Logo ICCAS Logo ICCAS
ISO - Certivication

Forschungsbereich

Modellbasierte Medizin und intelligenter Operationssaal

Prof. Dr. Thomas Neumuth

Projektkoordination

Dr. Sonja Schimmler

Kontakt

projects@iccas.de

Partner

    Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V.
    Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI)
    Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (RWTH)
    FIT – Frauenhofer für Angewandte Informationstechnik
    FIZ Karlsruhe – Leibniz Institut für Informationsinfrastruktur
    GESIS – Leibniz Institut für Sozialwissenschaften
    Hamburger Informatik Technologie-Center e. V.
    Leibniz Universität Hannover
    Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik
    TIB – Leibniz Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften
    ZBW – Leibniz Informationszentrum Wirtschaft
    Technische Universität Berlin
    Technische Universität Dresden
    Universität Leipzig
    ZB MED – Informationszentrum Lebenswissenschaften

Förderer

Förderlogo

headline-markerNFDI

NFDI - For Data Science and Artificial Intelligence

NFDI4DataScience (NFDI4DS) folgt einer Vision: für Data Science und die Fortschritte inKünstlicher Intelligenz ist es unabdingbar, alle Schritte des komplexen und interdisziplinären Lebenszyklus für Forschungsdaten vollumfänglich zu unterstützen, also das Sammeln/Erstellen, Verarbeiten, Analysieren, Veröffentlichen, Archivieren und Wiederverwenden der unterschiedlichen Ressourcen.

Durch den Paradigmenwechsel in den letzten Jahren werden die leistungsfähigsten Berechnungsmethoden zunehmend durch datengetriebene Ansätze insbesondere auch Deep-Learning-Ansätze erreicht. Dies hat zur Etablierung von Data Science als eigenständige und allgegenwärtige wissenschaftliche Disziplin geführt, die von den Fortschritten in der Informatik angetrieben wird, aber seine hohe Bedeutung aus den vielfältigen Ergebnissen in fast allen wissenschaftlichen Disziplinen schöpft. Die Herausforderungen für Data Science und die Künstliche Intelligenz liegen in der Beherrschung der modernen Data Science-Methoden, indem die Prinzipien von Transparenz, Reproduzierbarkeit und Fairness für die digitalen Objekte umgesetzt werden, d.h. für die Kombination von Code, Modellen und Daten, die für das Training verwendet werden.

Aufgrund der herausragenden Bedeutung von Data Science und der Künstlichen Intelligenz für die Informatik sowie für das weitere Spektrum vieler wissenschaftlicher Disziplinen wird NFDI4DS seine Forschungsdateninfrastrukturen öffnen, um alle verfügbaren Ressourcen wie Code, Modelle, Daten oder Veröffentlichungen in die wissenschaftlichen Communities einzubringen: NFDI4DS verfolgt die Entwicklung, Einrichtung und Aufrechterhaltung einer nationalen Forschungsdateninfrastruktur für die Communitys in Data Science und der Künstlichen Intelligenz in Deutschland. Dies bietet darüber hinaus Vorteile für eine breitere Community, die auf Datenanalyselösungen z.B. innerhalb der NFDI angewiesen sind. Es ist oberstes Ziel, dass alle digitalen Artefakte verfügbar gemacht, miteinander verknüpft und innovative Tools und Dienste angeboten werden, um durch die vielfältige Wiederverwendung eine neue und innovative Forschung zu ermöglichen.

NFDI4DS beabsichtigt, die Community in Data Science und der Künstlichen Intelligenz, als interdisziplinären Bereich mit Wurzeln in der Informatik, in der Wissenschaft zusammenzubringen und zu vertreten. Wir sind bestrebt, vorhandene Lösungen wiederzuverwenden und eng mit den anderen NFDI-Konsortien als auch anderen Communitys zusammenzuarbeiten. In der Anfangsphase wird sich NFDI4DS auf vier datenwissenschaftlich besonders hervorstechende Anwendungsbereiche konzentrieren: Sprachtechnologie, lebenswissenschaftliche Bereiche, Informations- und Sozialwissenschaften. Das in NFDI4DS verfügbare Fachwissen in Bezug auf Data Science und Künstliche Intelligenz, Infrastrukturentwicklung und weiteres Domänenwissen stellt sicher, dass Metadatenstandards domänenübergreifend interoperabel sind und neue Wege für den Umgang mit digitalen Objekten entstehen.