60 acast.com NFDI podcast - For a FAIR Data Future https://shows.acast.com/nfdi-podcast-for-a-fair-data-future de FAIR,Forschungsdaten,Forschungsdatenmanagement,Datenraum,Gaia-X,Datensouveränität,NFDI,Privacy Enhancing Technologies,Persistente Identifikatoren,Daten Infrastruktur,Daten,Data Spaces,York Sure-Vetter,Christoph Lange-Bever,Heiner Oberkampf Der NFDI-Podcast öffnet die Türen zur Nationalen Forschungsdateninfrastruktur:

 

Entdecken Sie, wie FAIRe Daten aussehen und warum Wissenschaft und Wirtschaft davon profitieren können. In spannenden Gesprächen mit führenden Köpfen aus Forschung und Datenmanagement beleuchten wir Themen wie Datensouveränität, Datenräume, KI, Ethik und zukunftsweisende Technologien.

 

Ob Wissenschaftler*Innen, Datenmanager*Innen oder Studierende – hier gibt es praxisnahe Tipps, aktuelle Trends und fundiertes Wissen zur digitalen Forschung und Vernetzung.

 

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]]> Der NFDI-Podcast öffnet die Türen zur Nationalen Forschungsdateninfrastruktur:

 

Entdecken Sie, wie FAIRe Daten aussehen und warum Wissenschaft und Wirtschaft davon profitieren können. In spannenden Gesprächen mit führenden Köpfen aus Forschung und Datenmanagement beleuchten wir Themen wie Datensouveränität, Datenräume, KI, Ethik und zukunftsweisende Technologien.

 

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]]> false info+67373bb1ba4404855a808f2b@mg-eu.acast.com 67373bb1ba4404855a808f2b nfdi-podcast-for-a-fair-data-future episodic https://assets.pippa.io/shows/67373bb1ba4404855a808f2b/1731688706899-72ce9a8f-79cf-4daa-83a9-d6293fa7cf45.jpeg https://shows.acast.com/nfdi-podcast-for-a-fair-data-future NFDI podcast - For a FAIR Data Future Datenmanagement in der gebauten Umwelt Datenmanagement in der gebauten Umwelt Wed, 01 Apr 2026 04:00:00 GMT 38:05 69b853711b5a7dfbdf6c8502 false https://shows.acast.com/nfdi-podcast-for-a-fair-data-future/episodes/datenmanagement-in-der-gebauten-umwelt 69b853711b5a7dfbdf6c8502 67373bb1ba4404855a808f2b datenmanagement-in-der-gebauten-umwelt Warum bessere Daten Brücken und Gebäude länger nutzbar machen full 14 Datenmanagement in der gebauten Umwelt –

Warum bessere Daten Brücken und Gebäude länger nutzbar machen





Was erwartet dich?

In dieser Folge geht es um die gebaute Umwelt – also um Gebäude, Brücken, Straßen und andere Infrastrukturen, die unseren Alltag tragen und gleichzeitig enorme Mengen an Energie und Material binden. Prof. Dr. Jakob Beetz erklärt, warum ausgerechnet dieser Bereich digital noch hinterherhinkt, obwohl hier ein enormes Potenzial für bessere Entscheidungen, mehr Nachhaltigkeit und den Erhalt kritischer Infrastruktur liegt. Im Zentrum stehen marode Brücken, fehlende Daten, fragmentierte Informationsquellen und die Frage, wie Forschungsdatenmanagement helfen kann, Schäden früher zu erkennen, Sanierungen klüger zu planen und wertvolles Wissen nicht zu verlieren.

 




Themen der Episode:

  • Warum Daten in der gebauten Umwelt so entscheidend sind:

Gebäude und Infrastruktur verursachen rund ein Drittel des Ressourcen- und Energieverbrauchs. Trotzdem werden Daten aus Planung, Bau, Nutzung und Instandhaltung oft nicht strukturiert erfasst oder weitergegeben.

 

  • Brücken als kritische Infrastruktur:

In Deutschland gibt es rund 70.000 Brücken, viele davon mit ähnlichen Alters- und Materialproblemen.

Um priorisieren zu können, welche Bauwerke zuerst saniert werden müssen, braucht es belastbare Daten aus Inspektionen, Forschung und Betrieb.


  • Daten aus vielen Quellen zusammenführen:

Fotos, Gutachten, Scans, Sensordaten, Pläne und Messprotokolle liegen meist in getrennten Silos vor.

Erst wenn diese Informationen verknüpft werden, lassen sich Muster erkennen und bessere Entscheidungen treffen.


  • Building Performance Gap:

Zwischen geplantem und tatsächlichem Energieverbrauch von Gebäuden klafft oft eine große Lücke.

Ohne gute Datengrundlage lassen sich Gebäude kaum realistisch bewerten oder effizienter betreiben.


  • Retrodigitalisierung und Datenverlust:

Viele wichtige Informationen zu älteren Bauwerken existieren nur analog oder gehen nach Projektende und Personalwechsel verloren.

Gerade für Sanierung und Erhalt sind diese historischen Daten aber oft unverzichtbar.


  • Datenschutz, Eigentum und Offenheit:

Gutes Datenmanagement muss sensible Informationen schützen und trotzdem Nachnutzung ermöglichen.

Genau darin liegt eine der zentralen Herausforderungen für die gebaute Umwelt.





Über den Gast:

Prof. Dr. Jakob Beetz leitet den Lehrstuhl für Design Computation an der Fakultät für Architektur der RWTH Aachen. Er forscht zur Digitalisierung der gebauten Umwelt und dazu, wie Daten aus Architektur, Bauwesen und Infrastruktur langfristig nutzbar und verknüpfbar werden.





Mehr erfahren und vernetzen:





Fachbegriffe/Glossar für Shownotes 

  • Design Computation: Design Computation beschreibt den Einsatz digitaler Methoden, Datenmodelle und rechnergestützter Prozesse für Planung, Entwurf, Bau und Betrieb von Gebäuden und Infrastruktur.
  • FAIR Data: FAIR Data sind Forschungsdaten, die so aufbereitet sind, dass sie auffindbar, zugänglich, interoperabel und nachnutzbar sind.
  • Linked Data: Linked Data sind strukturierte Daten, die über eindeutige Verknüpfungen mit anderen Datensätzen verbunden sind, damit Zusammenhänge maschinenlesbar werden.
  • Built Environment: Built Environment bezeichnet die vom Menschen gestaltete gebaute Umwelt, also zum Beispiel Gebäude, Straßen, Brücken, Tunnel und Stadträume.
  • SPP100+: SPP100+ steht hier für einen Forschungskontext, in dem große und heterogene Datenbestände zu Bauwerken zusammengeführt und ausgewertet werden, um Erhalt, Sanierung und Planung besser zu unterstützen.





Zum Mitmachen:

Abonniere unseren Podcast und bleibe auf dem Laufenden. Hast du Fragen oder Themenwünsche? Schreibe uns und werde Teil unserer Daten-Community!

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]]> Datenmanagement in der gebauten Umwelt –

Warum bessere Daten Brücken und Gebäude länger nutzbar machen





Was erwartet dich?

In dieser Folge geht es um die gebaute Umwelt – also um Gebäude, Brücken, Straßen und andere Infrastrukturen, die unseren Alltag tragen und gleichzeitig enorme Mengen an Energie und Material binden. Prof. Dr. Jakob Beetz erklärt, warum ausgerechnet dieser Bereich digital noch hinterherhinkt, obwohl hier ein enormes Potenzial für bessere Entscheidungen, mehr Nachhaltigkeit und den Erhalt kritischer Infrastruktur liegt. Im Zentrum stehen marode Brücken, fehlende Daten, fragmentierte Informationsquellen und die Frage, wie Forschungsdatenmanagement helfen kann, Schäden früher zu erkennen, Sanierungen klüger zu planen und wertvolles Wissen nicht zu verlieren.

 




Themen der Episode:

  • Warum Daten in der gebauten Umwelt so entscheidend sind:

Gebäude und Infrastruktur verursachen rund ein Drittel des Ressourcen- und Energieverbrauchs. Trotzdem werden Daten aus Planung, Bau, Nutzung und Instandhaltung oft nicht strukturiert erfasst oder weitergegeben.

 

  • Brücken als kritische Infrastruktur:

In Deutschland gibt es rund 70.000 Brücken, viele davon mit ähnlichen Alters- und Materialproblemen.

Um priorisieren zu können, welche Bauwerke zuerst saniert werden müssen, braucht es belastbare Daten aus Inspektionen, Forschung und Betrieb.


  • Daten aus vielen Quellen zusammenführen:

Fotos, Gutachten, Scans, Sensordaten, Pläne und Messprotokolle liegen meist in getrennten Silos vor.

Erst wenn diese Informationen verknüpft werden, lassen sich Muster erkennen und bessere Entscheidungen treffen.


  • Building Performance Gap:

Zwischen geplantem und tatsächlichem Energieverbrauch von Gebäuden klafft oft eine große Lücke.

Ohne gute Datengrundlage lassen sich Gebäude kaum realistisch bewerten oder effizienter betreiben.


  • Retrodigitalisierung und Datenverlust:

Viele wichtige Informationen zu älteren Bauwerken existieren nur analog oder gehen nach Projektende und Personalwechsel verloren.

Gerade für Sanierung und Erhalt sind diese historischen Daten aber oft unverzichtbar.


  • Datenschutz, Eigentum und Offenheit:

Gutes Datenmanagement muss sensible Informationen schützen und trotzdem Nachnutzung ermöglichen.

Genau darin liegt eine der zentralen Herausforderungen für die gebaute Umwelt.





Über den Gast:

Prof. Dr. Jakob Beetz leitet den Lehrstuhl für Design Computation an der Fakultät für Architektur der RWTH Aachen. Er forscht zur Digitalisierung der gebauten Umwelt und dazu, wie Daten aus Architektur, Bauwesen und Infrastruktur langfristig nutzbar und verknüpfbar werden.





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Fachbegriffe/Glossar für Shownotes 

  • Design Computation: Design Computation beschreibt den Einsatz digitaler Methoden, Datenmodelle und rechnergestützter Prozesse für Planung, Entwurf, Bau und Betrieb von Gebäuden und Infrastruktur.
  • FAIR Data: FAIR Data sind Forschungsdaten, die so aufbereitet sind, dass sie auffindbar, zugänglich, interoperabel und nachnutzbar sind.
  • Linked Data: Linked Data sind strukturierte Daten, die über eindeutige Verknüpfungen mit anderen Datensätzen verbunden sind, damit Zusammenhänge maschinenlesbar werden.
  • Built Environment: Built Environment bezeichnet die vom Menschen gestaltete gebaute Umwelt, also zum Beispiel Gebäude, Straßen, Brücken, Tunnel und Stadträume.
  • SPP100+: SPP100+ steht hier für einen Forschungskontext, in dem große und heterogene Datenbestände zu Bauwerken zusammengeführt und ausgewertet werden, um Erhalt, Sanierung und Planung besser zu unterstützen.





