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08/23/2024 12:35

BAM entwickelt effizientere Workflows für computergestützte Materialwissenschaft

Oliver Perzborn Referat Kommunikation, Marketing
Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)

    Berlin, 23.08.2024 – Die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) entwickelt im DFG-Sonderforschungsbereich FONDA effizientere Tools, um die Sicherheit von Werkstoffen deutlich zu verbessern. Die Erzeugung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen hat eine zunehmende Bedeutung für die gezielte Suche nach neuen Werkstoffen sowie für die Optimierung vorhandener Materialien. Die dafür notwendigen Workflows sind in der Materialwissenschaft oft zu komplex, um ausreichend präzise ausgeführt werden zu können.

    Berlin, 23.08.2024 – Die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) entwickelt im DFG-Sonderforschungsbereich FONDA effizientere Tools, um die Sicherheit von Werkstoffen deutlich zu verbessern. Die Erzeugung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen hat eine zunehmende Bedeutung für die gezielte Suche nach neuen Werkstoffen sowie für die Optimierung vorhandener Materialien. Die dafür notwendigen Workflows sind in der Materialwissenschaft oft zu komplex, um ausreichend präzise ausgeführt werden zu können.

    Wissenschaftliche Erkenntnisse basieren zunehmend auf der computergestützten Analyse großer Datenmengen. Forscher*innen sind dazu auf optimale Datenanalyse-Workflows (DAWs) angewiesen, d.h. auf strukturierte Prozesse, die eine effiziente Verarbeitung und Analyse erhobener Daten ermöglichen. DAWs sind ihrerseits hochkomplex, sie benötigen lange Entwicklungszeiten und stehen daher Wissenschaftler*innen 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, z.B. 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.

    Koordiniert wird FONDA von der Humboldt-Universität, Berlin. Beteiligt sind neben der BAM auch die Charité, die Freie Universität Berlin, das Geoforschungszentrum Potsdam, das Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin, die Technische Universität Berlin, die Technische Universität Darmstadt, die Universität Potsdam sowie das Berliner Zuse-Institut.


    More information:

    https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/414984028?context=projekt&task=showDeta...;


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    Wissenschaftliche Erkenntnisse basieren zunehmend auf der computergestützten Analyse großer Datenmengen. Forscher*innen sind dazu auf optimale Datenanalyse-Workflows (DAWs) angewiesen..
    Wissenschaftliche Erkenntnisse basieren zunehmend auf der computergestützten Analyse großer Datenmen ...
    Mahemud
    Adobe Stock


    Criteria of this press release:
    Journalists, Scientists and scholars
    Information technology, Materials sciences
    transregional, national
    Research projects
    German


     

    Wissenschaftliche Erkenntnisse basieren zunehmend auf der computergestützten Analyse großer Datenmengen. Forscher*innen sind dazu auf optimale Datenanalyse-Workflows (DAWs) angewiesen..


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