FAIRmat: Unterschied zwischen den Versionen

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|Akronym= FAIRmat
|Akronym= FAIRmat
|Applicant institution= Humboldt-Universität zu Berlin
|Applicant institution= Humboldt-Universität zu Berlin
|Spokesperson= Prof. Dr. Claudia Draxl
|Deputy= Prof. Dr. Matthias Scheffler
|Co-Applicant Institutions= Fritz-Haber-Institut der Max-Planck-Gesellschaft (FHI), Leibniz-Institut für Kristallzüchtung (IKZ), Max-Planck-Institut für Chemische Energiekonversion (MPI CEC), Technische Universität München (TUM), Karlsruher Institut für Technologie (KIT), FAIR-DI e.V.
|Co-Applicant Institutions= Fritz-Haber-Institut der Max-Planck-Gesellschaft (FHI), Leibniz-Institut für Kristallzüchtung (IKZ), Max-Planck-Institut für Chemische Energiekonversion (MPI CEC), Technische Universität München (TUM), Karlsruher Institut für Technologie (KIT), FAIR-DI e.V.
|Website= https://fairdi.eu/fairmat/consortium
|Website= https://fairdi.eu/fairmat/consortium
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==Notwendigkeit von FAIRmat==
==Notwendigkeit von FAIRmat==
Wissenschaftliche Daten sind ein bedeutender Rohstoff des 21. Jahrhunderts. Um ihren Wert zu nutzen, ist eine geeignete Infrastruktur, die sie auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar macht - FAIR - ein Muss.
Wissenschaftliche Daten sind ein bedeutender Rohstoff des 21. Jahrhunderts. Um ihren Wert zu nutzen, ist eine geeignete Infrastruktur, die sie auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar macht - FAIR - ein Muss.<sup>1</sup>
Eine FAIRe Dateninfrastruktur im Forschungsbereich von '''FAIRmat''' ist dringend erforderlich: Die Grundlagenforschung der Physik und Chemie von Materialeigenschaften umfasst die Synthese und Charakterisierung ebenso wie diverse experimentelle und theoretische Untersuchungen, da in all diesen Bereichen enorme, extrem heterogene Datenmengen erzeugt werden.  
Eine FAIRe Dateninfrastruktur im Forschungsbereich von '''FAIRmat''' ist dringend erforderlich: Die Grundlagenforschung der Physik und Chemie von Materialeigenschaften umfasst die Synthese und Charakterisierung ebenso wie diverse experimentelle und theoretische Untersuchungen, da in all diesen Bereichen enorme, extrem heterogene Datenmengen erzeugt werden.  
Diese werden meist auf lokalen Servern gespeichert und kaum ausreichend beschrieben. Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit der Daten sind bis auf den Bereich Computational Materials Science (siehe [https://nomad-lab.eu/ NOMAD Laboratory]) praktisch nicht vorhanden. Ohne eine effiziente Dateninfrastruktur ist der Verlust dieser essenziellen Daten enorm. '''FAIRmat'''s Anspruch ist es, diese Situation zu ändern.  
Diese werden meist auf lokalen Servern gespeichert und kaum ausreichend beschrieben. Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit der Daten sind bis auf den Bereich Computational Materials Science (siehe [https://nomad-lab.eu/ NOMAD Laboratory]) praktisch nicht vorhanden. Ohne eine effiziente Dateninfrastruktur ist der Verlust dieser essenziellen Daten enorm. '''FAIRmat'''s Anspruch ist es, diese Situation zu ändern.  
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==Struktur==
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[[Datei:FAIRmat Areas and Tasks.png|mini|FAIRmat Area and Tasks I August 2020]]
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<references />
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<sup>1</sup>Vgl. Wilkinson and coworkers (Sci. Data 3, 160018, 2016).
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[[Kategorie:NFDI]]
[[Kategorie:NFDI]]

Version vom 19. August 2020, 14:10 Uhr

NFDI-Konsortium
FAIRmat
FAIR Data Infrastructure for Condensed-Matter and Chemical Physics of Solids
Status:
Zeitraum: - bis -
Antragsteller:
Sprecher:innen:
Website: Projekt-Webseiten
Twitter: Twitter


Partizipation in der NFDI

FAIRmat repräsentiert das vielfältige und hochgradig heterogene Forschungsgebiet der Sektion Kondensierte Materie (SKM) der Deutschen Physikalischen Gesellschaft (DPG) mit ihren 12 Fachverbänden sowie die chemische Physik von Festkörpern. Damit vertritt FAIRmat eine Vielzahl an Arbeitsgruppen an diversen Universitäten, außeruniversitären Instituten und Bundesanstalten, u.a. die Chemisch-Physikalisch-Technische Sektion (CPTS) der Max-Planck-Gesellschaft.

