Data Science und Künstliche Intelligenz

Das Projekt FAIR Data Spaces hat die Grundlagen gelegt für gemeinsame Datenräume für Wirtschaft und Wissenschaft, aufbauend auf den Prinzipien auffindbarer, zugänglicher, interoperabler und wiederverwendbarer Daten. Höhepunkte im Projektjahr 2024 waren Open-Source-Demonstratoren, die Brücken zwischen Forschungsdateninfrastrukturen und privatwirtschaftlich organisierten Datenräumen schlagen und den Mehrwert des Datenaustauschs zeigen, fünf Folgen eines neuen Podcast und Beratung zu innovativer Datenpolitik. 

Das Projekt FAIR Data Spaces, gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) und koordiniert vom Fraunhofer FIT von 2021 bis 2024, hat die Grundlagen gelegt für gemeinsame Datenräume für Wirtschaft und Wissenschaft: aus organisatorischer, rechtlicher und technischer Perspektive und aufbauend auf den FAIR-Prinzipien, was bedeutet, dass Daten auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar sein sollen. Im Jahr 2024 hat das Projekt in erster Linie mit zusätzlichen Demonstratoren, einer Podcast-Serie und Politikberatung die praktische Perspektive bedient.

Die ursprünglich im Projektverbund entwickelten Datenraum-Demonstratoren (für verteilte Datenanalyse, visuelle Analyse geografischer Biodiversitätsdaten und Datenqualitätssicherung) hatten zuvor bestehende Dienste der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) in industriekompatible Clouds skaliert.

Darüber hinaus hat Fraunhofer FIT eine offene Ausschreibung zur Umsetzung weiterer Demonstratoren initiiert. Dabei lag der Fokus auf kreativen Demonstrationen des Mehrwerts des Datenaustauschs zwischen Forschungsorganisationen und Unternehmen sowie insbesondere auf dem Brückenbau zwischen je einer in Betrieb befindlichen Forschungsdateninfrastruktur und einem privatwirtschaftlich organisierten Datenraum. Dies führte zu Demonstratoren für den Austausch von Ergebnissen klinischer Studien und Informationen zu medizinischen Produkten, digitalen Gesundheitsanwendungen, digitalen Zwillingen für nachhaltige Batterieproduktion und die Berechnung von ESG-Scores für die Nachhaltigkeit von Landbesitz durch Biodiversitätsanalyse von Satellitenbildern.

Einige dieser Demonstratoren, rechtliche Grundlagen des Datenteilens sowie die FAIR-Prinzipien und ihr Bezug zu Datenräumen wurden in den fünf Debüt-Folgen der fortlaufenden Serie »NFDI Podcast – For a FAIR Data Future« behandelt.

Auf Grundlage der Erfahrungen aus FAIR Data Spaces hat Verbundkoordinator Dr. Christoph Lange-Bever den Digitalausschuss des Deutschen Bundestages in dessen Anhörung zu innovativer Datenpolitik beraten. Zudem trägt Fraunhofer FIT bei zur Mission KI, der Nationalen Initiative für Künstliche Intelligenz und Datenökonomie, deren Projekte FDO One und FDO Connect die Entdeckung von Daten über Datenräume hinweg mittels FAIR Digital Objects verwirklichen. Weitere Informationen: www.nfdi.de/fair-data-spaces