Ontologies4Cat: investigating the landscape of ontologies for catalysis research data management

Im Zeitalter der wissenschaftlichen Digitalisierung ist es für maschinenverarbeitbare Daten entscheidend, dass sie auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar (FAIR) sind. Ontologien spielen eine wichtige Rolle beim Erreichen von FAIRness, indem sie Wissen in einem maschinenverständlichen Format darstellen. Daten aus der Katalyseforschung sind oft komplex und vielfältig und erfordern eine breite Sammlung von Ontologien. Bestehende Ontologieportale helfen zwar bei der Entdeckung von Ontologien, aber es fehlt ihnen an einer tiefgreifenden Klassifizierung, und es gibt keine Qualitätsmetriken, die sich speziell auf Ontologien für die Katalyseforschung beziehen.

Diese Arbeit von Alexander Behr, Hendrik Borgelt und Prof. Dr. Norbert Kockmann von unserem Partner TU Dortmund schlägt einen systematischen Ansatz zur Sammlung von Ontologie-Metadaten vor, der sich auf die Wertschöpfungskette von Katalyseforschungsdaten konzentriert. Die Ontologien werden nach Teilbereichen der Katalyseforschung klassifiziert, was einen effizienten Vergleich ermöglicht. Es werden ein Workflow und eine Codebasis für die Darstellung von Metadaten auf GitHub bereitgestellt, zusammen mit einer Methode zur automatischen Zuordnung von Ontologieklassen, die Einblicke in die Verwandtschaft bietet. Die Methodik ist auf Wiederverwendbarkeit ausgelegt und kann an andere Ontologiesammlungen oder Wissensdomänen angepasst werden. Die Ontologie-Metadaten und der entwickelte Code sind in einem GitHub-Repository verfügbar: https://github.com/nfdi4cat/Ontology-Overview-of-NFDI4Cat.

Wenn die Zusammenfassung Ihr Interesse geweckt hat, können Sie die Veröffentlichung hier finden.

Ein Vokabular für alle Bereiche der Katalyse wurde in NFDI4Cat initiiert. Beginnend mit der Photokatalyse fügen wir mehr und mehr Begriffe aus anderen Bereichen der Katalyse und verwandten Disziplinen wie Chemieingenieurwesen oder Materialwissenschaft hinzu.

Mit der Hilfe von Frau Susanne Arndt vom Leibniz Information Centre for Science and Technology University Library ist es gelungen dieses tolle Tool zu veröffentlichen.

Hier können Sie es finden.

 

 

Im Bereich der Katalyseforschung ist die mikrokinetische Modellierung ein wichtiges Instrument zum Verständnis der Oberflächenkinetik und zur Entwicklung effizienter Katalysatoren. Ihre Entwicklung erfordert jedoch traditionell Fachwissen, Ressourcen und Zeit.

Um diese Herausforderung zu bewältigen, wird die Automatisierung zu einer transformativen Kraft. Jüngste Fortschritte bei digitalen Tools und Software rationalisieren den Prozess und beschleunigen die Modellentwicklung und -validierung. Durch die Automatisierung von Aufgaben und die Nutzung von Rechenleistung können Forschende ein breiteres Spektrum an katalytischen Systemen effizient und mit weniger Fehlern erforschen.

Diese Verlagerung hin zur Automatisierung läutet eine neue Ära der Katalyseforschung ein, die durch beschleunigte Entdeckungen und verbesserte Präzision gekennzeichnet ist. Die weitere Entwicklung der Automatisierung verspricht tiefgreifende Auswirkungen auf die Katalyseforschung und eröffnet ungeahnte Möglichkeiten für Innovation und Fortschritt.

Ein Team des KIT rund um unseren Partner Prof. Dr. Olaf Deutschmann, bestehend aus Rinu Chacko, Dr. Hendrik Gossler und Dr. Sofia Angeli hat ein spannendes neues Paper in ChemCadChem veröffentlicht indem es um diese Thematik geht. Der Titel lautet „Vernetzte digitale Lösungen zur Beschleunigung der Modellierung der Reaktionskinetik in der Katalyse“. Sie können das Paper hier finden.

Allgemeine Informationen: Die katalysebezogenen Wissenschaften spielen eine zentrale Rolle bei der effizienten Produktion in verschiedenen Industriezweigen. Das NFDI4Cat-Konsortium widmet sich dem Aufbau einer robusten Forschungsdateninfrastruktur für katalysebezogene Wissenschaften, die eine Brücke von molekularen Studien zu großtechnischen Produktionsreaktoren schlägt. Der Schwerpunkt liegt dabei auf den Ingenieurwissenschaften, entsprechend der DFG-Fachsystematik.

