungsdateninfrastruktur für KI. Insgesamt versteht sich die NFDI als ein KI Enabler, neben den High-Performance- Rechenzentren:

	''„Die NFDI fungiert primär als methodischer und sozialer KI Enabler. Sie wird KI-Dienste bzw. den Zugang zu KI-Diensten realisieren und die Nutzung, Vermittlung und Analyse von Forschungsdaten in Deutschland auf ein neues Niveau heben."''		''„Die NFDI fungiert primär als methodischer und sozialer KI Enabler. Sie wird KI-Dienste bzw. den Zugang zu KI-Diensten realisieren und die Nutzung, Vermittlung und Analyse von Forschungsdaten in Deutschland auf ein neues Niveau heben."''

	(Wissenschaftsrat (2025): Strukturevaluation der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI); Köln. <nowiki>https://doi.org/10.57674/wcdc-6d36</nowiki> (Zugriff am 07.06.2026) )		(Wissenschaftsrat (2025): Strukturevaluation der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI); Köln. <nowiki>https://doi.org/10.57674/wcdc-6d36</nowiki> (Zugriff am 07.06.2026) )

	KI kann Forschungsdaten klassifizieren, sie bereinigen und strukturieren (Unterstützung bei großen Datenmengen). ~~KI kann FDM-Prozesse wie Datenkuration, Versionierung oder Dokumentation teilautomatisieren. Ein Poster von La Sala et al. zeigt diese genannten Synergien und betont zugleich die Risiken.~~		KI kann Forschungsdaten klassifizieren, sie bereinigen und strukturieren (Unterstützung bei großen Datenmengen).

	Link / Quelle: '''La Sala, Beate Ulrike; Balic, Arnela; Werth, Robert (2025). ''Künstliche Intelligenz und FDM: Synergien, Herausforderungen und Grenzen der Risikominderung''.''' Conference Item, E-Science-Tage 2025, Universität Heidelberg. '''DOI: 10.11588/heidok.00036411'''		KI kann FDM-Prozesse wie Datenkuration, Versionierung oder Dokumentation teilautomatisieren. Ein Poster von La Sala et al. zeigt diese Synergien und betont zugleich die Risiken. Link / Quelle: '''La Sala, Beate Ulrike; Balic, Arnela; Werth, Robert (2025). ''Künstliche Intelligenz und FDM: Synergien, Herausforderungen und Grenzen der Risikominderung''.''' Conference Item, E-Science-Tage 2025, Universität Heidelberg. '''DOI: 10.11588/heidok.00036411'''



	Eine KI erkennt Muster in Forschungsdaten:		Eine KI erkennt Muster in Forschungsdaten:
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	''"Die große Stärke vieler KI-Anwendungen ist das Erkennen und Interpretieren von Mustern in großen Datenmengen. In der Medizin wird KI verstärkt zur Analyse von Bildaufnahmen eingesetzt, um Auffälligkeiten zu entdecken, beispielsweise bei der Krebsdiagnose. Nach einem ähnlichen Prinzip können in den Geowissenschaften Satellitenbilder ausgewertet werden, um Vegetation, Landnutzungsformen und Infrastruktur zu klassifizieren und zu kartieren. In der Forschung zum autonomen Fahren sind es KI-Systeme, die große Mengen an Sensordaten in Echtzeit verarbeiten und Entscheidungen über die Steuerung des Fahrzeugs treffen. Auch in der Klimaforschung haben die Simulationen und Modelle längst eine Komplexität erreicht, die ohne Einsatz von KI mit den verfügbaren Rechenkapazitäten nicht mehr zu bewältigen wäre."'' (Quelle: Künstliche Intelligenz – Forschungsdatenmanagement – Leibniz Universität Hannover: https://www.fdm.uni-hannover.de/faq/kuenstliche-intelligenz (Zugriff am 07.06.2026).		''"Die große Stärke vieler KI-Anwendungen ist das Erkennen und Interpretieren von Mustern in großen Datenmengen. In der Medizin wird KI verstärkt zur Analyse von Bildaufnahmen eingesetzt, um Auffälligkeiten zu entdecken, beispielsweise bei der Krebsdiagnose. Nach einem ähnlichen Prinzip können in den Geowissenschaften Satellitenbilder ausgewertet werden, um Vegetation, Landnutzungsformen und Infrastruktur zu klassifizieren und zu kartieren. In der Forschung zum autonomen Fahren sind es KI-Systeme, die große Mengen an Sensordaten in Echtzeit verarbeiten und Entscheidungen über die Steuerung des Fahrzeugs treffen. Auch in der Klimaforschung haben die Simulationen und Modelle längst eine Komplexität erreicht, die ohne Einsatz von KI mit den verfügbaren Rechenkapazitäten nicht mehr zu bewältigen wäre."'' (Quelle: Künstliche Intelligenz – Forschungsdatenmanagement – Leibniz Universität Hannover: https://www.fdm.uni-hannover.de/faq/kuenstliche-intelligenz (Zugriff am 07.06.2026).