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]]> NFDI goes EOSC – Europas Forschungsdaten vernetzen NFDI goes EOSC – Europas Forschungsdaten vernetzen Mon, 02 Feb 2026 05:00:00 GMT 24:01 6973df889252830699d66d15 false https://shows.acast.com/nfdi-podcast-for-a-fair-data-future/episodes/nfdi-goes-eosc-europas-forschungsdaten-vernetzen 6973df889252830699d66d15 67373bb1ba4404855a808f2b nfdi-goes-eosc-europas-forschungsdaten-vernetzen European Open Science Cloud (EOSC) als „Web of FAIR Data and Services“ für die Wissenschaft in Europa full 13 NFDI goes EOSC – Europas Forschungsdaten vernetzen



Was erwartet dich?

In dieser Folge geht es um ein großes Projekt mit weitreichenden Folgen: die European Open Science Cloud (EOSC). Prof. Dr. York Sure-Vetter und Dr. Wilma Wolf erklären, wie NFDI als mandatierte Organisation Deutschlands die europäische Forschungsdateninfrastruktur aktiv mitgestaltet. Es geht um föderierte Knotenpunkte, sozio-technische Systeme, politische Dimensionen – und darum, wie EOSC hilft, Daten europaweit zugänglich, sicher und FAIR nutzbar zu machen.



Themen der Episode:

  • Was ist EOSC überhaupt? Ein föderiertes „System der Systeme“, das Forschungsdaten, Dienste und Infrastrukturen europäisch vernetzt – getragen von der Europäischen Kommission, den Mitgliedsstaaten und Wissenschaftsorganisationen.
  • NFDI als Brücke zwischen Deutschland und Europa: NFDI ist das mandatierte Mitglied Deutschlands in der EOSC Association und baut den deutschen EOSC-Knoten mit auf – gemeinsam mit 12 weiteren „Candidate Nodes“ europaweit.
  • Sozio-technische Infrastruktur – was heißt das? Nicht nur Technik, sondern auch Zusammenarbeit: EOSC fördert Austausch über disziplinäre und nationale Grenzen hinweg – durch standardisierte Metadaten, gemeinsame Dienste und abgestimmte Governance-Strukturen.
  • Warum EOSC geopolitisch wichtig ist: In Zeiten wachsender internationaler Spannungen sichert EOSC Forschungsunabhängigkeit, schützt gefährdete Datensätze und stärkt die digitale Souveränität Europas.
  • Zukunft & Herausforderungen: Die Föderation ist im Aufbau, vieles ist noch in Bewegung – was es jetzt braucht: politische Unterstützung, eine gemeinsame Vision und engagierte Communities.



Gast:

Prof. Dr. York Sure-Vetter ist Direktor der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) und Professor am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Als Informatiker mit Fokus auf Datenmanagement und Künstliche Intelligenz gestaltet er den Aufbau von Forschungsdateninfrastrukturen national, europäisch und international aktiv mit.

Dr. Wilma Wolf ist in der Geschäftsstelle der NFDI verantwortlich für den Bereich European Open Science Cloud (EOSC). Sie bringt ihre Erfahrung aus der Soziologie und dem Wissenschaftsmanagement ein, um sozio-technische Zusammenarbeit auf europäischer Ebene zu fördern.



Mehr erfahren und vernetzen:

·      Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI): https://www.nfdi.de/

·      European Open Science Cloud (EOSC): https://eosc.eu/

·      EOSC Node Germany: https://www.nfdi.de/eosc-node-germany/

·      EOSC Node Germany: https://eosc.eu/building-the-eosc-federation/eosc-node-germany/

·      EOSC Federation: https://eosc.eu/building-the-eosc-federation/eosc-federation-handbook/

·      Galaxy und EOSC: https://www.youtube.com/watch?v=2w8okrORVtM



Glossar / Fachbegriffe:

  • EOSC: European Open Science Cloud
  • EOSC Association: Verein europäischer Forschungsorganisationen zur Steuerung von EOSC
  • EOSC Node Germany: Deutscher Knotenpunkt im EOSC-Verbund
  • Federation of Nodes: Netzwerk europäischer Knoten, das Dienste und Daten verknüpft
  • Sozio-technisch: Zusammenspiel von Infrastruktur, Menschen & Organisationen
  • AAI (Authentication and Authorization Infrastructure): Zugangssystem für digitale Dienste
  • FAIR Data: Findable, Accessible, Interoperable, Reusable



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]]> NFDI goes EOSC – Europas Forschungsdaten vernetzen



Was erwartet dich?

In dieser Folge geht es um ein großes Projekt mit weitreichenden Folgen: die European Open Science Cloud (EOSC). Prof. Dr. York Sure-Vetter und Dr. Wilma Wolf erklären, wie NFDI als mandatierte Organisation Deutschlands die europäische Forschungsdateninfrastruktur aktiv mitgestaltet. Es geht um föderierte Knotenpunkte, sozio-technische Systeme, politische Dimensionen – und darum, wie EOSC hilft, Daten europaweit zugänglich, sicher und FAIR nutzbar zu machen.



Themen der Episode:

  • Was ist EOSC überhaupt? Ein föderiertes „System der Systeme“, das Forschungsdaten, Dienste und Infrastrukturen europäisch vernetzt – getragen von der Europäischen Kommission, den Mitgliedsstaaten und Wissenschaftsorganisationen.
  • NFDI als Brücke zwischen Deutschland und Europa: NFDI ist das mandatierte Mitglied Deutschlands in der EOSC Association und baut den deutschen EOSC-Knoten mit auf – gemeinsam mit 12 weiteren „Candidate Nodes“ europaweit.
  • Sozio-technische Infrastruktur – was heißt das? Nicht nur Technik, sondern auch Zusammenarbeit: EOSC fördert Austausch über disziplinäre und nationale Grenzen hinweg – durch standardisierte Metadaten, gemeinsame Dienste und abgestimmte Governance-Strukturen.
  • Warum EOSC geopolitisch wichtig ist: In Zeiten wachsender internationaler Spannungen sichert EOSC Forschungsunabhängigkeit, schützt gefährdete Datensätze und stärkt die digitale Souveränität Europas.
  • Zukunft & Herausforderungen: Die Föderation ist im Aufbau, vieles ist noch in Bewegung – was es jetzt braucht: politische Unterstützung, eine gemeinsame Vision und engagierte Communities.



Gast:

Prof. Dr. York Sure-Vetter ist Direktor der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) und Professor am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Als Informatiker mit Fokus auf Datenmanagement und Künstliche Intelligenz gestaltet er den Aufbau von Forschungsdateninfrastrukturen national, europäisch und international aktiv mit.

Dr. Wilma Wolf ist in der Geschäftsstelle der NFDI verantwortlich für den Bereich European Open Science Cloud (EOSC). Sie bringt ihre Erfahrung aus der Soziologie und dem Wissenschaftsmanagement ein, um sozio-technische Zusammenarbeit auf europäischer Ebene zu fördern.



Mehr erfahren und vernetzen:

·      Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI): https://www.nfdi.de/

·      European Open Science Cloud (EOSC): https://eosc.eu/

·      EOSC Node Germany: https://www.nfdi.de/eosc-node-germany/

·      EOSC Node Germany: https://eosc.eu/building-the-eosc-federation/eosc-node-germany/

·      EOSC Federation: https://eosc.eu/building-the-eosc-federation/eosc-federation-handbook/

·      Galaxy und EOSC: https://www.youtube.com/watch?v=2w8okrORVtM



Glossar / Fachbegriffe:

  • EOSC: European Open Science Cloud
  • EOSC Association: Verein europäischer Forschungsorganisationen zur Steuerung von EOSC
  • EOSC Node Germany: Deutscher Knotenpunkt im EOSC-Verbund
  • Federation of Nodes: Netzwerk europäischer Knoten, das Dienste und Daten verknüpft
  • Sozio-technisch: Zusammenspiel von Infrastruktur, Menschen & Organisationen
  • AAI (Authentication and Authorization Infrastructure): Zugangssystem für digitale Dienste
  • FAIR Data: Findable, Accessible, Interoperable, Reusable



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]]> Warum maschinenlesbeare Daten nicht nur für KI eine gute Idee sind Warum maschinenlesbeare Daten nicht nur für KI eine gute Idee sind Wed, 15 Oct 2025 04:00:00 GMT 24:12 68c3fbe144d0096b87795f43 false https://shows.acast.com/nfdi-podcast-for-a-fair-data-future/episodes/maschinelles-lernen-in-der-chemie 68c3fbe144d0096b87795f43 67373bb1ba4404855a808f2b maschinelles-lernen-in-der-chemie Maschinelles Lernen in der Chemie full 12 Warum maschinenlesbeare Daten nicht nur für KI eine gute Idee sind


Was erwartet dich?

Künstliche Intelligenz verändert die chemische Forschung – aber sie ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. In dieser Folge sprechen Philipp Strömert und Steffen Neumann darüber, warum Metadaten, Ontologien und digitale Repositorien für maschinenlesbare Daten essenziell sind. Wie können KI-Modelle mit retrospektiven Datensätzen trainiert werden? Was muss sich in Lehre, Labor und Publikationspraxis ändern? Und warum ist es höchste Zeit, die digitale Souveränität der Chemie in Europa zu sichern?


Themen der Episode:

  • Datenmanagement als wissenschaftliche Praxis: Warum die digitale Dokumentation von Laborprozessen kein "Extraaufwand", sondern Teil guter wissenschaftlicher Praxis ist – und warum man selbst als erster davon profitiert.
  • Metadaten: Wieso Daten ohne Kontext wenig wert sind – und wie Ontologien dabei helfen, Fachbegriffe weltweit einheitlich und eindeutig zu definieren.
  • ELNs, Repositorien & Annotation: Wie Tools wie Chemotion-ELN und -Repositorium von NFDI4Chem schon heute maschinenlesbare, FAIR aufbereitete Daten ermöglichen – direkt aus dem Labor und ohne Copy-Paste aus PDFs.
  • KI braucht saubere Trainingsdaten: Wie maschinelles Lernen alte Datenbestände nutzbar macht – vorausgesetzt, sie sind korrekt annotiert, standardisiert und auffindbar. Warum das heute die Basis für die KI-Anwendungen von morgen ist.
  • Digitale Souveränität in Europa sichern: Was auf dem Spiel steht, wenn Europa die Standards für chemische Forschungsdaten anderen überlässt. Warum gemeinsame, offene Dateninfrastrukturen alternativlos sind – für Wissenschaft, Wirtschaft und Demokratie.

 

Gäste:

Dr. Steffen Neumann ist Bioinformatiker am Leibniz-Institut für Pflanzenbiochemie in Halle (Saale). Er entwickelt digitale Lösungen zur Verarbeitung chemischer und biochemischer Forschungsdaten und setzt sich für maschinenlesbare, interoperable Datensätze ein.

Philipp Strömert ist Experte für Metadaten und Ontologien bei NFDI4Chem (Task Area 6 „Synergies“) und arbeitet an der TIB – Leibniz-Informationszentrum für Technik und Naturwissenschaften in Hannover.