Die Verpflichtungen von NFDI4Cat umfassen:

• Standardisierte Prozesse und Unterstützungsdienste
• Entwicklung von Fachvokabular
• Aufbau von Verbindungen innerhalb der NFDI4Cat-Gemeinschaft und international
• Verbesserung der Fähigkeiten im Bereich digitales und Forschungsdatenmanagement (RDM)
• Etablierung von offenen, klar definierten Datenstrukturen und interdisziplinären Metadatenstandards
• Erleichterung der Datenzusammenarbeit zwischen Katalyseforschenden
• Bereitstellung von Software und Tools auf der Grundlage von FAIR-Datenprinzipien
• Integration mit nationalen, europäischen und globalen Forschungsdatendiensten

Zusammensetzung des NFDI4Cat-Teams: Das Team besteht aus 16 fachkundigen Partnern aus den Bereichen Katalyse, Datenwissenschaft, Hochleistungsrechnen und maschinellem Lernen. Es wurde ein Industriebeirat eingerichtet, um die Relevanz der Ergebnisse für die Mitglieder aus der Industrie zu prüfen und die Beziehungen zum Industriesektor zu stärken.

Weitere Einzelheiten und Ergebnisse finden Sie in dem vollständigen Bericht.

In der sich rasch entwickelnden Landschaft der Informationstechnologie hat sich die Verschmelzung von künstlicher Intelligenz (KI) und datengesteuertem Forschungsdatenmanagement (RDM) als entscheidende Kraft bei der Neugestaltung des Umgangs mit Forschungsdaten erwiesen. Um die neuesten Entwicklungen in diesem dynamischen Bereich zu erforschen, wird eine Sonderausgabe in ITIT (Information Technology: Methods and Applications of Informatics and Information Technology) im Jahr 2024 unter Golden Open Access veröffentlicht werden. Dieses Sonderheft widmet sich der Schnittmenge von KI und RDM innerhalb der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI).

Call for Papers

Der Call for Papers lädt Forschende, Praktiktizierende und Fachleute ein, Originalarbeiten und innovative Lösungen einzureichen, die sich mit der Integration von KI-Technologien in das Management, die gemeinsame Nutzung und die Bewahrung von Forschungsdaten über alle Disziplinen hinweg im Rahmen der NFDI beschäftigen.

Wichtige Termine:

Einreichungsfrist für Beiträge: 01.03.24
Benachrichtigung über die Annahme: 30.04.24
Abgabetermin für druckfertige Beiträge: 30.06.24
Veröffentlichung des Sonderheftes: 01.07.24

Für das Sonderheft sind Beiträge zu einer Vielzahl von Themen erwünscht, unter anderem zu folgenden:

• KI-gesteuerte Datenkuratierung und Metadatenanreicherung
• Anwendungen des maschinellen Lernens für die Datenqualitätssicherung im RDM
• Automatisierte Arbeitsabläufe für die Datenerkennung und -integration
• Intelligente Datenspeicherung und Bewahrungsstrategien
• Kollaborative Tools für den interdisziplinären Datenaustausch
• Ethische, rechtliche und soziale Überlegungen bei KI-gesteuerten RDM-Lösungen
• Fallstudien und bewährte Verfahren bei der Implementierung von KI in NFDI-Konsortien

 

Richtlinien für die Einreichungen:

Forschende sind eingeladen, Beiträge von bis zu 8 Seiten im zweispaltigen Format einzureichen. Detaillierte Anweisungen und Hinweise finden Sie in den Einreichungsrichtlinien, die unter Submission Guidelines abrufbar sind.

Für weitere Anfragen und Beiträge kontaktieren Sie bitte Prof. Dr. Sonja Schimmler unter nfdi4ds@fokus.fraunhofer.de.

Diese Sonderausgabe bietet Forschenden die Möglichkeit, ihre Arbeit an der Spitze von KI und RDM im Kontext der NFDI vorzustellen. Durch die Förderung der Zusammenarbeit und den Austausch von Erkenntnissen soll die Ausgabe einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung der Praktiken des Forschungsdatenmanagements im digitalen Zeitalter leisten. Forscherinnen und Forscher sind aufgerufen, ihre Beiträge einzureichen und Teil dieser transformativen Reise in der ITIT-Sonderausgabe 2024 zu sein.