	~~REFERENZEN:~~

AnnetteStrauchDavey am 7. Juni 2026 um 15:59 Uhr

2026-06-07T15:59:33Z

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	Künstliche Intelligenz (KI) bietet beim Umgang mit Forschungsdaten Risiken und Chancen. Herausforderungen sind Fehlinformationen bis hin zu Bias (Verzerrungen) der Forschungsergebnisse. Forschungsdatenmanagement findet durch Automatisierungen Unterstützung, die eine FDM-Kontakt- und Beratungsstelle niemals ersetzen kann, weil eine menschliche Komponente fehlt.		'''Künstliche Intelligenz (KI)''' bietet beim Umgang mit Forschungsdaten Risiken und Chancen. Herausforderungen sind Fehlinformationen bis hin zu '''Bias (Verzerrungen)''' der Forschungsergebnisse. Forschungsdatenmanagement findet durch Automatisierungen Unterstützung, die eine FDM-Kontakt- und Beratungsstelle niemals ersetzen kann, weil eine menschliche Komponente fehlt.

	~~FAIRe~~ Forschungsdaten sind beim Forschungsdatenmanagement das „A & O”, auch im Kontext der KI.		'''FAIR'''e Forschungsdaten sind beim Forschungsdatenmanagement das „A & O”, auch im Kontext der KI.


	Besonders das NFDI-Konsortium NFDI4DataScience unterstützt eine community-getriebene Forschungsdateninfrastruktur für KI. Insgesamt versteht sich die NFDI als ein KI Enabler, neben den High-Performance- Rechenzentren:		Besonders das NFDI-Konsortium '''NFDI4DataScience''' unterstützt eine community-getriebene Forschungsdateninfrastruktur für KI. Insgesamt versteht sich die NFDI als ein KI Enabler, neben den High-Performance- Rechenzentren:

	''„Die NFDI fungiert primär als methodischer und sozialer KI Enabler. Sie wird KI-Dienste bzw. den Zugang zu KI-Diensten realisieren und die Nutzung, Vermittlung und Analyse von Forschungsdaten in Deutschland auf ein neues Niveau heben."''		''„Die NFDI fungiert primär als methodischer und sozialer KI Enabler. Sie wird KI-Dienste bzw. den Zugang zu KI-Diensten realisieren und die Nutzung, Vermittlung und Analyse von Forschungsdaten in Deutschland auf ein neues Niveau heben."''

	(Wissenschaftsrat (2025): Strukturevaluation der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI); Köln. <nowiki>https://doi.org/10.57674/wcdc-6d36</nowiki> (Zugriff am 07.06.2026) )		(Wissenschaftsrat (2025): Strukturevaluation der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI); Köln. <nowiki>https://doi.org/10.57674/wcdc-6d36</nowiki> (Zugriff am 07.06.2026) )

	KI kann Forschungsdaten klassifizieren, sie bereinigen und strukturieren (Unterstützung bei großen Datenmengen).		KI kann Forschungsdaten klassifizieren, sie bereinigen und strukturieren (Unterstützung bei großen Datenmengen). KI kann FDM-Prozesse wie Datenkuration, Versionierung oder Dokumentation teilautomatisieren. Ein Poster von La Sala et al. zeigt diese genannten Synergien und betont zugleich die Risiken.