 

Mehr erfahren:

NFDI4Chem: https://www.nfdi4chem.de/

Chemotion ELN: https://www.chemotion.net/

 

Fachbegriffe/Glossar:

Datenrepositorien: https://forschungsdaten.info/themen/veroeffentlichen-und-archivieren/repositorien

Metadaten: https://www.ibm.com/de-de/think/topics/metadata

Metadaten Schema: https://www.ibm.com/de-de/think/topics/metadata

Ontologien: https://knowledgebase.nfdi4chem.de/knowledge_base/de/docs/ontology/

Wissensgraph: https://de.wikipedia.org/wiki/Knowledge_Graph

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]]> Warum maschinenlesbeare Daten nicht nur für KI eine gute Idee sind


Was erwartet dich?

Künstliche Intelligenz verändert die chemische Forschung – aber sie ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. In dieser Folge sprechen Philipp Strömert und Steffen Neumann darüber, warum Metadaten, Ontologien und digitale Repositorien für maschinenlesbare Daten essenziell sind. Wie können KI-Modelle mit retrospektiven Datensätzen trainiert werden? Was muss sich in Lehre, Labor und Publikationspraxis ändern? Und warum ist es höchste Zeit, die digitale Souveränität der Chemie in Europa zu sichern?


Themen der Episode:

  • Datenmanagement als wissenschaftliche Praxis: Warum die digitale Dokumentation von Laborprozessen kein "Extraaufwand", sondern Teil guter wissenschaftlicher Praxis ist – und warum man selbst als erster davon profitiert.
  • Metadaten: Wieso Daten ohne Kontext wenig wert sind – und wie Ontologien dabei helfen, Fachbegriffe weltweit einheitlich und eindeutig zu definieren.
  • ELNs, Repositorien & Annotation: Wie Tools wie Chemotion-ELN und -Repositorium von NFDI4Chem schon heute maschinenlesbare, FAIR aufbereitete Daten ermöglichen – direkt aus dem Labor und ohne Copy-Paste aus PDFs.
  • KI braucht saubere Trainingsdaten: Wie maschinelles Lernen alte Datenbestände nutzbar macht – vorausgesetzt, sie sind korrekt annotiert, standardisiert und auffindbar. Warum das heute die Basis für die KI-Anwendungen von morgen ist.
  • Digitale Souveränität in Europa sichern: Was auf dem Spiel steht, wenn Europa die Standards für chemische Forschungsdaten anderen überlässt. Warum gemeinsame, offene Dateninfrastrukturen alternativlos sind – für Wissenschaft, Wirtschaft und Demokratie.

 

Gäste:

Dr. Steffen Neumann ist Bioinformatiker am Leibniz-Institut für Pflanzenbiochemie in Halle (Saale). Er entwickelt digitale Lösungen zur Verarbeitung chemischer und biochemischer Forschungsdaten und setzt sich für maschinenlesbare, interoperable Datensätze ein.

Philipp Strömert ist Experte für Metadaten und Ontologien bei NFDI4Chem (Task Area 6 „Synergies“) und arbeitet an der TIB – Leibniz-Informationszentrum für Technik und Naturwissenschaften in Hannover.

 

Mehr erfahren:

NFDI4Chem: https://www.nfdi4chem.de/

Chemotion ELN: https://www.chemotion.net/

 

Fachbegriffe/Glossar:

Datenrepositorien: https://forschungsdaten.info/themen/veroeffentlichen-und-archivieren/repositorien

Metadaten: https://www.ibm.com/de-de/think/topics/metadata

Metadaten Schema: https://www.ibm.com/de-de/think/topics/metadata

Ontologien: https://knowledgebase.nfdi4chem.de/knowledge_base/de/docs/ontology/

Wissensgraph: https://de.wikipedia.org/wiki/Knowledge_Graph

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]]> Zukunftsfähige Forschung durch digitale Laborumgebungen Zukunftsfähige Forschung durch digitale Laborumgebungen Wed, 01 Oct 2025 04:00:00 GMT 26:52 68c3169544d0096b87304feb false https://shows.acast.com/nfdi-podcast-for-a-fair-data-future/episodes/zukunftsfahige-forschung-durch-digitale-laborumgebungen 68c3169544d0096b87304feb 67373bb1ba4404855a808f2b zukunftsfahige-forschung-durch-digitale-laborumgebungen Auf dem Weg zum Labor der Zukunft mit elektronischen Laborjournalen (ELNs) full 11 Was erwartet dich?

Dr. Nicole Jung (KIT, NFDI4Chem) und Dr. Joachim Richert (ehem. BASF, NFDI4Chem) sprechen über den Einsatz elektronischer Laborjournale (ELN) in der Chemie. Warum sind ELNs der Schlüssel zu FAIRen Daten, was haben sie mit KI zu tun – und wie verändern sie den Alltag im Labor? Es geht um Standards, Datenkompetenz, Akzeptanz in Wissenschaft und Industrie – und darum, warum offene, strukturierte Daten die Innovationszyklen massiv beschleunigen können.

 

Themen der Episode:

  • Was sind ELNs – und was können sie wirklich? Digitale Tools zur strukturierten Dokumentation im Labor, zur Automatisierung von Workflows und als Vorbereitung für Repositorien. ELNs entlasten Forschende – und schaffen Mehrwert durch Standardisierung, Auffindbarkeit und Analysefunktionen.
  • Daten als Treibstoff für Innovation: Warum strukturierte und interoperable Daten Forschungsprozesse beschleunigen, Kosten sparen, Dopplungen vermeiden und neue Erkenntnisse ermöglichen.
  • Wissenschaft vs. Wirtschaft: Wie die Industrie seit Jahrzehnten mit Daten arbeitet – und was die akademische Forschung davon lernen kann.
  • FAIR Data beginnt im Labor: Findable, Accessible, Interoperable, Reusable – das gelingt nur, wenn bereits im ersten Schritt (im Labor) mit den richtigen Tools gearbeitet wird. ELNs wie Chemotion liefern dafür die technische Grundlage.
  • Akzeptanz und Anreize: Warum Arbeitsgruppenleitungen den Unterschied machen – und wie ein systematischer Kulturwandel gelingen kann, wenn Datenbereitstellung nicht als Mehraufwand, sondern als Zukunftsinvestition verstanden wird.
  • Vom Einzelprojekt zur Infrastruktur: Warum ELNs nicht als kurzfristige Projektlösung gedacht werden dürfen – und weshalb langfristige, nachhaltige Finanzierung entscheidend ist.

 

Gäste:

Dr. Nicole Jung leitet die Compound Platform am Institut für Biologische und Chemische Systeme des Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und forscht zu digitalen Tools für die chemische Laborarbeit. Bei NFDI4Chem verantwortet sie die Task Area 2 „Smart Labs“.

Dr. Joachim Richert war über 30 Jahre bei BASF SE tätig, zuletzt als Vice President Analytical Sciences. Heute ist er Lehrbeauftragter an der TU Darmstadt, Mitglied im Industry Advisory Board von NFDI4Chem und Vorsitzender des wissenschaftlichen Beirats Chemie & Prozesstechnik der BAM.

 

Mehr:

NFDI4Chem: https://www.nfdi4chem.de/de/

Chemotion-ELN: https://chemotion.net/

Chemotion Repositorium: https://www.chemotion-repository.net/welcome

ELN-Finder: https://eln-finder.ulb.tu-darmstadt.de

LADS OPC/UA: https://github.com/opcua-lads; https://opcfoundation.org/markets-collaboration/lads

 

Kontakt: 

https://www.nfdi.de/kontakt/ 

 

Fachbegriffe/Glossar:

ELN – electronic lab notebook (elektronisches Laborjournal)

LADS – Laboratory and Analytical Device Standard 

OPC-UA – Open Platform Communication - Unified Architecture

 

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]]> Was erwartet dich?

Dr. Nicole Jung (KIT, NFDI4Chem) und Dr. Joachim Richert (ehem. BASF, NFDI4Chem) sprechen über den Einsatz elektronischer Laborjournale (ELN) in der Chemie. Warum sind ELNs der Schlüssel zu FAIRen Daten, was haben sie mit KI zu tun – und wie verändern sie den Alltag im Labor? Es geht um Standards, Datenkompetenz, Akzeptanz in Wissenschaft und Industrie – und darum, warum offene, strukturierte Daten die Innovationszyklen massiv beschleunigen können.

 

Themen der Episode:

  • Was sind ELNs – und was können sie wirklich? Digitale Tools zur strukturierten Dokumentation im Labor, zur Automatisierung von Workflows und als Vorbereitung für Repositorien. ELNs entlasten Forschende – und schaffen Mehrwert durch Standardisierung, Auffindbarkeit und Analysefunktionen.
  • Daten als Treibstoff für Innovation: Warum strukturierte und interoperable Daten Forschungsprozesse beschleunigen, Kosten sparen, Dopplungen vermeiden und neue Erkenntnisse ermöglichen.
  • Wissenschaft vs. Wirtschaft: Wie die Industrie seit Jahrzehnten mit Daten arbeitet – und was die akademische Forschung davon lernen kann.
  • FAIR Data beginnt im Labor: Findable, Accessible, Interoperable, Reusable – das gelingt nur, wenn bereits im ersten Schritt (im Labor) mit den richtigen Tools gearbeitet wird. ELNs wie Chemotion liefern dafür die technische Grundlage.
  • Akzeptanz und Anreize: Warum Arbeitsgruppenleitungen den Unterschied machen – und wie ein systematischer Kulturwandel gelingen kann, wenn Datenbereitstellung nicht als Mehraufwand, sondern als Zukunftsinvestition verstanden wird.
  • Vom Einzelprojekt zur Infrastruktur: Warum ELNs nicht als kurzfristige Projektlösung gedacht werden dürfen – und weshalb langfristige, nachhaltige Finanzierung entscheidend ist.

 

Gäste:

Dr. Nicole Jung leitet die Compound Platform am Institut für Biologische und Chemische Systeme des Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und forscht zu digitalen Tools für die chemische Laborarbeit. Bei NFDI4Chem verantwortet sie die Task Area 2 „Smart Labs“.

Dr. Joachim Richert war über 30 Jahre bei BASF SE tätig, zuletzt als Vice President Analytical Sciences. Heute ist er Lehrbeauftragter an der TU Darmstadt, Mitglied im Industry Advisory Board von NFDI4Chem und Vorsitzender des wissenschaftlichen Beirats Chemie & Prozesstechnik der BAM.

 

Mehr:

NFDI4Chem: https://www.nfdi4chem.de/de/

Chemotion-ELN: https://chemotion.net/

Chemotion Repositorium: https://www.chemotion-repository.net/welcome

ELN-Finder: https://eln-finder.ulb.tu-darmstadt.de

LADS OPC/UA: https://github.com/opcua-lads; https://opcfoundation.org/markets-collaboration/lads

 

Kontakt: 

https://www.nfdi.de/kontakt/ 

 

Fachbegriffe/Glossar:

ELN – electronic lab notebook (elektronisches Laborjournal)

LADS – Laboratory and Analytical Device Standard 

OPC-UA – Open Platform Communication - Unified Architecture

 

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]]> Datenkompetenz als Schlüssel zur digitalen Souveränität Datenkompetenz als Schlüssel zur digitalen Souveränität Wed, 16 Jul 2025 04:00:00 GMT 30:46 68596db4c95a56eb6a4cf4f2 false https://shows.acast.com/nfdi-podcast-for-a-fair-data-future/episodes/datenkompetenz-als-schlussel-zur-digitalen-souveranitat 68596db4c95a56eb6a4cf4f2 67373bb1ba4404855a808f2b datenkompetenz-als-schlussel-zur-digitalen-souveranitat Warum wir alle mehr Dagobert Duck sein sollten full 10 Datenkompetenz als Schlüssel zur digitalen Souveränität – Warum wir alle mehr Dagobert Duck sein sollten

 

Was erwartet dich?