Willkommen an der Spitze der Innovation im Forschungsdatenmanagement – wir stellen Ihnen LARAsuite vor, ein Portal für automatisierte semantische (Meta-)Datenanreicherung und optimierte Laborprozesse!

LARAsuite ist ein umfassendes und offen zugängliches Programm aus Anwendungen, Bibliotheken, Datenbanken und Werkzeugen, die sorgfältig für die Planung, Verwaltung, Erstellung, Überwachung und Auswertung manueller und automatisierter Laborprozesse entwickelt wurden.

Die übergreifende Vision von LARAsuite ist es, ein einheitliches Framework mit standardisierten Kommunikationsprotokollen und Datenformaten zu schaffen, das alle Facetten der Laborarbeit abdeckt. Dies gewährleistet eine nahtlose Integration und Zusammenarbeit in den verschiedenen Phasen der experimentellen Verfahren.

In einem Flash Pitch Event auf der Annual Digital Catalysis & Catalysis-Related Sciences Conference 2023 (ADCR23) am 3. November 2023 präsentierte Dr. Mark Doerr von der Universität Greifswald die transformativen Fähigkeiten von LARAsuite. Dr. Doerr ging auf die Funktionalität des Programms ein und zeigte, wie es das Management von Laborprojekten revolutionieren kann. Die Veranstaltung bot einen Einblick aus erster Hand in das Potenzial dieser Freeware zur Steigerung von Effizienz und Präzision in Forschungsabläufen.

Entdecken Sie die Zukunft des Labormanagements und der Anreicherung von Forschungsdaten, indem Sie sich den Flash Pitch mit Dr. Mark Doerr auf unserem Youtube Channel ansehen.

Die Werner Siemens-Stiftung (WSS) hat ein langfristiges „Jahrhundertprojekt“ angekündigt, in dem ein Forschungszentrum zur Entwicklung katalytisch getriebener Produktionsverfahren für eine mehrdimensionale Kreislaufwirtschaft in der chemischen Industrie entstehen soll. Es wurden insgesamt 123 Ideen für das Projekt von Forschenden aus Deutschland, Österreich und der Schweiz eingereicht.

Mit einer Zuwendung von 100 Millionen Schweizer Franken über zehn Jahre wurde das Projekt „catalaix: Katalyse für eine Kreislaufwirtschaft“ ausgewählt. Es zielt darauf ab, effizientes Recycling von Kunststoffgemischen und die Wiederverwendung molekularer Bausteine in einer vielseitigen, flexiblen Kreislaufwirtschaft zu ermöglichen.

Das Zentrum, wird von den Professoren Regina Palkovits und Jürgen Klankermayer von der RWTH Aachen geleitet, wird sich auf die Entwicklung neuer Katalyseverfahren konzentrieren, um Produkte am Ende ihres Lebenszyklus gezielt abzubauen und wiederzuverwenden. Diese Initiative soll einen bedeutenden Beitrag zur nachhaltigen Transformation der Chemieindustrie leisten und wurde als das bisher größte Vorhaben der Werner Siemens-Stiftung gestartet.

Wir sind stolz darauf Regina Palkovits ebensfalls Teil unseres NFDI4Cat Teams nennen zu dürfen und wünschen Ihr und Jürgen Klankermayer viel Erfolg für das spannende und vielversprechende Projekt.

Wenn Ihr Interesse geweckt wurde, lesen Sie sich gerne hier weiter.

© WSS

NFDI4Cat und Chemistry Europe sind stolz, Dr. Mark Doerr als Gewinner des Digital Chemist Award 2023 bekannt zu geben. Der gemeinsam von NFDI4Cat und Chemistry Europe verliehene Preis unterstreicht die Bedeutung der FAIR-Prinzipien – Findability, Accessibility, Interoperability und Reusability – in der wissenschaftlichen Forschung.

 

Dr. Mark Doerr: Das Profil des Preisträgers

Dr. Doerr ist von Beruf Biochemiker und Programmierer und arbeitet am Institut für Biotechnologie und Enzymkatalyse der Universität Greifswald in der Arbeitsgruppe von Prof. Dr. Uwe T. Bornscheuer. Sein Fokus liegt auf dem tiefen, mechanistischen Verständnis von Biokatalysatoren, die auch für industrielle Anwendungen maßgeschneidert werden können. Die Auszeichnung, die während der Annual Digital Catalysis-Related Sciences Conference 2023 (ADCR 2023) in Frankfurt am Main verliehen wurde, würdigt seine innovative Arbeit an LARAsuite.

