23. April 2025
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In der Ausgabe 2/2025 (März 2025) lesen Sie u.a.:

  • Educause AI Landscape Study:
    KI in Bildungs-
    einrichtungen
  • Transparente Daten für vertrauens-
    würdiges maschinelles Lernen
  • Open Research Management:
    Eine neue Jisc-Studie
  • Thema-Klassifikation und Bibliodiversität
  • IFLA Report: Library Leadership –
    Führen im Bibliothekswesen
  • Leitfaden für zukunftsfähige
    bibliografische Datenbanken
  • Data Literacy/Datenkompetenz:
    Wie integrative Gemeinschaften
    den Unterschied machen
  • Neurodiversity in Bibliotheken:
    Wege zu einer inklusiven Arbeitskultur
  • Bibliotheken und Social-Media Forschung
  • Clarivate führt abonnementbasierten Zugang für Bibliotheken ein
  • KI-generierte Bücher
    in Öffentlichen Bibliotheken
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NFDI4DataScience erhält DFG-Förderung – Konsortium
für Datenwissenschaften und Künstliche Intelligenz
erfolgreich in der zweiten NFDI-Runde

© ZB MED / Eric Lichtenscheidt
Dietrich Rebholz-Schuhmann vertritt ZB MED in der NFDI4DataScience.

Am 2. Juli hat die Gemeinsame Wissen­schafts­konferenz (GWK) beschlossen, den Antrag der Initiative NFDI for Data Science and Artificial Intelligence (NFDI4DataScience) zu fördern. Ziel von NFDI4DataScience ist der Aufbau einer Community-getriebenen For­schungs­dateninfrastruktur für Daten­wissen­schaften und künstliche Intelligenz. Koordiniert wird das Konsortium vom Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme. ZB MED – Informationszentrum Lebenswissenschaften ist Partner und Mitantragsteller im Konsortium.

NFDI4DataScience konzentriert sich auf verschiedene Arten von Daten und Artefakten, die sich innerhalb der wissenschaftlichen Community etabliert haben. Dazu zählen Veröffentlichungen, Daten, Modelle und Code. Transparenz, Reproduzierbarkeit und Fairness sind wichtige Herausforderungen.

Prof. Reimund Neugebauer, Präsident der Fraunhofer-Gesellschaft, sagt: „Daten sind ein entscheidender Rohstoff für wissenschaftliches Arbeiten und damit die Grundlage für neue Entwicklungen und Lösungen. Die Nationale Forschungsdateninfrastruktur ermöglicht die Nutzung wertvoller Datenbestände aus Wissenschaft und Forschung für das gesamte deutsche Wissenschaftssystem. Dies wird die Innovationskraft des Forschungsstandortes Deutschland und unsere Position im internationalen Wettbewerb nachhaltig stärken. Der Beschluss der GWK, das Konsortium NFDI4DataScience zu fördern, wird die für unsere Zukunft strategisch wichtigen Bereiche der künstlichen Intelligenz und der Datenwissenschaft ziel- und zukunftsorientiert vorantreiben.“

Dr. Sonja Schimmler, Sprecherin des Konsortiums, sagt: „Wir freuen uns sehr über die Annahme des Konsortiums. Mit NFDI4DataScience wollen wir die Data Science- und Artificial Intelligence-Community in der Wissenschaft voranbringen, einem interdisziplinären Feld mit Wurzeln in der Informatik. Unser Ziel ist es, bestehende Lösungen zu nutzen und eng mit den anderen NFDI-Konsortien und darüber hinaus zusammenzuarbeiten.“

ZB MED ist im Konsortium mit Prof. Dr. Dietrich Rebholz-Schuhmann vertreten. „Die Themen Datenwissenschaften und künstliche Intelligenz sind aus der Wissenschaft nicht mehr wegzudenken und werden in Zukunft interdisziplinär noch an Bedeutung gewinnen. Als Partner in diesem starken Netzwerk mitzuarbeiten ist uns bei ZB MED Ansporn und Herausforderung zugleich“, begrüßt er die Entscheidung der GWK zur Förderung der NFDI4DataScience.

NFDI4DataScience wird alle Schritte des interdisziplinären Forschungsdatenlebenszyklus unterstützen, einschließlich der Sammlung/Erstellung, Verarbeitung, Analyse, Veröffentlichung, Archivierung und Wiederverwendung von Ressourcen im Bereich Data Science und Artificial Intelligence. In den letzten Jahren fand ein Paradigmenwechsel statt: Berechnungsmethoden arbeiten zunehmend mit datengetriebenen und oft auf Deep-Learning-basierten Ansätzen. Das führt zu einer zunehmenden Etablierung und Sichtbarkeit von Data Science als einer Disziplin, die vom technischen Fortschritt auf dem Gebiet der Informatik angetrieben wird und gleichzeitig von großer Relevanz für viele weitere wissenschaftliche Disziplinen ist. Transparenz, Reproduzierbarkeit und Fairness sind aufgrund der Komplexität moderner Data-Science-Methoden, die oft auf einer Kombination aus Code, Modellen und Daten für das Training basieren, zu entscheidenden Herausforderungen für Data Science und Artificial Intelligence geworden.

NFDI4DataScience wird von Fraunhofer FOKUS koordiniert, das Konsortium umfasst 15 Partner:

  • Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
  • Fraunhofer FOKUS
  • Fraunhofer FIT
  • FIZ Karlsruhe
  • GESIS Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften
  • Hamburger Informatik Technologie-Center e.V. (HITeC)
  • Leibniz Universität Hannover
  • Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik
  • RWTH Aachen
  • TIB Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften
  • TU Berlin
  • TU Dresden
  • Universität Leipzig
  • ZB MED – Informationszentrum Lebenswissenschaften
  • ZBW Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft