DAPHNE4NFDI - DAten aus PHoton- und Neutronen Experimenten für NFDI (DAPHNE4NFDI)
Coordinator
Dr. Anton Barty ; Privatdozentin Dr. Bridget Murphy ; Dr. Anton Barty ; Dr. Sebastian Busch ; Dr. Michael Bussmann ; Professorin Dr. Paola Coan ; Dr. Fabio Dall Antonia ; Luca Gelisio Ph.D. ; Professor Dr. Jan-Dierk Grunwaldt ; Professor Dr. Christian Gutt ; Heike Görzig ; Dr. Jörg Hammel ; Dr. Andreas Houben ; Professorin Dr. Birgit Kanngießer ; Dr. Thomas Kluge ; Dr. Julia Kobus ; Dr. Christina Krywka ; Professorin Dr. Sarah Köster ; Dr. Wiebke Lohstroh ; Professor Dr. Dirk Lützenkirchen-Hecht ; Dr. Ingo Manke ; Dr. Thomas Schneider ; Dr. Astrid Schneidewind ; Professor Dr. Frank Schreiber ; Sophie Servan ; Professor Dr. Tobias Unruh ; Privatdozent Dr. Frank Weber
Grant period
2021 - 2031
Funding body
Deutsche Forschungsgemeinschaft
DFG
Identifier
G:(GEPRIS)460248799
Note: DAPHNE4NFDI hat das Ziel, die FAIRness von Daten aus Photonen- und Neutronen-(PaN) Experimenten zu steigern und so den wissenschaftlichen Ertrag aus diesen Daten zu erhöhen. Zudem soll die Wiederverwendbarkeit verbessert werden, etwa durch Bereitstellung von Trainingsdatensätzen für maschinelles Lernen. Die PaN-Nutzergemeinschaft führt Experimente an Großforschungseinrichtungen durch, wo Messzeit nach einem kompetitiven Peer-Review-Verfahren vergeben wird. Dieser gemeinsame Zugangspunkt ermöglicht es DAPHNE4NFDI, Werkzeuge für das Forschungsdatenmanagement (RDM) bereitzustellen und FAIR-Prinzipien in der Community umzusetzen. In der ersten Förderphase wurden Demonstrator-Datenpipelines und Datenbanken entwickelt und validiert. Der Fortsetzungsantrag fokussiert auf deren Bereitstellung im Regelbetrieb. Zudem wird die Nutzung von FAIR-Datenpraktiken gefördert, etwa durch verbesserte Auffindbarkeit veröffentlichter Datensätze in Katalogen, die Entwicklung von Qualitätskriterien und die Koordination mit anderen NFDI-Konsortien in Richtung OneNFDI. Über die nationale Ebene hinaus trägt DAPHNE4NFDI über die NFDI und den thematischen PaN-Node zur EOSC bei. DAPHNE4NFDI ist in sechs Aufgabenbereiche (TAs) gegliedert: TA1: Daten- produktionsmanagement widmet sich der Standardisierung und Erfassung von Metadaten, einschließlich dem Einsatz von Sprachmodellen (LLM). Maßnahmen umfassen elektronische Laborbücher, Metadaten Schemata und standardisierte Formate. TA2: (Meta-)Datenrepositorien und -Kataloge konzentrieren sich auf Auffindbarkeit und Verfügbarkeit von Daten in föderierten Katalogen und offenen Repositorien. Dazu gehören die Weiterentwicklung von Referenzdatenbanken, die Erarbeitung von Qualitätskriterien und die Verbesserung der Interoperabilität mit OneNFDI und EOSC. TA3: Infrastruktur für die (Nach-) Nutzung von Daten und Software zielt auf die Bereitstellung FAIR-konformer Software und Analysewerkzeuge ab, die Entwicklung von Workflows für wissenschaftliche Anwendungen (einschließlich maschinellem Lernen) sowie die Aus- und Weiterbildung von Entwicklern. Neben diesen technischen Bereichen gibt es zwei Aufgabenbereiche für Vernetzung und Koordination in der Wissenschaftslandschaft: TA4: fokussiert auf Ausbildung, Kommunikation, Öffentlichkeitsarbeit und fachübergreifende Vernetzung innerhalb und außerhalb des Konsortiums auf (inter)nationaler Ebene. Es ermöglicht die einfache Integration junger Wissenschaftler in den PaN-Bereich und seiner RDM-Umgebung. TA5: koordiniert die Bedürfnisse und Anforderungen der Nutzergemeinschaft auf nationaler und internationaler Ebene innerhalb der NFDI. TA6: übernimmt die Gesamtkoordination und Verwaltung von DAPHNE4NFDI Phase 2. Querschnittlich zu diesen Aufgabenbereichen werden die entwickelten RDM-Werkzeuge in konkreten Anwendungsfällen (Use Cases) getestet und validiert. Diese dienen als Testumgebungen, liefern Feedback und unterstützen die iterative Weiterentwicklung innerhalb der TAs.
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