Notwendigkeit von FAIRmat

Wissenschaftliche Daten sind ein bedeutender Rohstoff des 21. Jahrhunderts. Um ihren Wert zu nutzen, ist eine geeignete Infrastruktur, die sie auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar macht - FAIR - ein Muss.1 Eine FAIRe Dateninfrastruktur im Forschungsbereich von FAIRmat ist dringend erforderlich: Die Grundlagenforschung der Physik und Chemie von Materialeigenschaften umfasst die Synthese und Charakterisierung ebenso wie diverse experimentelle und theoretische Untersuchungen, da in all diesen Bereichen enorme, extrem heterogene Datenmengen erzeugt werden. Diese werden meist auf lokalen Servern gespeichert und kaum ausreichend beschrieben. Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit der Daten sind bis auf den Bereich Computational Materials Science (siehe NOMAD Laboratory) praktisch nicht vorhanden. Ohne eine effiziente Dateninfrastruktur ist der Verlust dieser essenziellen Daten enorm. FAIRmats Anspruch ist es, diese Situation zu ändern.

Ziele

Ziel von FAIRmat ist es, eine dezentrale Infrastruktur aufzubauen, dabei bestehende Komponenten für die Weiterentwicklung dieser wissenschaftlichen Disziplinen zu verbessern, zu erweitern und miteinander zu vernetzen. FAIRmat wird die umfassende Beschreibung, Charakterisierung und den Austausch von Daten ermöglichen, um die Grundlagenwissenschaften voranzubringen. Sie bezieht auch Methoden der Künstlichen Intelligenz mit ein. FAIRmat wird Tools zur Prozessierung, Verarbeitung, Speicherung und Wiederverwendung von Daten aus den Bereichen der Materialsynthese, der experimentellen und theoretischen Forschung an kondensierter Materie entwickeln und diese anhand von Use Case Demonstrators aus den unterschiedlichsten Gebieten der grundlegenden Materialwissenschaft demonstrieren.

Struktur

FAIRmat Area and Tasks I August 2020
  • AREA A: Synthesis: Martin Albrecht (Leibniz-Institut für Kristallzüchtung) & Claudia Felser (Max-Planck-Institut für Chemische Physik fester Stoffe)
  • AREA B: Experiment: Mark Greiner (Max-Planck-Institut für Chemische Energiekonversion) & Christoph Koch (Humboldt-Universität zu Berlin)
  • AREA C: Theory and Computation: Matthias Scheffler (Fritz-Haber-Institut der MPG und Humboldt-Universität zu Berlin) & Kurt Kremer (Max-Planck-Institut für Polymerforschung) / Tristan Bereau (Max-Planck-Institut für Polymerforschung)
  • AREA D: Digital Infrastructure: Hans-Joachim Bungartz (Technische Universität München) & Wolfgang Nagel (Zentrum für Informations­dienste und Hochleistungsrechnen)
  • AREA E: Use-Case Demonstrators: Christof Wöll (Karlsruher Institut für Technologie) & Axel Groß (Universität Ulm)
  • AREA F: User Support, Training & Outreach: Matthias Scheffler (FAIR-DI e.V.) & Martin Aeschlimann (TU Kaiserslautern)
  • AREA G: Administration & Coordination: Claudia Draxl & Matthias Scheffler (beide FAIR-DI e.V.)

Unterstützer

FAIRmat basiert auf umfassender Erfahrung mit der weltweit größten Datenbank und Infrastruktur der computergetrieben Materialwissenschaften, dem NOMAD Laboratory, und dem Verein FAIR-DI e.V. (FAIR Data Infrastructure for Physics, Chemistry, Materials Science, and Astronomy e.V). Als dessen materialwissenschaftliche Komponente ist FAIRmat nicht nur in Europa, sondern auch weltweit im Bereich der FAIRen Dateninfrastruktur für die Grundlagenwissenschaften der kondensierten Materie und angrenzende Gebiete ausgewiesen. Auch die Zusammenarbeit zwischen Universitäten und anderen Forschungseinrichtungen sowie der Industrie ist bereits stark ausgeprägt und wird weiter verstärkt werden.

Mitmachen!

Es ist FAIRmat’s Intention, sowohl in Deutschland als auch weltweit eine starke Gemeinschaft aufzubauen, um die gesamte Gemeinschaft der Kondensierten Materie und der Chemisch-Physikalischen Wissenschaft zu erreichen und sie unterstützen zu können. Kolleginnen und Kollegen sind eingeladen, ihre Expertise einzubringen und sich aktiv am Aufbau der notwendigen Dateninfrastruktur zu beteiligen. Die Registrierung erfolgt über die FAIRmat Webseite.

Referenzen

1Vgl. Wilkinson and coworkers (Sci. Data 3, 160018, 2016).