NFDI4DataScience

In den letzten Jahren fand ein Paradigmenwechsel statt: Berechnungsmethoden arbeiten zunehmend mit datengetriebenen und oft auf Deep-Learning-basierten Ansätzen. Das führt zu einer zunehmenden Etablierung und Sichtbarkeit von Data Science als einer Disziplin, die vom technischen Fortschritt auf dem Gebiet der Informatik angetrieben wird und gleichzeitig von großer Relevanz für viele weitere wissenschaftliche Disziplinen ist. Transparenz, Reproduzierbarkeit und Fairness sind aufgrund der Komplexität moderner Data-Science-Methoden, die oft auf einer Kombination aus Code, Modellen und Daten für das Training basieren, zu entscheidenden Herausforderungen für Data Science und Artificial Intelligence geworden.

Ziel von NFDI4DataScience ist der Aufbau einer Community-getriebenen Forschungs­daten­infra­struktur für Datenwissenschaften und künstliche Intelligenz. Das Konsortium konzentriert sich auf verschiedene Arten von Daten und IT-Lösungen, die sich innerhalb der wissenschaftlichen Community etabliert haben. Dazu zählen Veröffentlichungen, Daten, Modelle und Software-Code. Transparenz, Reproduzierbarkeit und Fairness sind wichtige Herausforderungen. NFDI4DataScience wird alle Schritte des interdisziplinären Forschungsdatenlebenszyklus unterstützen, einschließlich der Sammlung/Erstellung, Verarbeitung, Analyse, Veröffentlichung, Archivierung und Wiederverwendung von Ressourcen im Bereich Data Science und Artificial Intelligence.