	~~KI kann FDM-Prozesse wie Datenkuration, Versionierung oder Dokumentation teilautomatisieren. Ein Poster von La Sala et al. zeigt diese Synergien und betont zugleich die Risiken.~~ Link / Quelle: '''La Sala, Beate Ulrike; Balic, Arnela; Werth, Robert (2025). ''Künstliche Intelligenz und FDM: Synergien, Herausforderungen und Grenzen der Risikominderung''.''' Conference Item, E-Science-Tage 2025, Universität Heidelberg. '''DOI: 10.11588/heidok.00036411'''		Link / Quelle: '''La Sala, Beate Ulrike; Balic, Arnela; Werth, Robert (2025). ''Künstliche Intelligenz und FDM: Synergien, Herausforderungen und Grenzen der Risikominderung''.''' Conference Item, E-Science-Tage 2025, Universität Heidelberg. '''DOI: 10.11588/heidok.00036411'''



	Eine KI erkennt Muster in Forschungsdaten:		Eine KI erkennt Muster in Forschungsdaten:
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	''"Die große Stärke vieler KI-Anwendungen ist das Erkennen und Interpretieren von Mustern in großen Datenmengen. In der Medizin wird KI verstärkt zur Analyse von Bildaufnahmen eingesetzt, um Auffälligkeiten zu entdecken, beispielsweise bei der Krebsdiagnose. Nach einem ähnlichen Prinzip können in den Geowissenschaften Satellitenbilder ausgewertet werden, um Vegetation, Landnutzungsformen und Infrastruktur zu klassifizieren und zu kartieren. In der Forschung zum autonomen Fahren sind es KI-Systeme, die große Mengen an Sensordaten in Echtzeit verarbeiten und Entscheidungen über die Steuerung des Fahrzeugs treffen. Auch in der Klimaforschung haben die Simulationen und Modelle längst eine Komplexität erreicht, die ohne Einsatz von KI mit den verfügbaren Rechenkapazitäten nicht mehr zu bewältigen wäre."'' (Quelle: Künstliche Intelligenz – Forschungsdatenmanagement – Leibniz Universität Hannover: https://www.fdm.uni-hannover.de/faq/kuenstliche-intelligenz (Zugriff am 07.06.2026).		''"Die große Stärke vieler KI-Anwendungen ist das Erkennen und Interpretieren von Mustern in großen Datenmengen. In der Medizin wird KI verstärkt zur Analyse von Bildaufnahmen eingesetzt, um Auffälligkeiten zu entdecken, beispielsweise bei der Krebsdiagnose. Nach einem ähnlichen Prinzip können in den Geowissenschaften Satellitenbilder ausgewertet werden, um Vegetation, Landnutzungsformen und Infrastruktur zu klassifizieren und zu kartieren. In der Forschung zum autonomen Fahren sind es KI-Systeme, die große Mengen an Sensordaten in Echtzeit verarbeiten und Entscheidungen über die Steuerung des Fahrzeugs treffen. Auch in der Klimaforschung haben die Simulationen und Modelle längst eine Komplexität erreicht, die ohne Einsatz von KI mit den verfügbaren Rechenkapazitäten nicht mehr zu bewältigen wäre."'' (Quelle: Künstliche Intelligenz – Forschungsdatenmanagement – Leibniz Universität Hannover: https://www.fdm.uni-hannover.de/faq/kuenstliche-intelligenz (Zugriff am 07.06.2026).