 

„Mein besonderer Dank gilt meiner Frau und meiner Familie für ihre unermüdliche Unterstützung sowie Stefan Born, Stefan Maak, Prof. Dr. Uwe T. Bornscheuer, den Teams des KIWI-bioblab und des NFDI4Cat TA1-3 für ihre unschätzbare Unterstützung sowie den brillanten Entwicklern hinter den Werkzeugen, die das Rückgrat von LARAsuite bilden – Ihre Beiträge haben meinen Weg entscheidend geprägt.“  – Dr. Mark Doerr

 

LARAsuite: Ein revolutionäres Werkzeug für die digitale Chemie

Dr. Doerrs preisgekrönte Innovation, die LARAsuite, ist eine umfassende Sammlung von Anwendungen, Datenbanken, offenen Kommunikationsprotokollen und Werkzeugen, die darauf abzielen, die wissenschaftliche Forschung zu verbessern und zu vereinfachen. Es ist nicht nur ein weiteres Electronic Lab Notebook (ELN), sondern eine modulare Plattform der nächsten Generation, die alle Aspekte der Laborarbeit abdeckt und den Aufwand für die manuelle Dokumentation drastisch reduziert. LARAsuite zeichnet sich durch den automatisierten Umgang mit großen Datensätzen aus, wobei der Schwerpunkt auf Design-of-Experiments, KI und Machine-Learning-Anwendungen liegt. LARAsuite zeichnet sich als umfassendes, öffentlich zugängliches Toolkit für die wissenschaftliche Gemeinschaft aus und richtet sich an Wissenschaftler, die sich auf ihre kreative und explorative Arbeit konzentrieren können und nicht auf die Dokumentation.

 

Hauptmerkmale von LARAsuite

1. Modularität und Vielseitigkeit: Es umfasst eine Reihe von Modulen, die verschiedene Aspekte der wissenschaftlichen Arbeit abbilden. Sie verbindet nahtlos die Modularität der Open-Source-Software Django mit den Konzepten des Linked-Data-/Semantic-Web-Bereichs. Das Ergebnis ist, dass die Daten von LARASuite automatisch Wissensgraphen aufbauen, eine Funktion, die in anderen ELNs nicht üblich ist.
2. Einheitliches Framework: LARAsuite zielt darauf ab, alle Arbeitsschritte im Labor in einem standardisierten Rahmen zu kapseln, der offene Kommunikationsprotokolle und Datenformate wie SiLA2, JSON-LD (SciDat) und AnIML verwendet.
3. Integration mit Roboterplattformen: Die Fähigkeit zur Integration mit Roboterplattformen für die Katalysatorentwicklung mit hohem Durchsatz ist ein Beweis für die fortschrittlichen Fähigkeiten des Systems bei der Verwaltung von Steuerung und Daten in komplexen, modernen automatisierten Laborumgebungen.
4. Bildung und Öffentlichkeitsarbeit: Dr. Doerr stellt sein Fachwissen über seinen YouTube-Kanal zur Verfügung und informiert die Nutzer über die effektive Nutzung von LARAsuite.

 

Über den Digital Chemist Award

Der NFDI4Cat – Digital Chemist Award ist nicht nur eine Auszeichnung, sondern eine Mission, um Wissenschaftler in den Bereichen Chemie, Katalyse und Materialwissenschaften zu unterstützen. Er unterstreicht die Bedeutung des Verständnisses und der Umsetzung der FAIR-Prinzipien – Findability, Accessibility, Interoperability und Reusability – in der Forschung. Diese Initiative von NFDI4Cat und Chemistry Europe belohnt Wissenschaftler, die bei der Umsetzung dieser Prinzipien Pionierarbeit geleistet haben, mit einem Geldpreis, der von der hte GmbH und der BASF SE verliehen wird, und fördert ihre bahnbrechenden Arbeiten.

Die Bekanntgabe der Leistung von Dr. Doerr war ein Höhepunkt der ADCR 2023, die im DECHEMA-Haus in Frankfurt am Main stattfand. Hier feierte die wissenschaftliche Gemeinschaft die Überschneidung von digitaler Innovation und Katalyseforschung.

