Wissenschaftliche Erkenntnisse basieren zunehmend auf der computergestützten Analyse großer Datenmengen. Forscher sind dazu auf optimale Datenanalyse-Workflows (DAWs) angewiesen, das heißt auf strukturierte Prozesse, die eine effiziente Verarbeitung und Analyse erhobener Daten ermöglichen. DAWs sind ihrerseits hochkomplex, sie benötigen lange Entwicklungszeiten und stehen daher Wissenschaftlern ohne spezielle Vorkenntnisse selten zur Verfügung.
Die Produktivität von Workflows steigern
Der seit 2020 existierende Sonderforschungsbereich FONDA (Foundations of Workflows for Large-Scale Scientific Data Analysis) der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) adressiert genau dieses Problem. Er will langfristig die Produktivität von Datenanalyse-Workflows für die Wissenschaft steigern.
Jetzt wurde eine zweite Förderperiode von FONDA bewilligt, an der auch die BAM beteiligt ist. Der Fokus liegt in den kommenden vier Jahren darauf, die Benutzerfreundlichkeit von DAWs und ihre Nachhaltigkeit zu verbessern und die Datenverwaltung zu vereinfachen, indem Rechenleistungen auch räumlich getrennter Systeme kombiniert werden.
Ein besseres Materialverständnis gewinnen
Insbesondere in der Materialwissenschaft spielen DAWs eine immer wichtigere Rolle, zum Beispiel für die Entwicklung von Werkstoffen für die Energiewende oder die Einführung von Wasserstofftechnologien. Die spezielle Herausforderung liegt hier in der Kopplung verschiedenster Mechanismen innerhalb des Materials, die auch durch die Workflows abgebildet werden müssen.
Die BAM wird dazu interagierende DAWs untersuchen und ihre Funktion bei der Durchführung groß angelegter Simulationen. Ziel ist es, die DAWs noch effizienter zu machen, um ein Materialverständnis zu gewinnen, das ansonsten mit heute verfügbaren Computern nicht erreichbar wäre.