In dieser Episode geht es um nicht weniger als das Fundament digitaler Wissenschaft: Datenkompetenz. Prof. Dr.-Ing. Peter Pelz (TU Darmstadt) erklärt, warum Datenaufbereitung wichtiger ist als jedes KI-Modell, Bildung in Datenkompetenz (Digital Literacy) praktisch aussieht – und warum gute wissenschaftliche Praxis nicht ohne gutes Datenmanagement funktioniert. Mit viel Klartext, anschaulichen Beispielen (Lego, Waschmaschine, Raspberry Pi) und einem klaren Appell: Wer Daten versteht, gestaltet Zukunft – in Forschung, Wirtschaft und Gesellschaft.

 

Themen der Episode:

  • Digitalkompetenz von Anfang an: Warum Datenkompetenz schon im ersten Semester beginnen sollte – und wie Curricula durch Praxisprojekte, z. B. mit Raspberry Pi oder Lego-CO₂-Bilanzen, zukunftsfähig werden.
  • Datensouveränität ist Bildungssache: Wem gehören unsere Daten? Warum ist es riskant, sie unbewusst zu verschenken? Und wie lernen Studierende, mit Daten wertschätzend, souverän und verantwortungsvoll umzugehen?
  • Von der Schatzkammer zum Datenkraftwerk: Daten sind nicht zum Horten da – sondern müssen fließen. Wie FAIR Data Pipelines aufgebaut werden und warum Standards, Semantik und Metadaten für kollaborative Forschung zentral sind.
  • Infrastruktur für alle – Coscine & Co.: Wie Projekte wie Coscine (RWTH Aachen) und Jupyter-Notebook-Zugänge ((Universität Stuttgart)) technische Lösungen für effektives Forschungsdatenmanagement schaffen – offen, modular, nutzerfreundlich.
  • Governance & Standards – die Basis für nachhaltige Datenräume: Was ist ein „FAIRes Datenprodukt“? Warum braucht es sprachlich definierte Standards für maschinenlesbare Informationen? Und wie helfen Informationsmodelle wie SPEED bei Genehmigung, Nachhaltigkeit und Produktion?
  • Forschung trifft Industrie – das Beispiel REUNION: Wie modulare Produktionsanlagen in der Pharmabranche durch standardisierte Datenmodelle schneller zugelassen werden können – und warum das die Medizin, sondern auch den Mittelstand verändert.

 

Über den Gast:

Prof. Dr.-Ing. Peter Pelz ist Maschinenbauingenieur, Professor an der TU Darmstadt dort Vizepräsident für Digitalisierung, Nachhaltigkeit und Infrastuktur. Als Sprecher im Konsortium NFDI4ING und Co-Leiter der NFDI-Sektion EduTrain setzt er sich für datenkompetente Lehre, zukunftsfähige Dateninfrastrukturen und interdisziplinäre Zusammenarbeit ein.

 

Mehr erfahren und vernetzen:

 

NFDI4ING möchte sich bei Bund, Ländern und bei der Gemeinsamen Wissenschaftskonferenz (GWK) für die Förderung und Unterstützung im Rahmen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur bedanken. NFDI4ING wird gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 442146713.

 

Kontakt: https://www.nfdi.de/kontakt/

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]]> Datenkompetenz als Schlüssel zur digitalen Souveränität – Warum wir alle mehr Dagobert Duck sein sollten

 

Was erwartet dich?

In dieser Episode geht es um nicht weniger als das Fundament digitaler Wissenschaft: Datenkompetenz. Prof. Dr.-Ing. Peter Pelz (TU Darmstadt) erklärt, warum Datenaufbereitung wichtiger ist als jedes KI-Modell, Bildung in Datenkompetenz (Digital Literacy) praktisch aussieht – und warum gute wissenschaftliche Praxis nicht ohne gutes Datenmanagement funktioniert. Mit viel Klartext, anschaulichen Beispielen (Lego, Waschmaschine, Raspberry Pi) und einem klaren Appell: Wer Daten versteht, gestaltet Zukunft – in Forschung, Wirtschaft und Gesellschaft.

 

Themen der Episode:

  • Digitalkompetenz von Anfang an: Warum Datenkompetenz schon im ersten Semester beginnen sollte – und wie Curricula durch Praxisprojekte, z. B. mit Raspberry Pi oder Lego-CO₂-Bilanzen, zukunftsfähig werden.
  • Datensouveränität ist Bildungssache: Wem gehören unsere Daten? Warum ist es riskant, sie unbewusst zu verschenken? Und wie lernen Studierende, mit Daten wertschätzend, souverän und verantwortungsvoll umzugehen?
  • Von der Schatzkammer zum Datenkraftwerk: Daten sind nicht zum Horten da – sondern müssen fließen. Wie FAIR Data Pipelines aufgebaut werden und warum Standards, Semantik und Metadaten für kollaborative Forschung zentral sind.
  • Infrastruktur für alle – Coscine & Co.: Wie Projekte wie Coscine (RWTH Aachen) und Jupyter-Notebook-Zugänge ((Universität Stuttgart)) technische Lösungen für effektives Forschungsdatenmanagement schaffen – offen, modular, nutzerfreundlich.
  • Governance & Standards – die Basis für nachhaltige Datenräume: Was ist ein „FAIRes Datenprodukt“? Warum braucht es sprachlich definierte Standards für maschinenlesbare Informationen? Und wie helfen Informationsmodelle wie SPEED bei Genehmigung, Nachhaltigkeit und Produktion?
  • Forschung trifft Industrie – das Beispiel REUNION: Wie modulare Produktionsanlagen in der Pharmabranche durch standardisierte Datenmodelle schneller zugelassen werden können – und warum das die Medizin, sondern auch den Mittelstand verändert.

 

Über den Gast:

Prof. Dr.-Ing. Peter Pelz ist Maschinenbauingenieur, Professor an der TU Darmstadt dort Vizepräsident für Digitalisierung, Nachhaltigkeit und Infrastuktur. Als Sprecher im Konsortium NFDI4ING und Co-Leiter der NFDI-Sektion EduTrain setzt er sich für datenkompetente Lehre, zukunftsfähige Dateninfrastrukturen und interdisziplinäre Zusammenarbeit ein.

 

Mehr erfahren und vernetzen:

 

NFDI4ING möchte sich bei Bund, Ländern und bei der Gemeinsamen Wissenschaftskonferenz (GWK) für die Förderung und Unterstützung im Rahmen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur bedanken. NFDI4ING wird gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 442146713.

 

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]]> Forschungsdatenmanagement in den Ingenieurwissenschaften Forschungsdatenmanagement in den Ingenieurwissenschaften Wed, 02 Jul 2025 04:00:00 GMT 29:30 68596cbf8bc1d32b98e2e7a4 false https://shows.acast.com/nfdi-podcast-for-a-fair-data-future/episodes/forschungsdatenmanagement-in-den-ingenieurwissenschaften 68596cbf8bc1d32b98e2e7a4 67373bb1ba4404855a808f2b forschungsdatenmanagement-in-den-ingenieurwissenschaften Herausforderungen, Chancen und FAIR-Prinzipien full 9 Forschungsdatenmanagement in den Ingenieurwissenschaften – Herausforderungen, Chancen und FAIR-Prinzipien

 

Was erwartet dich?

Wie lassen sich Millionen von heterogenen Datenpunkten aus der ingenieurwissenschaftlichen Forschung sinnvoll erfassen, strukturieren und langfristig nutzen? In dieser Folge spricht Prof. Dr. Robert Schmidt über die besonderen Anforderungen des Forschungsdatenmanagements in den Ingenieurwissenschaften – von Produktionsdaten über Gebäudemodelle bis hin zu digitalen Zwillingen. Du erfährst, wie FAIR-Prinzipien konkret angewendet werden, warum Metadaten entscheidend sind und wie Datenräume helfen, Wissen nachhaltig zu teilen und Innovation zu beschleunigen.

 

Themen der Episode:

  • Datenvielfalt und Geschwindigkeit in den Ingenieurwissenschaften:

Warum heterogene und schnell erzeugte Daten die Disziplin besonders fordern – und wie das Konsortium NFDI4ING mit sogenannten Archetypen systematische Lösungen entwickelt.

  • Vom Messwert zum Datenlebenszyklus:

Ingenieurdaten reichen weit über Maschinenwerte hinaus – etwa in der Bau- oder Produktionstechnik. Wie lassen sich Daten langfristig nutzbar machen und in größere gesellschaftliche Zusammenhänge einbetten?

  • Spannungsfeld zwischen Offenheit und Schutz:

Welche Rolle spielt Datensouveränität im ingenieurwissenschaftlichen Kontext? Warum ist es entscheidend, die Offenlegung individuell nach Fachdisziplin zu gestalten?

  • Zukunftsperspektiven für Dateninfrastrukturen:

Welche Schritte als nächstes folgen, welche Herausforderungen noch bestehen – und warum Fantasie und interdisziplinäre Zusammenarbeit für ein funktionierendes Datenökosystem so wichtig sind.

 

Über den Gast:

Prof. Dr. Robert H. Schmidt leitet den Lehrstuhl für Informations-, Qualitäts- und Sensorsysteme in der Produktion an der RWTH Aachen. Zusätzlich forscht er am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie (IPT) und ist Sprecher des NFDI-Konsortiums NFDI4Ing, das sich mit den Anforderungen des Datenmanagements in den Ingenieurwissenschaften beschäftigt.

 

Mehr erfahren und vernetzen:

NFDI4ING möchte sich bei Bund, Ländern und bei der Gemeinsamen Wissenschaftskonferenz (GWK) für die Förderung und Unterstützung im Rahmen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur bedanken. NFDI4ING wird gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 442146713.

 

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Fachbegriffe/Glossar:

 

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]]> Forschungsdatenmanagement in den Ingenieurwissenschaften – Herausforderungen, Chancen und FAIR-Prinzipien

 

Was erwartet dich?

Wie lassen sich Millionen von heterogenen Datenpunkten aus der ingenieurwissenschaftlichen Forschung sinnvoll erfassen, strukturieren und langfristig nutzen? In dieser Folge spricht Prof. Dr. Robert Schmidt über die besonderen Anforderungen des Forschungsdatenmanagements in den Ingenieurwissenschaften – von Produktionsdaten über Gebäudemodelle bis hin zu digitalen Zwillingen. Du erfährst, wie FAIR-Prinzipien konkret angewendet werden, warum Metadaten entscheidend sind und wie Datenräume helfen, Wissen nachhaltig zu teilen und Innovation zu beschleunigen.

 

Themen der Episode:

  • Datenvielfalt und Geschwindigkeit in den Ingenieurwissenschaften:

Warum heterogene und schnell erzeugte Daten die Disziplin besonders fordern – und wie das Konsortium NFDI4ING mit sogenannten Archetypen systematische Lösungen entwickelt.

