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Leibniz WissenschaftsCampus –
Digital Transformation of Research (DiTraRe)

Forschungsergebnisse werden mehr und mehr durch digitale Prozesse geprägt – das gilt sowohl für die Forschungsmethoden als auch für ihre Kommunikation in Wissenschaft und Gesellschaft. Im Leibniz-WissenschaftsCampus „Digital Transformation of Research" (DiTraRe) erforschen wir die Auswirkungen und Potenziale der zunehmenden Digitalisierung des wissenschaftlichen Arbeitens.

Lilafarbene Datenkabel, die in Steckbuchsen eines Servers hängen.

In vier Research Clustern erarbeiten wir anhand von Use Cases aus unterschiedlichen Disziplinen konkrete Lösungen für Herausforderungen im Zusammenhang mit der Digitalisierung, die dann gemeinsam generalisiert werden.

Der Cluster "Geschützte Datenräume" widmet sich dem Umgang mit sensiblen Daten in der Sportwissenschaft. „Smarte Datenakquise“ befasst sich mit intelligenter Datenerfassung am Beispiel „smarter Labore“ in der Chemie. Die Auswirkungen Künstlicher Intelligenz in der Biomedizintechnik erforscht der Cluster „KI-basierte Wissensräume“. Den Einfluss neuer, auf großen Datenmengen basierender Publikationsformen untersuchen wir am Beispiel der Klimaforschung im Cluster „Publikationskulturen“.

Auf einer Metaebene reflektieren wir dabei die Auswirkungen der Digitalisierung auf die Sicherheit wissenschaftlichen Arbeitens ebenso wie die veränderte Wahrnehmung innerhalb und außerhalb des Wissenschaftssystems.

Das Arbeitsprogramm von DiTraRe ist in Form einer Matrix organisiert: Vier Forschungscluster (RC) gehen jeweils von einem wissenschaftlichen Anwendungsfall aus, der konkrete Fragen aufwirft. Diese Fragen werden entlang von vier Dimensionen untersucht. Anschließend (i) entwickeln wir kohärente Lösungen, die (ii) die Use-Case-Partner evaluieren. In einem weiteren Schritt (iii) generalisieren wir die Fragen und stellen sie in den Gesamtkontext von DiTraRe, um von der konkreten auf eine abstraktere Ebene zu gelangen sowie (iv) die Übertragbarkeit der Forschungsergebnisse auf andere Disziplinen sicherzustellen.

Dimensionen
Research Cluster
01
Geschützte Datenräume
Ethische Fragen beim Umgang mit sensiblen Daten, z. B. notwendige Aushandlungsprozesse und Kompromisse zwischen Transparenz und Datenschutz sowie das Vertrauen von Betroffenen und Forschenden in die Vollständigkeit, Integrität, Anonymität und Rückverfolgbarkeit von Daten
02
Smarte Datenakquise
Angemessene Einbindung der Gesellschaft in virtuelle Räume, z.B. Definition der Bedingungen für die Akzeptanz von Daten aus der Perspektive der Betroffenen in transdisziplinären Forschungsprozessen
03
KI-basierte Wissensräume
Gestaltung und Kommunikation von Entscheidungsprozessen im Hinblick auf die Unsicherheit von Wissen, z.B. durch KI-Methoden gewonnenes Wissen, sowie auf die Anwendbarkeit von Methoden des maschinellen Lernens bei der Datenrepräsentation
04
Publikationskulturen
Notwendigkeit eines kulturellen Wandels im Hinblick auf die Bedürfnisse von Forschung und Gesellschaft nach gegenseitiger Kommunikation, insbesondere im Lichte von Open Science, und neuen Formaten der Wissenschaftskommunikation
01
Geschützte Datenräume
Darstellung von (teilweise) geschützten Informationen in offenen Wissensgraphen und der Verflechtung geschützter Daten mit unkritischen Daten
02
Smarte Datenakquise
Anwendung neuartiger Methoden der Datenerfassung, -analyse und -interpretation sowie deren Bewertung im Vergleich zu den Ergebnissen herkömmlicher intellektueller Verfahren
03
KI-basierte Wissensräume
Erklärbarkeit und erklärende Komponenten auf der Grundlage symbolischer Wissensrepräsentation (Kombination von symbolischer und subsymbolischer KI, erklärbare KI) und hybriden KI-Systemen, die den Menschen ergänzen, sowie automatisch generierten semantischen Beziehungen in Wissensgraphen
04
Publikationskulturen
Umfangreiche parallele Erstellung und Qualitätssicherung von großen Wissensgraphen
01
Geschützte Datenräume
Datenschutz und Pseudonymisierung/Anonymisierung verschiedener Kategorien sensibler Daten sowie die Konzeption von Wiederverwendungsmodellen unter Berücksichtigung von Ideen wie Datentreuhandstellen und Datenaltruismus; Maßnahmen zur Sensibilisierung für Sicherheit und Datenschutz
02
Smarte Datenakquise
Rechtsvorschriften zum geistigen Eigentum und Lizenzen für kooperativ erstellte Daten und Daten, die aus maschinellen Analysen resultieren
03
KI-basierte Wissensräume
Potenziale synthetischer Trainingsdaten für KI-Systeme im Hinblick auf die Herausforderungen des Datenschutzes und rechtliche Fragen zu digitalen Zwillingen, z.B. in der Medizin
04
Publikationskulturen
Auswirkungen und Analyse von Datengesetzen, -richtlinien und -strategien, insbesondere im Hinblick auf Open Science
01
Geschützte Datenräume
Anforderungen an die sichere Speicherung personenbezogener Daten in Bezug auf Integrität, Vertraulichkeit, Authentizität und Verfügbarkeit sowie der Entwurf von Sicherheits- und Datenschutzlösungen, die (sozial) akzeptable Risiken berücksichtigen
02
Smarte Datenakquise
Automatisierung und Virtualisierung der Forschung in Laboren ("smart lab"), einschließlich der Konzeption und Implementierung von Electronic Laboratory Notebooks (ELN) der nächsten Generation mit innovativen Funktionen zur Beschleunigung von Forschungsprozessen, wie z. B. direkt angeschlossene digitale Messgeräte
03
KI-basierte Wissensräume
Erforderliche Infrastruktur für die Erzeugung, Speicherung und Verbreitung von (synthetischen) Trainingsdaten, mit Schwerpunkten auf Interoperabilität und Wiederverwendung
04
Publikationskulturen
Veröffentlichung und Exploration umfangreicher Datensätze in neuen Veröffentlichungsformaten, z. B. einschließlich ausführbarem Quellcode, teilweise KI-generiertem Text, Software-Veröffentlichungen