Aktivitäten

Wir unterstützen GSI/FAIR bei der Entwicklung einer umfassenden Richtlinie für die Verwaltung von Forschungsdaten, die den Bedürfnissen der Organisation entspricht. Dazu gehörte die Überprüfung des Richtlinienentwurfs, die Identifizierung von Lücken und Verbesserungsmöglichkeiten und die Entwicklung eines maßgeschneiderten Ansatzes, der mit den Zielen, Werten und Vorgaben von GSI/FAIR übereinstimmt. Wenn Sie Unterstützung bei der Erstellung von Datenrichtlinien benötigen, wenden Sie sich gerne an hub-matter@helmholtz-berlin.de.

Wir untersuchten die Forschungsdatenpolitik des Helmholtz-Zentrums Berlin (HZB) im Rahmen des ExPaNDS-Projekts auf die Einhaltung der FAIRsFAIR-Datenpolitik-Checkliste und der Schlüsselprinzipien einer Datenpolitik für Protonen- und Neutronenforschungsinfrastrukturen. Dies verbessert die Qualität, Reproduzierbarkeit und Transparenz von Forschungsergebnissen und erleichtert die Zusammenarbeit und den Datenaustausch zwischen Forscher*innen und verschiedenen Einrichtungen. Wenn Sie Unterstützung bei der Datenpolitik benötigen, wenden Sie sich bitte an hub-matter@helmholtz-berlin.de

(Meta-)Datenstandards und Repositories spielen eine Schlüsselrolle auf dem Weg zu FAIR. Besonders, wenn sie gemeinsam entwickelt werden und eine breite Akzeptanz finden. Hierfür sind eine visionäre Politik und eine starke Orientierung an den Bedürfnissen der Forschenden von entscheidender Bedeutung. Derzeit beschäftigt sich Hub Matter mit der Ermittlung des Satus quo (Ergebnisse einer qualitativen Umfrage hier) und entwickelt weitere Koordinationsmöglichkeiten.

Am Beispiel des Großgeräts A4 am MAMI-Beschleuniger beschäftigen wir uns im Forschungsbereich der Hochenergiephysik mit der Optimierung eines typischen Datensatzes für die Veröffentlichung. Um die FAIRness der veröffentlichten Dateien zu verbessern, werden verschiedene Maßnahmen angewandt, von der Konvertierung in maschinenlesbare Formate über die Anreicherung von Metadaten bis zum Hinzufügen einer Readme-Datei, um einen wissenschaftlichen Kontext zu schaffen. Die Verbesserungen werden auf das Instrument der nächsten Generation angewandt, das sich derzeit im Aufbau befindet, und dienen als allgemeiner Ansatz für die Veröffentlichung von Daten im Forschungsbereich der Hochenergiephysik.

Enstprechend den FAIR-Prinzipien haben wir einen Arbeitsablauf für das Energy In-Situ Laboratory Berlin (EMIL) entwickelt, das eine einzigartige Instrumentierungen für die Analytik mit einer Abscheidungsanlage im industriellen Maßstab direkt verbindet. Die (Meta-)Daten-Aufnahme wurde durch das Einbinden einer Instrument-PID, eines elektronischen Laborbuches und eines Systems zur Probenverfolgung verbessert, zusammen mit einem Lehrgang für die Mitarbeitendenn. Eine automatische Verarbeitung der (Meta-)daten wurde implementiert, um die erzeugten NeXus-Dateien im ICAT-Repository öffentlich zugänglich zu machen.

Am im Aufbau befindlichen ALPS II-Großexperiment bei DESY entwickeln wir Strategien zur Erfassung und Organisation der Datenaufnahme von komplexen, hochdynamischen Versuchsaufbauten. Die Verwendung des HDF5-Dateiformats zur Speicherung von (Meta-)Daten für die Teilchenphysik-Forschung wird dahingehend überprüft, inwieweit der NeXus-Standard für die Neutronen- und Röntgenforschung erfüllt werden kann. In Kombination mit anderen Anwendungsfällen erkunden wir die Vorteile und Grenzen der NeXus Definition Language, um die Forschungsbereiche von Neutronen-, Röntgen- und Teilchenphysik mit dem selben Standard abzudecken.

Simulationen spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von Instrumenten, da sie als digitaler Vorläufer des realen Objekts eine umfassende Beschreibung des Aufbaus enthalten. Leider wird diese digitale Darstellung oft vernachlässig. Um die Symbiose von simuliertem und physischem Instrument über die Inbetriebnahme hinaus zu erhalten, verbinden wir beide Welten über eine NeXus-Datei. Die (Meta-)Daten der physischen Aquarius-Beamline am BESSY II und ihre digitale Umsetzung mit der Ray-UI-Simulationssoftware bereichern die Instrumentenbeschreibung im Sinne der FAIR-Prinzipien und erhöhen so die Wiederverwendbarkeit von experimentellen und Simulationsdaten.