  • Vom Messwert zum Datenlebenszyklus:

Ingenieurdaten reichen weit über Maschinenwerte hinaus – etwa in der Bau- oder Produktionstechnik. Wie lassen sich Daten langfristig nutzbar machen und in größere gesellschaftliche Zusammenhänge einbetten?

  • Spannungsfeld zwischen Offenheit und Schutz:

Welche Rolle spielt Datensouveränität im ingenieurwissenschaftlichen Kontext? Warum ist es entscheidend, die Offenlegung individuell nach Fachdisziplin zu gestalten?

  • Zukunftsperspektiven für Dateninfrastrukturen:

Welche Schritte als nächstes folgen, welche Herausforderungen noch bestehen – und warum Fantasie und interdisziplinäre Zusammenarbeit für ein funktionierendes Datenökosystem so wichtig sind.

 

Über den Gast:

Prof. Dr. Robert H. Schmidt leitet den Lehrstuhl für Informations-, Qualitäts- und Sensorsysteme in der Produktion an der RWTH Aachen. Zusätzlich forscht er am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie (IPT) und ist Sprecher des NFDI-Konsortiums NFDI4Ing, das sich mit den Anforderungen des Datenmanagements in den Ingenieurwissenschaften beschäftigt.

 

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NFDI4ING möchte sich bei Bund, Ländern und bei der Gemeinsamen Wissenschaftskonferenz (GWK) für die Förderung und Unterstützung im Rahmen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur bedanken. NFDI4ING wird gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 442146713.

 

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]]> Forschungsdaten- und Softwarekompetenzen stärken - Teil 3/3 Forschungsdaten- und Softwarekompetenzen stärken - Teil 3/3 Wed, 26 Feb 2025 05:00:00 GMT 20:08 67ac8b28c6f97f89d8575761 false https://shows.acast.com/nfdi-podcast-for-a-fair-data-future/episodes/kollaboration-zukunft-der-forschungsdateninfrastruktur 67ac8b28c6f97f89d8575761 67373bb1ba4404855a808f2b kollaboration-zukunft-der-forschungsdateninfrastruktur Kollaboration und die Zukunft der Forschungsdateninfrastruktur full 8 Kollaboration und die Zukunft der Forschungsdateninfrastruktur


Was erwartet dich?

In dieser Folge des NFDI-Podcasts For a Fair Data Future sprechen wir über die zentrale Bedeutung von Kollaboration und die Zukunft der Forschungsdateninfrastruktur. Wie können Forschende gemeinsam an besseren Daten- und Softwarekompetenzen arbeiten? Welche Strategien gibt es für eine effektive und langfristige Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Akteuren?

Unsere Gäste Prof. Sonja Schimmler und Christine Hennig geben Einblicke in die Herausforderungen und Chancen interdisziplinärer Kooperation. Sie berichten von den Diskussionen und Erkenntnissen des Workshops Research Data and Software Competencies bei der Themenwoche Digitale Kompetenzen in der Wissenschaft der Volkswagenstiftung.


Themen der Episode:

•Warum ist Kollaboration in der Forschung so entscheidend?

  • Bedeutung der Zusammenarbeit für wissenschaftliche Erkenntnisse
  • Transparenz, Reproduzierbarkeit und gute wissenschaftliche Praxis

•Welche Herausforderungen gibt es?

  • Vielfalt an Forschung und Forschungsergebnissen (digitale Artefakte wie Daten, Workflows, Skripte/Code, Modelle)
  • Sich verändernde Rahmenbedingungen
  • Kommunikation und Kollaboration

•Der Workshop Research Data and Software Competencies

  • Worum ging es in dem Workshop?
  • Was waren die Highlights des Workshops?
  • Warum sind Forschungsdaten und -software so relevant?
  • Wie können Kommunikation und Kollaboration verbessert werden?

•Das Konsortium NFDI4DataScience – Infrastruktur für Datenwissenschaften und KI

  • Schwerpunkte und Zielgruppe
  • Forschungsdatenlebenzyklus und Forschungsergebnisse

•Zukunftsperspektiven und nächste Schritte

  • Wie geht es mit dem Thema Forschungsdaten und -software weiter?
  • Welche nächsten Schritte bezüglich Kommunikation und Kollaboration sind geplant?


Über die Gäste:

•Prof. Sonja Schimmler ist Forscherin am Weizenbaum-Institut, bei Fraunhofer FOKUS und an der TU Berlin, sowie Sprecherin des Konsortiums NFDI4DS und Wissenschaftliche Leiterin des Datenkompetenzzentrums QUADRIGA. Sie beschäftigt sich mit der Digitalisierung und Öffnung der Wissenschaft sowie mit Forschungsdateninfrastrukturen.

•Christine Hennig ist Koordinatorin des Konsortiums NFDI4DS und bringt ihre langjährige Expertise in Softwareentwicklung und Forschungsdatenmanagement ein.


Mehr erfahren und vernetzen:

•Nationale Forschungsdateninfrastruktur: https://www.nfdi.de/

•Konsortium NFDI4DataScience - NFDI für Datenwissenschaften und KI https://www.nfdi4datascience.de/

•Datenkompetenzzentren (DKZ): https://www.forschungsdaten.info/kompetenzzentren

•Datenkompetenzzentrum QUADRIGA: https://www.quadriga-dk.de/

•Workshop Research Data and Software Competencies: https://www.uni-potsdam.de/de/rds-competencies/


Zum Mitmachen:

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]]> Kollaboration und die Zukunft der Forschungsdateninfrastruktur


Was erwartet dich?

In dieser Folge des NFDI-Podcasts For a Fair Data Future sprechen wir über die zentrale Bedeutung von Kollaboration und die Zukunft der Forschungsdateninfrastruktur. Wie können Forschende gemeinsam an besseren Daten- und Softwarekompetenzen arbeiten? Welche Strategien gibt es für eine effektive und langfristige Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Akteuren?

Unsere Gäste Prof. Sonja Schimmler und Christine Hennig geben Einblicke in die Herausforderungen und Chancen interdisziplinärer Kooperation. Sie berichten von den Diskussionen und Erkenntnissen des Workshops Research Data and Software Competencies bei der Themenwoche Digitale Kompetenzen in der Wissenschaft der Volkswagenstiftung.


Themen der Episode:

•Warum ist Kollaboration in der Forschung so entscheidend?

  • Bedeutung der Zusammenarbeit für wissenschaftliche Erkenntnisse
  • Transparenz, Reproduzierbarkeit und gute wissenschaftliche Praxis

•Welche Herausforderungen gibt es?

  • Vielfalt an Forschung und Forschungsergebnissen (digitale Artefakte wie Daten, Workflows, Skripte/Code, Modelle)
  • Sich verändernde Rahmenbedingungen
  • Kommunikation und Kollaboration

•Der Workshop Research Data and Software Competencies

  • Worum ging es in dem Workshop?
  • Was waren die Highlights des Workshops?
  • Warum sind Forschungsdaten und -software so relevant?
  • Wie können Kommunikation und Kollaboration verbessert werden?

•Das Konsortium NFDI4DataScience – Infrastruktur für Datenwissenschaften und KI

  • Schwerpunkte und Zielgruppe
  • Forschungsdatenlebenzyklus und Forschungsergebnisse

•Zukunftsperspektiven und nächste Schritte

  • Wie geht es mit dem Thema Forschungsdaten und -software weiter?
  • Welche nächsten Schritte bezüglich Kommunikation und Kollaboration sind geplant?


Über die Gäste:

•Prof. Sonja Schimmler ist Forscherin am Weizenbaum-Institut, bei Fraunhofer FOKUS und an der TU Berlin, sowie Sprecherin des Konsortiums NFDI4DS und Wissenschaftliche Leiterin des Datenkompetenzzentrums QUADRIGA. Sie beschäftigt sich mit der Digitalisierung und Öffnung der Wissenschaft sowie mit Forschungsdateninfrastrukturen.

•Christine Hennig ist Koordinatorin des Konsortiums NFDI4DS und bringt ihre langjährige Expertise in Softwareentwicklung und Forschungsdatenmanagement ein.


Mehr erfahren und vernetzen:

•Nationale Forschungsdateninfrastruktur: https://www.nfdi.de/

•Konsortium NFDI4DataScience - NFDI für Datenwissenschaften und KI https://www.nfdi4datascience.de/

•Datenkompetenzzentren (DKZ): https://www.forschungsdaten.info/kompetenzzentren

•Datenkompetenzzentrum QUADRIGA: https://www.quadriga-dk.de/

•Workshop Research Data and Software Competencies: https://www.uni-potsdam.de/de/rds-competencies/


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]]> Forschungsdaten -und Softwarekompetenzen stärken - Teil 2/3 Forschungsdaten -und Softwarekompetenzen stärken - Teil 2/3 Wed, 19 Feb 2025 05:00:00 GMT 32:20 67ac7cd5c6f97f89d85354eb false https://shows.acast.com/nfdi-podcast-for-a-fair-data-future/episodes/daten-und-softwarekompetenzen-fur-die-forschung 67ac7cd5c6f97f89d85354eb 67373bb1ba4404855a808f2b daten-und-softwarekompetenzen-fur-die-forschung Daten- und Softwarekompetenzen für die Forschung – Vermittlung und Herausforderungen full 7 Daten- und Softwarekompetenzen für die Forschung – Vermittlung und Herausforderungen


Was erwartet dich?

In dieser Folge geht es um die Frage: Welche Kompetenzen benötigen Forschende im Umgang mit Daten und Software?

Wir vertiefen das Thema Kompetenzvermittlung und beleuchten, wie Wissenschaftler:innen gezielt geschult werden können. Welche bestehenden Programme gibt es? Welche Lücken müssen geschlossen werden? Und welche Strategien zur Verbesserung der Kompetenzförderung wurden im Workshop Research Data and Software Competencies bei der VW-Themenwoche (Volkswagenstiftung) erarbeitet?

Unsere Gäste Prof. Ulrike Lucke und Jan Bernoth geben Einblicke in die Herausforderungen und Chancen der Kompetenzentwicklung.


Themen der Episode

•Welche Kompetenzen sind für Forschende essenziell?

  • Überblick über Forschungsdaten- und Softwarekompetenzen
  • Warum ist die Verbindung von Daten- und Softwarekompetenzen so entscheidend?

•Herausforderungen in der Vermittlung von Datenkompetenzen

  • Warum sind bestehende Programme oft nicht ausreichend?
  • Wo fehlen Angebote zur gezielten Kompetenzförderung?

•Der Workshop „Research Data and Software Competencies“

  • Welche Ergebnisse wurden erzielt?
  • Wie kann Kompetenzvermittlung verbessert werden?

•QUADRIGA – ein Datenkompetenzzentrum für Geistes- und Verwaltungswissenschaften

  • Warum ist datenbasierte Forschung nicht nur in MINT-Fächern relevant?
  • Welche Bildungsangebote und Formate gibt es bereits?

•Zukunftsperspektiven und nächste Schritte

  • Wie können Forschende gezielt weitergebildet werden?
  • Welche Rolle spielen Kollaboration und Open Science?


Über die Gäste

•Prof. Ulrike Lucke ist Informatikerin an der Universität Potsdam und forscht im Bereich Bildungstechnologien. Sie beschäftigt sich mit der Entwicklung und Implementierung digitaler Bildungsangebote für die Wissenschaft und ist NFDI4DS Sprecherin und QUADRIGA Scientific Co-Lead.

