FDO Connect

Entwicklung einer Servicearchitektur zum Datenaustausch mit FAIR Digital Objects

Robotik-Forschungsdaten in Fair Digital Objects speichern (Grafik: Veit Briken, DFKI GmbH)
Robotik-Forschungsdaten in Fair Digital Objects speichern (Grafik: Veit Briken, DFKI GmbH)

Im Rahmen der Initiative MISSION KI – Nationale Initiative für Künstliche Intelligenz und Datenökonomie, wird eine modulare, verteilte Software-Architektur auf Basis von FAIR Digital Objects (FDOs) entwickelt. Ziel ist die verbesserte Nutzung sektorübergreifender Datenräume für KI-Anwendungen. Die Architektur soll das Publizieren, Verknüpfen und Auffinden strukturierter, maschinenlesbarer Datenobjekte ermöglichen. Damit schafft das Projekt eine technologische Grundlage für vertrauenswürdige, wiederverwendbare Dateninfrastrukturen zur Förderung einer gemeinwohlorientierten Datenökonomie. Das DFKI verantwortet den Anwendungsfall Robotik innerhalb des Arbeitspakets zur Domänenintegration. Es entwickelt ein standardisiertes FDO-Profil für Robotik-Forschungsdaten, konvertiert exemplarische Feldversuchsdaten in FDOs und integriert diese in domänenspezifische Datenbanken. Darüber hinaus entstehen Werkzeuge für den bidirektionalen Datenaustausch sowie eine umfassende Dokumentation der Methoden und Erkenntnisse zur breiten Nachnutzung im Robotik-Kontext

Laufzeit: 14.04.2025 bis 30.09.2025
Zuwendungsempfänger: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH
Fördergeber: MISSION KI – Nationale Initiative für Künstliche Intelligenz und Datenökonomie ist ein Projekt der acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften, gefördert mit Mitteln vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV).
Partner:

AMI Advanced Machine Intelligence
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI)
Deutsches Institut für Normung e.V.
FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur
Frankfurt School of Finance and Management
Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V.
Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung mbH Göttingen (GWDG)
Hochschule Hannover
IndiScale
Karlsruher Institut für Technologie
Knowledge Pixels AG
Nextlearning e.V.
QBITFLOW GmbH
Rechtsberatung Prof. Dr. Mario Martini
RWTH Aachen
SpiritLegal
Universität Bremen
YottaSen Forschungs-GmbH

Anwendungsfelder: Datenmanagement

Projektdetails

Im Rahmen der MISSION KI – Nationale Initiative für Künstliche Intelligenz und Datenökonomie wird eine verteilte Software-Architektur auf Basis von FAIR Digital Objects (FDOs) entwickelt. Ziel ist es, eine vertrauenswürdige, offene Infrastruktur bereitzustellen, die sektor- und domänenübergreifenden Datenaustausch für KI-Anwendungen ermöglicht. Der Fokus des Projekts liegt auf vier aufeinander aufbauenden Arbeitspaketen: dem Aufbau einer FDO-Service-Architektur (AP1), der Entwicklung eines Tools zur automatisierten Konvertierung unstrukturierter Daten in FDOs (AP2), der praktischen Umsetzung in mehreren Use-Cases (AP3) sowie der rechtlichen und ökonomischen Bewertung der Lösung (AP4). Die Use-Cases aus verschiedenen gesellschaftlich relevanten Domänen – darunter Digitale Medizin, Quantencomputing, Komplexe Systeme, Industrielle Batteriefertigung und Robotik – demonstrieren den Mehrwert von FDOs für datengetriebene KI-Anwendungen. Zudem liefert AP4 Handlungsempfehlungen für den breiten, rechtssicheren und wirtschaftlich tragfähigen Einsatz der entwickelten Architektur.

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) ist verantwortlich für die Umsetzung des Anwendungsfalls Robotik. Ziel ist die exemplarische Anwendung der entwickelten FDO-Technologie auf realen Forschungsdaten robotischer Systeme. Hierzu wird ein spezifisches FDO-Profil für Robotikdaten erstellt und auf Datensätze aus Feldexperimenten angewendet. Diese werden konvertiert, strukturiert veröffentlicht und in eine domänenspezifische Datenbank integriert. Zusätzlich entwickelt das DFKI Software-Komponenten, die einen automatisierten Datenaustausch zwischen der FDO-Architektur und Robotikdatenbanken ermöglichen. Die begleitende Dokumentation der Methoden und Ergebnisse fördert die Übertragbarkeit auf weitere Szenarien innerhalb der Robotik und darüber hinaus.

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zuletzt geändert am 10.06.2025