NFDI4Ing

Nationale Forschungsdateninfrastruktur für die Ingnieurswissenschaften

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NFDI4Ing vereinigt die ingenieurwissenschaftlichen Forschungsgemeinschaften und fördert das Management ihrer Forschungsdaten. Das Konsortium vertritt Forschende aller ingenieurwissenschaftlichen Bereiche. Es bietet einen einzigartigen methodenorientierten und nutzendenzentrierten Ansatz, um Forschungsdaten FAIR zu machen – auffindbar, zugänglich, interoperabel und nachnutzbar.

Laufzeit: 01.10.2020 bis 30.09.2025
Zuwendungsempfänger: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH
Fördergeber: DFG Deutsche Forschungsgemeinschaft
Förderkennzeichen: Projektnummer 442146713
Partner:

RWTH Aachen
TU Braunschweig
TU Darmstadt
TU Dresden
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Leibniz Universität Hannover (LUH)
TIB - Leibniz information centre for science and technology Universitätsbibliothek
FZ Jülich
Karlsruhe Institute of Technology (KIT)
TU München
Universität Stuttgart
…und weitere, vollständige Liste unter www.nfdi4ing.de

Anwendungsfelder: Agrarrobotik
Assistenz- und Rehabilitationssysteme
Elektromobilität
Logistik, Produktion und Consumer
SAR- & Sicherheitsrobotik
Unterwasserrobotik
Weltraumrobotik

Projektdetails

Archetypen („Teilprojekte“) und deren typisches Ingenieurswissenschaft-liches Aufgabengebiet
Projektstruktur mit Archetypen, Base Services und Community Clusters

NFDI4Ing ist eines der geförderten Konsortien in der NFDI-Initiative der DFG (www.dfg.de/foerderung/programme/nfdi)

NFDI4Ing vereinigt die ingenieurwissenschaftlichen Forschungsgemeinschaften und fördert das Management ihrer Forschungsdaten. Das Konsortium vertritt Forschende aller ingenieurwissenschaftlichen Bereiche. Es bietet einen einzigartigen methodenorientierten und nutzendenzentrierten Ansatz, um Forschungsdaten FAIR zu machen – auffindbar, zugänglich, interoperabel und nachnutzbar.

NFDI4Ing wurde 2017 gegründet und steht in engem Austausch mit Forschenden aller fünf ingenieurwissenschaftlichen Fachgebiete der DFG-Systematik. Dabei arbeiten führende IngenieurwissenschaftlerInnen mit erfahrenen InfrastrukturanbieterInnen zusammen. Als ersten wichtigen Schritt hat NFDI4Ing die Vielfalt der konkreten Bedarfe im Forschungsdatenmanagement strukturiert. Ein breiter Konsens über typische Methoden und Arbeitsabläufe konnte etabliert werden: die Archetypen.

Derzeit repräsentieren sieben Archetypen die methodischen Bedarfe:

ALEX: maßgeschneiderte Experimente mit hoher Variabilität,
BETTY: Forschungssoftware von Ingenieuren,
CADEN: Nachverfolgung von Proben & Datenverarbeitungsschritten,
DORIS: hoch performante Messungen & Berechnungen,
ELLEN: Interaktion mit heterogenen Datenquellen & Identifizierung neuer Quellen,
FRANK: viele simultan involvierte Teilnehmende & Endgeräte,
GOLO: Felddaten & verteilte Systeme.

Das Konzept der Archetypen wurde in einer Befragung, die sich an alle ingenieurwissenschaftlich Forschenden in Deutschland richtete, validiert. 95% der Forschungsgruppen fanden sich selbst in mindestens einem der Archetypen wieder. NFDI4Ing wird seine Aktivitäten gemäß der Einteilung der DFG-Fachsystematik weiter ausbauen und fünf Community Cluster einrichten. Ein übergreifender Arbeitsbereich wird sowohl den Community Clustern als auch den Arbeitsbereichen der Archetypen sieben Basisdienste bereitstellen: Qualitätssicherung & Metriken, Entwicklung von Forschungssoftware, Terminologien & Metadaten, Repositorien & Speicher, Datensicherheit & -souveränität, Training & Weiterbildung, sowie Daten- & Erkenntnisextraktion. Mit dem Ansatz der Archetypen ist das Arbeitsprogramm von NFDI4Ing modular und ausgeprägt methodenorientiert. Durch die Community Cluster und Basisdienste wird zudem sichergestellt, dass es forschendenzentriert und hochintegriert bleibt.

Die Organisationsstruktur von NFDI4Ing ermöglicht effizientes Arbeiten, ist langfristig ausgerichtet und sichert die Offenheit für weitere Partner. Die Geschäftsstelle des Konsortiums bringt die Erfahrung aus zwei der antragstellenden Einrichtungen und aus zwei Jahren der aktiven Auseinandersetzung mit den ingenieurwissenschaftlichen Forschungsgemeinschaften ein. Elf antragstellende und über 50 teilnehmende Einrichtungen verpflichten sich, das Arbeitsprogramm zu realisieren. Dabei setzt NFDI4Ing auf eine starke Vernetzung mit anderen Konsortien. Die Zusammenarbeit bei Querschnittsthemen ist vorbereitet und vorgesehen. NFDI4Ing ist bereit, Teil der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur zu werden.

Publikationen

2024

RoBivaL data corpus
Christian Backe, Malte Wirkus, Stefan Hinck, Jonathan Babel, Vadim Riedel, Nele Reichert, Andrej Kolesnikov, Tobias Stark, Jens Hilljegerdes, Hilmi Dogu Kücüker, Emir Barcic, Eduard Klink, Arno Ruckelshausen, Frank Kirchner
Zenodo, Apr/2024.
Comparative Study of Soil Interaction and Driving Characteristics of Different Agricultural and Space Robots in an Agricultural Environment
Malte Wirkus, Stefan Hinck, Christian Backe, Jonathan Babel, Vadim Riedel, Nele Reichert, Andrej Kolesnikov, Tobias Stark, Jens Hilljegerdes, Hilmi Dogu Kücüker, Arno Ruckelshausen, Frank Kirchner
In Journal of Field Robotics, Wiley, volume 41, pages 1-34, 2024.

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zuletzt geändert am 04.01.2024
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