In der U Bremen Research Alliance kooperieren die Universität Bremen und zwölf Forschungsinstitute der vier deutschen Wissenschaftsorganisationen sowie das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, alle mit Sitz im Bundesland Bremen. In den Einrichtungen der Allianz arbeiten über 6.000 Menschen.

Die Zusammenarbeit erstreckt sich über die vier Wissenschaftsschwerpunkte Meeres-, Polar- und Klimaforschung, Materialwissenschaften und ihre Technologien, Gesundheitswissenschaften und Minds, Media, Machines und somit buchstäblich von der Tiefsee bis ins Weltall.

Die Bereiche Forschungsdaten, Digitalisierung und Data Science bilden einen wichtigen Baustein der Arbeit der Mitglieder der U Bremen Research Alliance:

Durch neue Technologien und die Zunahme an Big-Data-Anwendungen werden, im Zuge des Einsatzes digitaler Möglichkeiten, in der Wissenschaft immer größere Datenmengen erhoben, automatisch generiert und kontinuierlich gespeichert. Damit Forschungsdaten nachhaltig, disziplinübergreifend und verlustfrei genutzt werden können, müssen sie FAIR sein, d.h. auffindbar (Findable), zugänglich (Accessible), interoperabel (Interoperable) und wiederverwendbar (Re-usable). Die Etablierung eines kooperativen und disziplinübergreifenden Forschungsdatenmanagements ist der Schlüssel für die optimale Wertschöpfung aus multidisziplinären Daten. Damit können eine deutliche Steigerung des wissenschaftlichen Erkenntnisgewinns und des gesellschaftlichen Nutzens der Wissenschaft einhergehen (siehe White Paper der UBRA).

Im Leitprojekt Forschungsdatenmanagement und Data Science der U Bremen Research Alliance werden die Aktivitäten der Mitglieder in diesen Bereichen gebündelt, die NFDI-Konsortien mit Bremer Beteiligung vernetzt und deren Entwicklungen/Services im Bremer FDM-Ökosystem integriert. Durch die aktive Beteiligung ihrer Mitglieder an aktuell acht der bundesweit neunzehn Vorhaben zum Aufbau einer Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) bringt die U Bremen Research Alliance beste Voraussetzungen mit, um Forschungsdatenmanagement disziplin- und institutionenübergreifend auch im Zusammenspiel mit anderen Standorten umzusetzen.

Ein zentraler Baustein des Projekts ist das, mit Unterstützung des Landes Bremen initiierte, Trainingsprogramm „Data Train – Training in Research Data Management and Data Science“ für Promovierende. Data Train und das an der Universität Bremen beheimatete „Data Science Center“ sind – im Zusammenspiel mit den Vorhaben zum Aufbau einer Nationalen Forschungsdateninfrastruktur – zwei entscheidende Grundpfeiler, um die Wissenschaft in Bremen auf diese neuen Herausforderungen auszurichten.

Angebote und Aktivitäten im Rahmen des Leitprojekts sind u.a.:

• Arbeitsgruppe Forschungsdaten: Bündelung der Aktivitäten in der U Bremen Research Alliance, informeller Austausch, Vernetzung der NFDI-Konsortien vor Ort,  White Paper zum kooperativen FDM
• Austauschgruppen zu Unterthemen auf operativer Ebene (über konkrete Herangehens-/Vorgehensweisen)
• Trainingsprogramm Data Train für Promovierende (wenn immer möglich geöffnet für Externe und andere Statusgruppen)
• Drei Data Stewards für drei große Wissenschaftsbereiche angesiedelt am Data Science Center der Universität Bremen

Mehr Informationen über das Leitprojekt und aktuelle Angebote finden Sie auf unserer Webseite (siehe rechts).

Kontakt:

Sprecher*innen: Prof. Iris Pigeot (BIPS, Universität Bremen, NFDI4Health), Prof. Frank Oliver Glöckner (AWI, Universität Bremen, NFDI4Biodiversity), Prof. Rolf Drechsler (Universität Bremen, Data Science Center @ UBremen, DFKI)

research-alliance@vw.uni-bremen.de; data-train@vw.uni-bremen.de

Projektpartner:

Mehr:

• White Paper: Pigeot, Iris, Glöckner, Frank Oliver, Drechsler, Rolf, Hörner, Tanja, Schönfeld, Derk Hergen, Steinmann, Lena, & Schmidt, Björn Oliver. (2021). Etablierung eines kooperativen Forschungsdatenmanagements in der U Bremen Research Alliance (Version V1). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.4775371
• Data-Train-Artikel: Hörner, Tanja, Glöckner, Frank Oliver, Drechsler, Rolf, & Pigeot, Iris. (2021). Disziplinübergreifendes Modell zur Ausbildung von Forschungsdatenmanagement und Data Science Kompetenzen: ‚Data Train – Training in Research Data Management and Data Science‘. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember). German:56-69. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8343.
• Artikel FDM & Data Science: Steinmann, Lena, Drechsler, Rolf. (2021). Verzahnung von Data Stewardship und Data Science – Wege und Perspektiven. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember), German: 83-91. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8342
• FAIRsFAIR Report: Garbuglia, Federica, Saenen, Bregt, Gaillard, Vinciane, & Engelhardt, Claudia. (2021). D7.5 Good Practices in FAIR Competence Education (1.0 DRAFT). Zenodo; https://doi.org/10.5281/zenodo.5785253