			REFERENZEN:

AnnetteStrauchDavey am 7. Juni 2026 um 15:57 Uhr

2026-06-07T15:57:20Z

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	Empfehlungen zur Einhaltung der Guten Wissenschaftlichen Praxis (GWP) beim Einsatz von KI: Forschungsdaten \| & \| Künstliche Intelligenz und GWP \| Ombudsgremium – OWID - https://ombudsgremium.de/9802/forschungsdaten-und-ki/ (Zugriff am 07.06.2026).		Empfehlungen zur Einhaltung der Guten Wissenschaftlichen Praxis (GWP) beim Einsatz von KI: Forschungsdaten \| & \| Künstliche Intelligenz und GWP \| Ombudsgremium – OWID - https://ombudsgremium.de/9802/forschungsdaten-und-ki/ (Zugriff am 07.06.2026).

			Weiterführende allgemeine Informationen zu KI in der Forschung, ink. FDM finden sich beim Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS, siehe hier: https://www.iks.fraunhofer.de/de/themen/kuenstliche-intelligenz.html (Zugriff am 07.06.2026).

			Die Universität Heidelberg hat das transformative Potenzial generativer KI-Werkzeuge zur Förderung der Forschung und Lehre anerkannt. Handreichungen: https://www.heiskills.uni-heidelberg.de/de/ueber-uns/lehren-und-lernen/fuer-lehrende/kuenstliche-intelligenz-in-der-lehre (Zugriff am 07.06.2026).

AnnetteStrauchDavey am 7. Juni 2026 um 15:36 Uhr

2026-06-07T15:36:37Z

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	KI kann Forschungsdaten klassifizieren, sie bereinigen und strukturieren (Unterstützung bei großen Datenmengen).		KI kann Forschungsdaten klassifizieren, sie bereinigen und strukturieren (Unterstützung bei großen Datenmengen).

	KI kann FDM-Prozesse wie Datenkuration, Versionierung oder Dokumentation teilautomatisieren. Ein Poster von La Sala et al. zeigt diese Synergien und betont zugleich die Risiken. Link: '''La Sala, Beate Ulrike; Balic, Arnela; Werth, Robert (2025). ''Künstliche Intelligenz und FDM: Synergien, Herausforderungen und Grenzen der Risikominderung''.''' Conference Item, E-Science-Tage 2025, Universität Heidelberg. '''DOI: 10.11588/heidok.00036411'''		KI kann FDM-Prozesse wie Datenkuration, Versionierung oder Dokumentation teilautomatisieren. Ein Poster von La Sala et al. zeigt diese Synergien und betont zugleich die Risiken. Link / Quelle: '''La Sala, Beate Ulrike; Balic, Arnela; Werth, Robert (2025). ''Künstliche Intelligenz und FDM: Synergien, Herausforderungen und Grenzen der Risikominderung''.''' Conference Item, E-Science-Tage 2025, Universität Heidelberg. '''DOI: 10.11588/heidok.00036411'''


			Eine KI erkennt Muster in Forschungsdaten:


			''"Die große Stärke vieler KI-Anwendungen ist das Erkennen und Interpretieren von Mustern in großen Datenmengen. In der Medizin wird KI verstärkt zur Analyse von Bildaufnahmen eingesetzt, um Auffälligkeiten zu entdecken, beispielsweise bei der Krebsdiagnose. Nach einem ähnlichen Prinzip können in den Geowissenschaften Satellitenbilder ausgewertet werden, um Vegetation, Landnutzungsformen und Infrastruktur zu klassifizieren und zu kartieren. In der Forschung zum autonomen Fahren sind es KI-Systeme, die große Mengen an Sensordaten in Echtzeit verarbeiten und Entscheidungen über die Steuerung des Fahrzeugs treffen. Auch in der Klimaforschung haben die Simulationen und Modelle längst eine Komplexität erreicht, die ohne Einsatz von KI mit den verfügbaren Rechenkapazitäten nicht mehr zu bewältigen wäre."'' (Quelle: Künstliche Intelligenz – Forschungsdatenmanagement – Leibniz Universität Hannover: https://www.fdm.uni-hannover.de/faq/kuenstliche-intelligenz (Zugriff am 07.06.2026).