Bei der Preisverleihung würdigten Dr. Katrin Friese von der BASF SE und Prof. Stephan Schunk von der hte GmbH gemeinsam mit den Vertretern von Chemistry Europe – Dr. Charlotte Gers-Panther und Dr. Sandra Gonzales Gallardo – sowie dem Sprecher von NFDI4Cat, Andreas Förster, die bahnbrechende Arbeit von Dr. Doerr.

 

Nächste Schritte

Chemistry Europe hat Dr. Doerr eingeladen, einen „Perspective“-Artikel für ChemCatChem zu schreiben, in dem er sein innovatives Tool vorstellt. Außerdem wird Dr. Dörr an einem virtuellen Symposium für Chemistry Europe teilnehmen, um das Bewusstsein für die Bedeutung der FAIR-Prinzipien, des Forschungsdatenmanagements (RDM) und der gemeinsamen Nutzung von Daten in diesem Bereich weiter zu schärfen. Der Termin wird demnächst bekannt gegeben….

 

Die Leistung von Dr. Mark Doerr bei der Entwicklung der LARAsuite ist ein bedeutender Meilenstein im Bereich der digitalen Chemie. Sie soll die Gemeinschaft dazu inspirieren, diesen Rahmen für die nächste Generation der Wissenschaft mitzugestalten und zu erweitern. Seine Arbeit veranschaulicht die Essenz des Digital Chemist Award, indem sie die Anwendung der FAIR-Prinzipien auf praktische, innovative und zugängliche Weise vorantreibt. Sein Beitrag ist nicht nur ein Werkzeug für die Wissenschaftler von heute, sondern eine Grundlage für die Zukunft der digitalen Katalyse und der katalysebezogenen Wissenschaften.

In der Welt der wissenschaftlichen Forschung sind Daten das Lebenselixier, das Innovationen und Entdeckungen vorantreibt. Die verschiedenen Disziplinen stehen jedoch oft vor einzigartigen Herausforderungen, wenn es um die Verwaltung und Nutzung dieser wertvollen Ressource geht. Am 29. September unternahm der Eröffnungs Workshop, der vom Kolloquium Physikalische Wissenschaften in der NFDI ausgerichtet und von NFDI4Chem, NFDI4Cat, DAPHNE4NFDI und FAIRmat unterstützt wurde, einen wichtigen Schritt zur Bewältigung dieser Herausforderungen. Die Veranstaltung zielte darauf ab, das interdisziplinäre Verständnis zu fördern, indem gemeinsame Perspektiven und Ziele beleuchtet wurden.

Höhepunkte des Webinars:

• Erkundung der FAIR-Datenprinzipien: Das Webinar war eine fesselnde Reise in die Welt der FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable)-Datenprinzipien. Unsere fachkundigen Referenten erläuterten die Instrumente, mit denen diese Grundsätze zum Nutzen von Forschenden in verschiedenen NFDI-Konsortien angewendet werden können.
• Die Vorteile der FAIR-Datenprinzipien: Unsere Referenten betonten die entscheidende Bedeutung der Einhaltung der FAIR-Datengrundsätze. Diese Prinzipien verbessern das Datenmanagement, fördern die Zusammenarbeit und beschleunigen wissenschaftliche Durchbrüche und bieten wertvolle Einblicke in die Zukunft der Forschung.

• Herausforderungen und Lösungen: Die Teilnehmenden beteiligten sich aktiv an anregenden Diskussionen über die Herausforderungen, die bei der Umsetzung der FAIR-Datengrundsätze auftreten. Gemeinsam erkundeten wir innovative Lösungen, die das Potenzial haben, die Landschaft des Forschungsdatenmanagements neu zu gestalten.

Unglaubliche Beteiligung: Über 50 Teilnehmende aus der ganzen Welt bereicherten unsere Diskussionen mit ihren wertvollen Beiträgen während der Fragerunden. Die Veranstaltung war eine Zusammenkunft kluger Köpfe!

Webinar-Ressourcen: Die Präsentationsfolien sind unter Unlocking the Potential of Data – FAIR Data Principles in NFDI (zenodo.org) zugänglich, so dass interessierte Zuhörende den Inhalt vertiefen können.

 

Eine Aufzeichnung der Präsentationen ist auf unserem Youtube-Kanal hochgeladen:

Bericht zur Kooperation mit der Hokkaido University von Frau Prof. Jennifer Strunk

Auf unserer Webseite möchten wir Ihnen gerne die wertvollen Erfahrungen von Frau Prof. Jennifer Strunk vorstellen, die sie während ihrer Zusammenarbeit mit Prof. Keisuke Takahashi in Japan gesammelt hat. Ihre Kooperation mit der renommierten Hokkaido Universität hat einen bedeutenden Beitrag dazu geleistet, die Ziele von NFDI4Cat auch im internationalen Kontext weiterzuentwickeln.