•Jan Bernoth ist Teamleiter für das Teilteam Infrastrukturen am Lehrstuhl von Prof. Lucke und wissenschaftlicher Mitarbeiter im Projekt NFDIxCS. Im Fokus der Forschung steht dabei die Entwicklung einer Infrastruktur, welche Forschungsdaten- und -softwaremangement nachhaltig unterstützt..


Mehr erfahren und vernetzen

•Nationale Forschungsdateninfrastruktur: www.nfdi.de

•FAIR-Prinzipien im Detail: www.go-fair.org/fair-principles

•QUADRIGA – Datenkompetenz: www.quadriga-dk.de

•NFDIxCS Nationale Forschungsdateninfrastruktur für Computerscience: https://nfdixcs.org/

•Datenkompetenzzentren (DKZ): www.forschungsdaten.info/kompetenzzentren/

•Workshop Volkswagen Themenwoche: https://www.uni-potsdam.de/de/rds-competencies/vwstiftung-themenwoche/uebersicht-themenwoche


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]]> Daten- und Softwarekompetenzen für die Forschung – Vermittlung und Herausforderungen


Was erwartet dich?

In dieser Folge geht es um die Frage: Welche Kompetenzen benötigen Forschende im Umgang mit Daten und Software?

Wir vertiefen das Thema Kompetenzvermittlung und beleuchten, wie Wissenschaftler:innen gezielt geschult werden können. Welche bestehenden Programme gibt es? Welche Lücken müssen geschlossen werden? Und welche Strategien zur Verbesserung der Kompetenzförderung wurden im Workshop Research Data and Software Competencies bei der VW-Themenwoche (Volkswagenstiftung) erarbeitet?

Unsere Gäste Prof. Ulrike Lucke und Jan Bernoth geben Einblicke in die Herausforderungen und Chancen der Kompetenzentwicklung.


Themen der Episode

•Welche Kompetenzen sind für Forschende essenziell?

  • Überblick über Forschungsdaten- und Softwarekompetenzen
  • Warum ist die Verbindung von Daten- und Softwarekompetenzen so entscheidend?

•Herausforderungen in der Vermittlung von Datenkompetenzen

  • Warum sind bestehende Programme oft nicht ausreichend?
  • Wo fehlen Angebote zur gezielten Kompetenzförderung?

•Der Workshop „Research Data and Software Competencies“

  • Welche Ergebnisse wurden erzielt?
  • Wie kann Kompetenzvermittlung verbessert werden?

•QUADRIGA – ein Datenkompetenzzentrum für Geistes- und Verwaltungswissenschaften

  • Warum ist datenbasierte Forschung nicht nur in MINT-Fächern relevant?
  • Welche Bildungsangebote und Formate gibt es bereits?

•Zukunftsperspektiven und nächste Schritte

  • Wie können Forschende gezielt weitergebildet werden?
  • Welche Rolle spielen Kollaboration und Open Science?


Über die Gäste

•Prof. Ulrike Lucke ist Informatikerin an der Universität Potsdam und forscht im Bereich Bildungstechnologien. Sie beschäftigt sich mit der Entwicklung und Implementierung digitaler Bildungsangebote für die Wissenschaft und ist NFDI4DS Sprecherin und QUADRIGA Scientific Co-Lead.

•Jan Bernoth ist Teamleiter für das Teilteam Infrastrukturen am Lehrstuhl von Prof. Lucke und wissenschaftlicher Mitarbeiter im Projekt NFDIxCS. Im Fokus der Forschung steht dabei die Entwicklung einer Infrastruktur, welche Forschungsdaten- und -softwaremangement nachhaltig unterstützt..


Mehr erfahren und vernetzen

•Nationale Forschungsdateninfrastruktur: www.nfdi.de

•FAIR-Prinzipien im Detail: www.go-fair.org/fair-principles

•QUADRIGA – Datenkompetenz: www.quadriga-dk.de

•NFDIxCS Nationale Forschungsdateninfrastruktur für Computerscience: https://nfdixcs.org/

•Datenkompetenzzentren (DKZ): www.forschungsdaten.info/kompetenzzentren/

•Workshop Volkswagen Themenwoche: https://www.uni-potsdam.de/de/rds-competencies/vwstiftung-themenwoche/uebersicht-themenwoche


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]]> Forschungsdaten-und Softwarekompetenzen stärken - Teil 1/3 Forschungsdaten-und Softwarekompetenzen stärken - Teil 1/3 Wed, 12 Feb 2025 13:00:00 GMT 38:04 67ac73d6505cb2a0a33b8d3d false https://shows.acast.com/nfdi-podcast-for-a-fair-data-future/episodes/forschungsdaten-forschungssoftware 67ac73d6505cb2a0a33b8d3d 67373bb1ba4404855a808f2b forschungsdaten-forschungssoftware Forschungsdaten, Forschungssoftware und die Rolle der NFDI full 6 Forschungsdaten, Forschungssoftware und die Rolle der NFDI


Was erwartet dich?

Wir sprechen über Grundlagen von Forschungsdaten und -software: Warum sind sie für die Wissenschaft wichtig? Welche Herausforderungen gibt es? Welche Infrastrukturen unterstützen Forschende in ihrer Arbeit? Unsere Gäste, Prof. Michael Goedicke und Alicia Janz, geben Einblicke in die Nationale Forschungsdateninfrastruktur und die Datenkompetenzzentren. Sie erläutern die Bedeutung von Forschungssoftware, den FAIR-Prinzipien und dem Zusammenhang zwischen Infrastrukturen und Kompetenzvermittlung. Diese Folge ist der Auftakt zu einer dreiteiligen Serie, die sich mit den Ergebnissen des Workshops "Research Data and Software Competencies" der VW-Thementage in Hannover (Volkswagen-Stiftung) befasst.


Themen der Episode:

  • Forschungsdaten & Forschungssoftware – Was ist das?
  • Was versteht man unter Forschungsdaten und Forschungssoftware?
  • Die Rolle der NFDI und der Datenkompetenzzentren
  • Wie helfen NFDIxCS und DKZ.2R dabei, Forschende zu unterstützen?
  • Kompetenzvermittlung & Infrastruktur
  • Wie greifen Kompetenzvermittlung und Infrastruktur ineinander? Welche Herausforderungen und Chancen gibt es?
  • Der Workshop "Research Data and Software Competencies"
  • Welche Kernfragen wurden diskutiert? Wie lassen sich bestehende Bildungsangebote und Infrastrukturen verbinden? https://www.uni-potsdam.de/de/rds-competencies/vwstiftung-themenwoche/uebersicht-themenwoche


Über die Gäste:

Prof. Michael Goedicke ist Senior Professor für Software Engineering an der Universität Duisburg-Essen und Sprecher des NFDI-Konsortiums NFDIxCS, das sich mit Forschungsdatenmanagement für die Informatik beschäftigt.

Alicia Janz ist Koordinatorin des Datenkompetenzzentrums DKZ.2R, dessen Ziel es ist junge Wissenschaftler*innen in Ihrer Datenkompetenz im Bezug auf Maschinelles Lernen, Hochleistungsrechnen und Forschungsdatenmanagement zu fördern.


Mehr erfahren und vernetzen:

•Nationale Forschungsdateninfrastruktur: https://www.nfdi.de

•FAIR-Prinzipien im Detail: https://www.go-fair.org/fair-principles/

•Datenkompetenzzentren (DKZ): https://www.forschungsdaten.info/kompetenzzentren/

•DKZ2R: Rhein Ruhr Zentrum für Wissenschaftliche Datenkompetenz: https://www.dkz2r.de/

•NFDIxCS Nationale Forschungsdateninfrastruktur für und mit Computer Science: https://nfdixcs.org/


Zum Mitmachen:

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Fachbegriffe/Glossar:

•Forschungsdatenmanagement: https://www.forschungsdaten.info/

•Datenkompetenz: https://www.nfdi.de/fair-data-spaces/

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]]> Forschungsdaten, Forschungssoftware und die Rolle der NFDI


Was erwartet dich?

Wir sprechen über Grundlagen von Forschungsdaten und -software: Warum sind sie für die Wissenschaft wichtig? Welche Herausforderungen gibt es? Welche Infrastrukturen unterstützen Forschende in ihrer Arbeit? Unsere Gäste, Prof. Michael Goedicke und Alicia Janz, geben Einblicke in die Nationale Forschungsdateninfrastruktur und die Datenkompetenzzentren. Sie erläutern die Bedeutung von Forschungssoftware, den FAIR-Prinzipien und dem Zusammenhang zwischen Infrastrukturen und Kompetenzvermittlung. Diese Folge ist der Auftakt zu einer dreiteiligen Serie, die sich mit den Ergebnissen des Workshops "Research Data and Software Competencies" der VW-Thementage in Hannover (Volkswagen-Stiftung) befasst.


Themen der Episode:

  • Forschungsdaten & Forschungssoftware – Was ist das?
  • Was versteht man unter Forschungsdaten und Forschungssoftware?
  • Die Rolle der NFDI und der Datenkompetenzzentren
  • Wie helfen NFDIxCS und DKZ.2R dabei, Forschende zu unterstützen?
  • Kompetenzvermittlung & Infrastruktur
  • Wie greifen Kompetenzvermittlung und Infrastruktur ineinander? Welche Herausforderungen und Chancen gibt es?
  • Der Workshop "Research Data and Software Competencies"
  • Welche Kernfragen wurden diskutiert? Wie lassen sich bestehende Bildungsangebote und Infrastrukturen verbinden? https://www.uni-potsdam.de/de/rds-competencies/vwstiftung-themenwoche/uebersicht-themenwoche


Über die Gäste:

Prof. Michael Goedicke ist Senior Professor für Software Engineering an der Universität Duisburg-Essen und Sprecher des NFDI-Konsortiums NFDIxCS, das sich mit Forschungsdatenmanagement für die Informatik beschäftigt.

Alicia Janz ist Koordinatorin des Datenkompetenzzentrums DKZ.2R, dessen Ziel es ist junge Wissenschaftler*innen in Ihrer Datenkompetenz im Bezug auf Maschinelles Lernen, Hochleistungsrechnen und Forschungsdatenmanagement zu fördern.