			Empfehlungen zur Einhaltung der Guten Wissenschaftlichen Praxis (GWP) beim Einsatz von KI: Forschungsdaten \| & \| Künstliche Intelligenz und GWP \| Ombudsgremium – OWID - https://ombudsgremium.de/9802/forschungsdaten-und-ki/ (Zugriff am 07.06.2026).

AnnetteStrauchDavey am 7. Juni 2026 um 15:28 Uhr

2026-06-07T15:28:22Z

← Nächstältere Version		Version vom 7. Juni 2026, 17:28 Uhr
Zeile 1:		Zeile 1:
	Künstliche Intelligenz (KI) bietet beim Umgang mit Forschungsdaten Risiken und Chancen. Herausforderungen sind Fehlinformationen bis hin zu Bias (Verzerrungen) der Forschungsergebnisse.		Künstliche Intelligenz (KI) bietet beim Umgang mit Forschungsdaten Risiken und Chancen. Herausforderungen sind Fehlinformationen bis hin zu Bias (Verzerrungen) der Forschungsergebnisse. Forschungsdatenmanagement findet durch Automatisierungen Unterstützung, die eine FDM-Kontakt- und Beratungsstelle niemals ersetzen kann, weil eine menschliche Komponente fehlt.

			FAIRe Forschungsdaten sind beim Forschungsdatenmanagement das „A & O”, auch im Kontext der KI.

	~~Forschungsdatenmanagement findet durch Automatisierungen Unterstützung, die eine FDM-Kontakt- und Beratungsstelle niemals ersetzen kann, weil eine menschliche Komponente fehlt.~~

	~~FAIRe Forschungsdaten sind beim For schungsdatenmanagement~~ das ~~„A & O”, auch im Kontext der~~ KI.		Besonders das NFDI-Konsortium NFDI4DataScience unterstützt eine community-getriebene Forschungsdateninfrastruktur für KI. Insgesamt versteht sich die NFDI als ein KI Enabler, neben den High-Performance- Rechenzentren:

			''„Die NFDI fungiert primär als methodischer und sozialer KI Enabler. Sie wird KI-Dienste bzw. den Zugang zu KI-Diensten realisieren und die Nutzung, Vermittlung und Analyse von Forschungsdaten in Deutschland auf ein neues Niveau heben."''

	Besonders das NFDI-Konsortium NFDI4DataScience unterstützt eine community-getriebene Forschungsdateninfrastruktur für KI. Insgesamt versteht sich die NFDI als ein KI Enabler, neben den High-Performance- Rechenzentren: ''„Die NFDI fungiert primär als methodischer und sozialer KI Enabler. Sie wird KI-Dienste bzw. den Zugang zu KI-Diensten realisieren und die Nutzung, Vermittlung und Analyse von Forschungsdaten in Deutschland auf ein neues Niveau heben."'' (Wissenschaftsrat (2025): Strukturevaluation der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI); Köln. <nowiki>https://doi.org/10.57674/wcdc-6d36</nowiki> (Zugriff am 07.06.2026) )		(Wissenschaftsrat (2025): Strukturevaluation der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI); Köln. <nowiki>https://doi.org/10.57674/wcdc-6d36</nowiki> (Zugriff am 07.06.2026) )

			KI kann Forschungsdaten klassifizieren, sie bereinigen und strukturieren (Unterstützung bei großen Datenmengen).

			KI kann FDM-Prozesse wie Datenkuration, Versionierung oder Dokumentation teilautomatisieren. Ein Poster von La Sala et al. zeigt diese Synergien und betont zugleich die Risiken. Link: '''La Sala, Beate Ulrike; Balic, Arnela; Werth, Robert (2025). ''Künstliche Intelligenz und FDM: Synergien, Herausforderungen und Grenzen der Risikominderung''.''' Conference Item, E-Science-Tage 2025, Universität Heidelberg. '''DOI: 10.11588/heidok.00036411'''