Im Dezember 2022 reisten Prof. Jennifer Strunk und Dr. Abdo Hezam Mohsen für eine Woche nach Sapporo, um die Aktivitäten in NFDI4Cat zu vernetzen mit Prof. Keisuke Takahashi, der zu den international führenden Experten auf dem Gebiet der „Data Science in Catalysis“ zählt.

Es war das Ziel des Aufenthalts, am Beispiel der „Halide Perovskites“ in photokatalytischen Anwendungen, die in NFDI4Cat entwickelten und weiter zu entwickelnden Ontologien und Datenbanken zu vergleichen mit den laufenden Datenbanken der Takahashi-Gruppe. Letztere sind aber nicht thematisch weit gefasst, wie es das Ziel in NFDI4Cat ist, sondern sie beziehen sich sehr eng auf das Forschungsthema der heterogen-katalysierten Methanaktivierung. Der Ansatz in NFDI4Cat kann folglich als „top down“ beschrieben werden, während hier eher ein „bottom up“-Ansatz verfolgt wurde.

In Japan wurde folgende Arbeitsteilung verfolgt: Jennifer Strunk arbeitete in Zusammenarbeit mit Dr. Lauren Takahashi als einschlägiger Expertin an der Ontologieentwicklung, während Abdo Mohsen mit Keisuke Takahashi an den Datenbanken arbeitete, bzw. an der Extraktion der Daten aus der Datenbank und der Einbindung in das maschinelle Lernen. Das von deutscher Seite nach Japan mitgebrachte Thema innerhalb der Photokatalyse war für die japanischen Partner neu.

Es konnte ein tiefgreifendes Verständnis der Sichtweise der anderen Seite erreicht werden und die Ontologie wurde visualisiert. Abdo Mohsen lernte den Aufbau der Datenbank, die automatisierte Extraktion der Daten, und er wendete sie an auf eine von ihm mitgebrachte Excel-Tabelle zu literaturbekannten Daten zur photokatalytischen Aktivität der halide perovskites. Das maschinelle Lernen selbst schlug fehl, was aber zu der entscheidenden Erkenntnis führte, dass die heutzutage in wissenschaftlichen Publikationen berichteten Daten nicht ausreichend sind. Es fehlt vor allem an negativen Ergebnissen, und die Detailtiefe in der Berichterstattung der experimentellen Parameter ist unzureichend. Beides sind wichtige Erkenntnisse, um es in NFDI4Cat besser zu machen. Eine Publikation der Ergebnisse in einem kurzen Artikel (bspw. als perspective article) wird angestrebt.

 

„Das maschinelle Lernen selbst schlug fehl, was aber zu der entscheidenden Erkenntnis führte, dass die heutzutage in wissenschaftlichen Publikationen berichteten Daten nicht ausreichend sind. Es fehlt vor allem an negativen Ergebnissen, und die Detailtiefe in der Berichterstattung der experimentellen Parameter ist unzureichend. Beides sind wichtige Erkenntnisse, um es in NFDI4Cat besser zu machen.“

– Frau Prof. Jennifer Strunk

 

Möglichkeiten zum gezielten internationalen Austausch sind ein Gewinn für NFDI4Cat, und der aktuell vorangetriebene Aufbau der Aktivitäten in diesem Bereich wird sehr positiv bewertet. Der Aufenthalt in Japan wäre ohne die Unterstützung durch NFDI4Cat nicht möglich gewesen. Zwar war die Vermutung, dass maschinelles Auswerten von Literaturdatenbank an den Daten selbst scheitern könnte, bereits vorher vorhanden, aber wir konnte sie in dieser Zusammenarbeit nun verifizieren. Damit wurde der Grundstein gelegt, es in NFDI4Cat besser zu machen. Dazu half auch die Verständigung der Wissenschaftler auf den Gebieten der thermischen Katalyse (Japan) und der Photokatalyse (Deutschland), denn die japanischen Datenbanken beziehe keine photongetriebenen Prozesse mit ein. Die so erreichte Verbreiterung der Wissensbasis auf beiden Seiten bringt auch das Feld der „Data Science“ als solche voran.