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Forschungsdaten – Aktuelles und Wissenswertes

NFDI-MatWerk/FAIRmat Spring School 2026 in Erlangen

13. Mai 2026 | von
Gruppenfoto

Quelle: Dr. Ahmed Esam Ahmed Mansour

Vom 13. bis 16. April 2026 fand an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) die NFDI-MatWerk/FAIRmat Spring School 2026 zum Thema „Forschungsdatenmanagement in den Materialwissenschaften und der Werkstofftechnik“ statt. Insgesamt 17 Teilnehmende, darunter fortgeschrittene Masterstudierende, Promovierende, Postdocs und Nachwuchswissenschaftler*innen, kamen zusammen, um sich intensiv mit FAIRen Forschungsdatenpraktiken sowie praxisnahen Tools für den Forschungsalltag auseinanderzusetzen.

 

 

Vielfältiges Programm rund um FDM-Werkzeuge

Im Mittelpunkt der viertägigen Veranstaltung stand vor allem die praktische Anwendung moderner FDM-Werkzeuge. Neben theoretischen Grundlagen zu den FAIR Data Principles erhielten die Teilnehmenden zahlreiche Gelegenheiten, selbst mit verschiedenen Programmen zu arbeiten und Forschungsdaten strukturiert zu erfassen, zu dokumentieren und weiterzuverarbeiten.

Zu den Programmhöhepunkten gehörten unter anderem:

  • Einführung in elektronische Laborjournale (ELNs): Nach einem grundlegenden Überblick beschäftigten sich die Teilnehmenden in zwei aufeinander aufbauenden Modulen intensiv mit dem Programm PASTA-ELN.
  • Praxisworkshop im Elektroniklabor der FAU: Besonders anschaulich war die Demonstration eines vollständigen Forschungsworkflows unter realen Laborbedingungen. Dabei wurden Messdaten live mit dem Programm NOMAD CAMELS erfasst und anschließend mithilfe von NOMAD Oasis und NORTH analysiert und dokumentiert.
  • Forschungsdaten veröffentlichen: Die Teilnehmenden lernten, wie Daten in NOMAD hochgeladen, strukturiert, geteilt und publiziert werden können, einschließlich der Erstellung zitierfähiger Datensätze mit DOI.
  • FDM-Plattformen kennenlernen: Darüber hinaus wurde die Plattform Coscine praktisch getestet. In den Diskussionen wurde deutlich, wie wichtig eine frühzeitige und strukturierte Datenorganisation als Grundlage für KI-gestützte Analysen und Machine-Learning-Anwendungen ist.

 

Organisation der Spring School

Organisiert wurde die Spring School gemeinsam von Dr.-Ing. Flavio Soldera (Universität des Saarlandes / EUSMAT, NFDI-MatWerk), Dr.-Ing. Ullal Pranav Nayak (Universität des Saarlandes, NFDI-MatWerk), Prof. Dr.-Ing. Luca Ghiringhelli (Karlsruher Institut für Technologie, FAIRmat) sowie Dr. Ahmed Mansour (Humboldt-Universität zu Berlin, FAIRmat).

Die gemeinsame Spring School von NFDI-MatWerk und FAIRmat zeigte eindrucksvoll, wie sich theoretische Konzepte des Forschungsdatenmanagements mit konkreten Anwendungen im Laboralltag verbinden lassen. Durch die Kombination aus Grundlagenvermittlung, Infrastrukturwissen und praxisnahen Übungen entstand ein durchgängiger Einblick in moderne FDM-Workflows in den Materialwissenschaften.

 

Weitere Informationen

Weitere Informationen zu zukünftigen Workshops und Schulungsangeboten finden Sie auf den Webseiten von NFDI-MatWerk, FAIRmat und EUSMAT.

Bei Fragen zu Themen rund um das Forschungsdatenmanagement stehen wir Ihnen jederzeit gerne zur Verfügung. Das FDM-Team freut sich über Ihre Nachricht und hilft Ihnen gerne weiter!

 


Verantwortlich für die Inhalte dieses Beitrags ist Hania Eid.

 

Als Informationsgrundlage für diesen Beitrag diente folgende Quelle:

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