Mehr erfahren und vernetzen:

•Nationale Forschungsdateninfrastruktur: https://www.nfdi.de

•FAIR-Prinzipien im Detail: https://www.go-fair.org/fair-principles/

•Datenkompetenzzentren (DKZ): https://www.forschungsdaten.info/kompetenzzentren/

•DKZ2R: Rhein Ruhr Zentrum für Wissenschaftliche Datenkompetenz: https://www.dkz2r.de/

•NFDIxCS Nationale Forschungsdateninfrastruktur für und mit Computer Science: https://nfdixcs.org/


Zum Mitmachen:

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Fachbegriffe/Glossar:

•Forschungsdatenmanagement: https://www.forschungsdaten.info/

•Datenkompetenz: https://www.nfdi.de/fair-data-spaces/

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]]> Daten in FAIR Data Spaces rechtssicher teilen Daten in FAIR Data Spaces rechtssicher teilen Tue, 28 Jan 2025 10:49:32 GMT 19:33 67376f8196b35bc459d77ee3 false https://shows.acast.com/nfdi-podcast-for-a-fair-data-future/episodes/daten-in-fair-data-spaces-rechtssicher-teilen 67376f8196b35bc459d77ee3 67373bb1ba4404855a808f2b daten-in-fair-data-spaces-rechtssicher-teilen Recht und Ethik – Herausforderungen bei der Nutzung von Forschungsdaten full 5 Daten in FAIR Data Spaces rechtssicher teilen - Recht und Ethik - Herausforderungen bei der Nutzung von Forschungsdaten


In dieser Episode werfen wir einen Blick auf die rechtlichen und ethischen Herausforderungen bei der Nutzung von Forschungsdatensätzen. Wie können Daten sicher, effizient und rechtskonform zwischen Forschung und Industrie ausgetauscht werden? Wir diskutieren, wie Datenschutz, Geschäftsgeheimnisse und ethische Standards harmonisiert werden können, um die Zusammenarbeit zu fördern.


Themen der Episode:

  • Datenrecht im Fokus: Einblicke in den rechtlichen Rahmen, darunter Datenschutz (DSGVO), Geschäftsgeheimnisse und Urheberrecht, sowie deren Anwendung auf Forschungs- und Industriedaten.
  • Ethik und Fairness: Wie ethische Standards als Ergänzung zu rechtlichen Vorgaben eine verantwortungsvolle Datennutzung ermöglichen.
  • Innovative Lösungen: Der Personal Health Train als Modell für sicheren Datenaustausch ohne zentrale Speicherung und seine Übertragbarkeit auf die Industrie.
  • Praxisbeispiele und Herausforderungen: Der Balanceakt zwischen Datenschutz, KI-Standards und Datenminimierung – Konflikte und Lösungsansätze.
  • Zukunftsperspektiven: Entwicklungen in europäischen Datenräumen wie der European Open Science Cloud und dem European Health Data Space.


Über den Gast:

Constantin Bress, wissenschaftlicher Mitarbeiter am FIZ Karlsruhe und Experte für rechtliche Aspekte von Forschungsdaten. 


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Fachbegriffe/Glossar:

  • NDA: non disclosure agreement

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]]> Daten in FAIR Data Spaces rechtssicher teilen - Recht und Ethik - Herausforderungen bei der Nutzung von Forschungsdaten


In dieser Episode werfen wir einen Blick auf die rechtlichen und ethischen Herausforderungen bei der Nutzung von Forschungsdatensätzen. Wie können Daten sicher, effizient und rechtskonform zwischen Forschung und Industrie ausgetauscht werden? Wir diskutieren, wie Datenschutz, Geschäftsgeheimnisse und ethische Standards harmonisiert werden können, um die Zusammenarbeit zu fördern.


Themen der Episode:

  • Datenrecht im Fokus: Einblicke in den rechtlichen Rahmen, darunter Datenschutz (DSGVO), Geschäftsgeheimnisse und Urheberrecht, sowie deren Anwendung auf Forschungs- und Industriedaten.
  • Ethik und Fairness: Wie ethische Standards als Ergänzung zu rechtlichen Vorgaben eine verantwortungsvolle Datennutzung ermöglichen.
  • Innovative Lösungen: Der Personal Health Train als Modell für sicheren Datenaustausch ohne zentrale Speicherung und seine Übertragbarkeit auf die Industrie.
  • Praxisbeispiele und Herausforderungen: Der Balanceakt zwischen Datenschutz, KI-Standards und Datenminimierung – Konflikte und Lösungsansätze.
  • Zukunftsperspektiven: Entwicklungen in europäischen Datenräumen wie der European Open Science Cloud und dem European Health Data Space.


Über den Gast:

Constantin Bress, wissenschaftlicher Mitarbeiter am FIZ Karlsruhe und Experte für rechtliche Aspekte von Forschungsdaten. 


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Fachbegriffe/Glossar:

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]]> Biodiversitätsindikatoren aus Satellitendaten Biodiversitätsindikatoren aus Satellitendaten Tue, 14 Jan 2025 05:00:31 GMT 29:19 67376f4096b35bc459d772b4 false https://shows.acast.com/nfdi-podcast-for-a-fair-data-future/episodes/biodiversitatsindikatoren-aus-satelitendaten 67376f4096b35bc459d772b4 67373bb1ba4404855a808f2b biodiversitatsindikatoren-aus-satelitendaten Geodaten und ihre Rolle in der Umweltforschung full 4 Biodiversitätsindikatoren aus Satellitendaten - Geodaten und ihre Rolle in der Umweltforschung


In dieser Folge des NFDI-Podcasts tauchen wir in die Welt der Geodaten ein und erkunden, wie sie genutzt werden können, um die Biodiversität besser zu analysieren.

Unsere Gäste Christian Beilschmidt und Johannes Drönner von der Geo Engine GmbH geben Einblicke in die Nutzung und Verarbeitung von Geodaten sowie deren Anwendung in Umwelt- und Forschungsprojekten.


Themen der Episode:

  • Was sind Geodaten? Eine Einführung in die Definition und Nutzung von Geodaten, von GPS-Standorten bis hin zu Satellitenbildern.
  • Die Geo Engine – ein vielseitiges Werkzeug: Wie die Geo Engine Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt und für Nutzer:innen zugänglich macht, von Biodiversitätsprojekten bis hin zu Umwelt-Reportings.
  • Anwendungsbeispiele: Spannende Demonstrationen wie der Einsatz von Geodaten zur Analyse von Baumsterben im Schwarzwald oder zur Klassifizierung landwirtschaftlicher Flächen in Kenia.
  • Herausforderungen und Potenziale: Wie frei verfügbare und private Daten kombiniert werden können, um komplexe Fragestellungen zu beantworten, z. B. im ESG-Reporting von Unternehmen.
  • Fair Data Spaces: Die Einbindung der Geo Engine in nationale und internationale Datenräume zur Förderung von Datensouveränität und interdisziplinärer Forschung.

 

Über die Gäste:

Dr. Christian Beilschmidt und Dr. Johannes Drönner, Mitgründer der Geo Engine GmbH


Mehr erfahren und vernetzen:


Zum Mitmachen:

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Fachbegriffe/Glossar:


 

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]]> Biodiversitätsindikatoren aus Satellitendaten - Geodaten und ihre Rolle in der Umweltforschung


In dieser Folge des NFDI-Podcasts tauchen wir in die Welt der Geodaten ein und erkunden, wie sie genutzt werden können, um die Biodiversität besser zu analysieren.

Unsere Gäste Christian Beilschmidt und Johannes Drönner von der Geo Engine GmbH geben Einblicke in die Nutzung und Verarbeitung von Geodaten sowie deren Anwendung in Umwelt- und Forschungsprojekten.


Themen der Episode:

  • Was sind Geodaten? Eine Einführung in die Definition und Nutzung von Geodaten, von GPS-Standorten bis hin zu Satellitenbildern.
  • Die Geo Engine – ein vielseitiges Werkzeug: Wie die Geo Engine Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt und für Nutzer:innen zugänglich macht, von Biodiversitätsprojekten bis hin zu Umwelt-Reportings.
  • Anwendungsbeispiele: Spannende Demonstrationen wie der Einsatz von Geodaten zur Analyse von Baumsterben im Schwarzwald oder zur Klassifizierung landwirtschaftlicher Flächen in Kenia.
  • Herausforderungen und Potenziale: Wie frei verfügbare und private Daten kombiniert werden können, um komplexe Fragestellungen zu beantworten, z. B. im ESG-Reporting von Unternehmen.
  • Fair Data Spaces: Die Einbindung der Geo Engine in nationale und internationale Datenräume zur Förderung von Datensouveränität und interdisziplinärer Forschung.

 

Über die Gäste:

Dr. Christian Beilschmidt und Dr. Johannes Drönner, Mitgründer der Geo Engine GmbH


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]]> Datenstandards im Gesundheitswesen Datenstandards im Gesundheitswesen Tue, 17 Dec 2024 04:31:10 GMT 18:02 67376e9784d1e023f70a85fe false https://shows.acast.com/nfdi-podcast-for-a-fair-data-future/episodes/datenstandards-im-gesundheitswesen 67376e9784d1e023f70a85fe 67373bb1ba4404855a808f2b datenstandards-im-gesundheitswesen Effizienz, Sicherheit und Transparenz durch FAIR Data Spaces full 3 Datenstandards im Gesundheitswesen – Effizienz, Sicherheit und Transparenz durch FAIR Data Spaces

 

In dieser Episode widmen wir uns der Frage, wie einheitliche Datenstandards und klare Identifikationsnummern die klinische Forschung und Patientensicherheit verbessern können. Dr. Heiner Oberkampf, Mitgründer von ACCURIDS, erläutert, wie FAIR Data Spaces die Zusammenarbeit zwischen Pharmaunternehmen und Krankenhäusern optimieren und so Daten für die globale Gesundheitsforschung nutzbar machen.


Themen der Episode:

  • Patientensicherheit durch Datenstandards: Die Rolle von FAIR Data Spaces bei der Sicherstellung der Patientensicherheit in klinischen Studien – wie eindeutige Identifikatoren Fehler reduzieren und eine zuverlässige Datenbasis schaffen.
  • Globale Identifikationssysteme in der Medizin: Warum eindeutige, länderübergreifende Identifikationsnummern für pharmazeutische Produkte entscheidend sind und wie sie die Analyse medizinischer Daten weltweit erleichtern.
  • Warum moderne Datenstandards individuelle Excel Formate ablösen müssen: Die Grenzen traditioneller Tools und wie eine Softwarelösung zur Datenharmonisierung Effizienz und Genauigkeit in der Pharmaforschung fördert.
  • WHO-Projekt zur Patientensicherheit:Beispielhafte Zusammenarbeit mit dem Uppsala Monitoring Center zur Etablierung globaler Identifikatoren und eines Knowledge Graphs zur Verbesserung der Patientensicherheit weltweit.
  • Ausblick in die Zukunft: Was sind die nächsten Schritte zur Implementierung von Datenstandards und welche Herausforderungen bestehen bei der Schaffung eines sicheren, weltweit vernetzten Datenraums für medizinische Forschung?

 

Gast:

Dr. Heiner Oberkampf, Mitgründer von Accurids, Experte für Datenstandardisierung in der Pharmaindustrie

 

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]]> Datenstandards im Gesundheitswesen – Effizienz, Sicherheit und Transparenz durch FAIR Data Spaces

 

In dieser Episode widmen wir uns der Frage, wie einheitliche Datenstandards und klare Identifikationsnummern die klinische Forschung und Patientensicherheit verbessern können. Dr. Heiner Oberkampf, Mitgründer von ACCURIDS, erläutert, wie FAIR Data Spaces die Zusammenarbeit zwischen Pharmaunternehmen und Krankenhäusern optimieren und so Daten für die globale Gesundheitsforschung nutzbar machen.


Themen der Episode:

  • Patientensicherheit durch Datenstandards: Die Rolle von FAIR Data Spaces bei der Sicherstellung der Patientensicherheit in klinischen Studien – wie eindeutige Identifikatoren Fehler reduzieren und eine zuverlässige Datenbasis schaffen.
  • Globale Identifikationssysteme in der Medizin: Warum eindeutige, länderübergreifende Identifikationsnummern für pharmazeutische Produkte entscheidend sind und wie sie die Analyse medizinischer Daten weltweit erleichtern.
  • Warum moderne Datenstandards individuelle Excel Formate ablösen müssen: Die Grenzen traditioneller Tools und wie eine Softwarelösung zur Datenharmonisierung Effizienz und Genauigkeit in der Pharmaforschung fördert.
  • WHO-Projekt zur Patientensicherheit:Beispielhafte Zusammenarbeit mit dem Uppsala Monitoring Center zur Etablierung globaler Identifikatoren und eines Knowledge Graphs zur Verbesserung der Patientensicherheit weltweit.
  • Ausblick in die Zukunft: Was sind die nächsten Schritte zur Implementierung von Datenstandards und welche Herausforderungen bestehen bei der Schaffung eines sicheren, weltweit vernetzten Datenraums für medizinische Forschung?

 

Gast:

Dr. Heiner Oberkampf, Mitgründer von Accurids, Experte für Datenstandardisierung in der Pharmaindustrie

 

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Fachbegriffe/Glossar für Shownotes

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]]> Datensouveränität durch FAIR Data Spaces Datensouveränität durch FAIR Data Spaces Tue, 03 Dec 2024 04:30:31 GMT 29:33 67376bb32c75e1734bfce070 false https://shows.acast.com/nfdi-podcast-for-a-fair-data-future/episodes/datensouveranitat-durch-fair-data-spaces 67376bb32c75e1734bfce070 67373bb1ba4404855a808f2b datensouveranitat-durch-fair-data-spaces Sicherer Datenaustausch zwischen Wissenschaft und Wirtschaft full 2 Datensouveränität durch FAIR Data Spaces – Sicherer Datenaustausch zwischen Wissenschaft und Wirtschaft


In dieser Folge erkunden wir, wie mit FAIR Data Spaces ein sicherer und souveräner Datenaustausch zwischen Wissenschaft und Industrie möglich wird. Dr. Christoph Lange-Bever, Koordinator des Projekts FAIR Data Spaces, erklärt, wie einheitliche Standards und intelligente Datenräume helfen, sensible Informationen sicher zu teilen und zugleich innovative Forschung zu fördern.


Themen der Episode:

  • Das Projekt FAIR Data Spaces:
  • Wie der Aufbau eines sicheren, dezentralen Datenraums den Datenaustausch zwischen Forschung und Industrie erleichtert und fördert.
  • FAIR-Prinzipien im Detail:
  • Die Bedeutung von findbaren, zugänglichen, interoperablen und wiederverwendbaren Daten sowie die Rolle von „fully AI ready“ Daten für künstliche Intelligenz.
  • Datenräume als Marktplätze für Wissen:
  • Einblicke in das Konzept eines „Marktplatzes“ für Datenaustausch, wo jede Organisation ihre individuellen Nutzungsbedingungen festlegen kann.
  • Sicherheitsmechanismen zur Datensouveränität:
  • Erfahren Sie mehr über die Standards und Privacy-Enhancing Technologies, die die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und sicheren Datenaustausch ermöglichen.
  • Anwendungsbeispiele:
  • Praxisnahe Demonstrationen aus dem Gesundheitswesen und der Biodiversität, die zeigen, wie FAIR Data Spaces den sicheren Datenaustausch in realen Projekten unterstützen.

 

Gast:

Dr. Christoph Lange-Bever, Projektkoordinator von FAIR Data Spaces und Leiter der Abteilung für Data Science und Künstliche Intelligenz am Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik FIT

 

Weiterführende Links:


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Fachbegriffe/Glossar für Shownotes

-      Die FAIR-Prinzipien im Detail: https://www.go-fair.org/fair-principles/

-      Grundlagen zu Datenräumen:

-      International Data Spaces Association: https://internationaldataspaces.org/

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]]> Datensouveränität durch FAIR Data Spaces – Sicherer Datenaustausch zwischen Wissenschaft und Wirtschaft


In dieser Folge erkunden wir, wie mit FAIR Data Spaces ein sicherer und souveräner Datenaustausch zwischen Wissenschaft und Industrie möglich wird. Dr. Christoph Lange-Bever, Koordinator des Projekts FAIR Data Spaces, erklärt, wie einheitliche Standards und intelligente Datenräume helfen, sensible Informationen sicher zu teilen und zugleich innovative Forschung zu fördern.


Themen der Episode:

  • Das Projekt FAIR Data Spaces:
  • Wie der Aufbau eines sicheren, dezentralen Datenraums den Datenaustausch zwischen Forschung und Industrie erleichtert und fördert.
  • FAIR-Prinzipien im Detail:
  • Die Bedeutung von findbaren, zugänglichen, interoperablen und wiederverwendbaren Daten sowie die Rolle von „fully AI ready“ Daten für künstliche Intelligenz.
  • Datenräume als Marktplätze für Wissen:
  • Einblicke in das Konzept eines „Marktplatzes“ für Datenaustausch, wo jede Organisation ihre individuellen Nutzungsbedingungen festlegen kann.
  • Sicherheitsmechanismen zur Datensouveränität:
  • Erfahren Sie mehr über die Standards und Privacy-Enhancing Technologies, die die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und sicheren Datenaustausch ermöglichen.
  • Anwendungsbeispiele:
  • Praxisnahe Demonstrationen aus dem Gesundheitswesen und der Biodiversität, die zeigen, wie FAIR Data Spaces den sicheren Datenaustausch in realen Projekten unterstützen.

 

Gast:

Dr. Christoph Lange-Bever, Projektkoordinator von FAIR Data Spaces und Leiter der Abteilung für Data Science und Künstliche Intelligenz am Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik FIT

 

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Fachbegriffe/Glossar für Shownotes

-      Die FAIR-Prinzipien im Detail: https://www.go-fair.org/fair-principles/

-      Grundlagen zu Datenräumen:

-      International Data Spaces Association: https://internationaldataspaces.org/

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]]> Die Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) Die Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) Fri, 15 Nov 2024 16:57:37 GMT 27:47 67373c78cb2eb55da66b1173 false https://shows.acast.com/nfdi-podcast-for-a-fair-data-future/episodes/die-nationale-forschungsdateninfrastruktur-nfdi-und-die-fair 67373c78cb2eb55da66b1173 67373bb1ba4404855a808f2b die-nationale-forschungsdateninfrastruktur-nfdi-und-die-fair und die FAIR-Prinzipien full 1 Die Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) und die FAIR-Prinzipien

 

In dieser Folge des NFDI-Podcasts tauchen wir in die Welt der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) ein:

Wie organisiert Deutschland seine Forschungsdaten als gemeinsames Gut, und was bedeutet das für die Wissenschaft?

NFDI-Direktor Prof. Dr. York Sure-Vetter gibt Einblicke, wie NFDI Wissenschaftler in Deutschland unterstützt und was die FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) damit zu tun haben.

 

Themen der Episode:

  • NFDI verstehen: Die Nationale Forschungsdateninfrastruktur und ihre Rolle für die Wissenschaft: Wer profitiert und warum ist NFDI so wichtig?
  • FAIR-Prinzipien – die Basis einer besseren Datenzukunft: Warum es entscheidend ist, Daten auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar zu gestalten – und wie NFDI das ermöglicht.
  • Von der Theorie in die Praxis: Anhand von Beispielen aus Biologie, Medizin und Sozialwissenschaften wird gezeigt, wie NFDI Forschungsdaten verfügbar macht und wie Wissenschaftler

damit arbeiten.

  • Blick in die Zukunft: Prof. Dr. York Sure-Vetter spricht über den Einsatz von KI, internationale Zusammenarbeit und die Bedeutung von Feedback-Zyklen für die Wissenschaft.

 

Über den Gast:

Prof. Dr. York Sure-Vetter ist Direktor der NFDI und Professor für Angewandte Informatik am Karlsruher Institut für Technologie.

Als Experte für Künstliche Intelligenz und Data Science treibt er die Forschung und Organisation der NFDI voran.

 

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]]> Die Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) und die FAIR-Prinzipien

 

In dieser Folge des NFDI-Podcasts tauchen wir in die Welt der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) ein:

Wie organisiert Deutschland seine Forschungsdaten als gemeinsames Gut, und was bedeutet das für die Wissenschaft?

NFDI-Direktor Prof. Dr. York Sure-Vetter gibt Einblicke, wie NFDI Wissenschaftler in Deutschland unterstützt und was die FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) damit zu tun haben.

 

Themen der Episode:

  • NFDI verstehen: Die Nationale Forschungsdateninfrastruktur und ihre Rolle für die Wissenschaft: Wer profitiert und warum ist NFDI so wichtig?
  • FAIR-Prinzipien – die Basis einer besseren Datenzukunft: Warum es entscheidend ist, Daten auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar zu gestalten – und wie NFDI das ermöglicht.
  • Von der Theorie in die Praxis: Anhand von Beispielen aus Biologie, Medizin und Sozialwissenschaften wird gezeigt, wie NFDI Forschungsdaten verfügbar macht und wie Wissenschaftler

damit arbeiten.

  • Blick in die Zukunft: Prof. Dr. York Sure-Vetter spricht über den Einsatz von KI, internationale Zusammenarbeit und die Bedeutung von Feedback-Zyklen für die Wissenschaft.

 

Über den Gast:

Prof. Dr. York Sure-Vetter ist Direktor der NFDI und Professor für Angewandte Informatik am Karlsruher Institut für Technologie.

Als Experte für Künstliche Intelligenz und Data Science treibt er die Forschung und Organisation der NFDI voran.

 

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]]> NFDI podcast For a FAIR Data Future - TRAILER NFDI podcast For a FAIR Data Future - TRAILER Thu, 14 Nov 2024 10:49:11 GMT 0:58 6759e4a83a157fb6cbd2799d false https://shows.acast.com/nfdi-podcast-for-a-fair-data-future/episodes/nfdi-podcast-for-a-fair-data-future-trailer 6759e4a83a157fb6cbd2799d 67373bb1ba4404855a808f2b nfdi-podcast-for-a-fair-data-future-trailer trailer Im NFDI Podcast dreht sich alles um den Umgang mitForschungsdaten: Wir beleuchten die rechtlichen, technischen und organisatorischen Herausforderungen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI).

Mit Expert:innen aus dem Netzwerk diskutieren wir, wie FAIReDaten die Wissenschaft effizienter und zukunftsfähiger machen können. Wir liefern Trends, Insights und praxisnahe Tipps.

Jetzt reinhören und Teil der Datenzukunft werden! #FAIRData #Innovation #Forschungsdaten #NFDIPodcast"

 

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]]> Im NFDI Podcast dreht sich alles um den Umgang mitForschungsdaten: Wir beleuchten die rechtlichen, technischen und organisatorischen Herausforderungen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI).

Mit Expert:innen aus dem Netzwerk diskutieren wir, wie FAIReDaten die Wissenschaft effizienter und zukunftsfähiger machen können. Wir liefern Trends, Insights und praxisnahe Tipps.

Jetzt reinhören und Teil der Datenzukunft werden! #FAIRData #Innovation #Forschungsdaten #NFDIPodcast"

 

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