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Technische Universität München

NFDI4Ing - Archetyp DORIS

Task Area DORIS (Ennemoser / UB)
Task Area DORIS (Ennemoser / UB)

Nationale Forschungsdateninfrastruktur für die Ingenieurwissenschaften

Team                                           

Forschungsschwerpunkt                                           

Links

 

Aktuelles & Veranstaltungen

October 22, 2024 - Workshop (Campus Garching): Research Data Management for Science and Engineering at TUM

October 16, 2024 - Community Meeting (online): Best practices of Research Data Management in Thermal and Process Engineering

September 18 & 19, 2024 - NFDI4Ing Conference: Conference Contributions

15. April 2024: Online-Workshop: Research Data Management for Data from HPC (tier 1) – Best-Practice and Applications

Sildes

April 2024: DORIS poster

Summer Semester 2024: Introduction to Research Data Management - Lecture for Engineering Students

Journal Article: Chiapparino, Giuseppe; Farnbacher, Benjamin; Hoppe, Nils; Ralev, Radoslav; Sdralia, Vasiliki; Stemmer, Christian: From Ontology to Metadata: A Crawler for Script-based Workflows. Universitäts- und Landesbibliothek Darmstadt, 2024 mehr… BibTeX Volltext ( DOI ) 

ing.grid - the new open access journal for FAIR Data Management is now open for submissions

 

Team

Leitung: apl. Prof. Dr.-Ing. habil. Christian Stemmer

Team:

Partner:

 

Forschungsschwerpunkt

NFDI und NFDI4Ing

In der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) werden Datenbestände von Wissenschaft und Forschung für das gesamte deutsche Wissenschaftssystem systematisch erschlossen, vernetzt und nachhaltig sowie qualitativ nutzbar gemacht. Im Vordergrund steht die Etablierung eines Forschungsdatenmanagements nach den FAIR-Prinzipien:

  • Findable (auffindbar)
  • Accessible (zugänglich)
  • Interoperable (interoperabel)
  • Reusable (wiederverwertbar)

Eines der durch die DFG geförderten Fachkonsortien ist NFDI4Ing. Hier werden methodenorientierte und nutzerzentrierte Lösungskonzepte für ein effizientes und FAIRes Forschungsdatenmanagement in den Ingenieurwissenschaften entwickelt.

 

Archetyp DORIS: High-performance measurement and computation with very large data

Um die unterschiedlichen Bedürfnisse im Forschungsdatenmanagement der Ingenieurwissenschaften zu strukturieren, teilt sich NFDI4Ing in mehrere idealtypische Vertreter, die sogenannten Archetypen. Der Lehrstuhl für Aerodynamik und Strömungsmechanik koordiniert dabei den Archetyp DORIS: Forschung auf Höchstleistungsrechnern (HPC) mit sehr großen Datenmengen.

Ziel ist es, Forschungsdaten aus HPC für andere Forschungsgruppen auffindbar, zugänglich, interoperabel und nutzbar zu machen. Aufgrund der Größe (hunderte TB bis PB) bzw. der Immobilität der Daten, sind hier individuelle und passgenaue Softwarelösungen zu entwickeln. Hauptziele sind dabei:

  1. Lösungen für die Auffindbarkeit, Datensicherheit und Datenhoheit für HPC-Daten sowie Entwicklung eines Berechtigungsmodells .
  2. Unterstützung von Drittnutzern, Training & Schulungen sowie Bereitstellung von Modulen zur Nachbereitung für HPC-Daten.
  3. Entwicklung von Definitionen und Terminologien für HPC-Metadaten.
  4. Lösungen zur Speicherung und Archivierung großer Datensätze.
  5. Möglichkeiten zur Reproduzierbarkeit von HPC-Daten.

 

NFDI4Ing Archetypen und Task Areas (NFDI4Ing)
NFDI4Ing Archetypen und Task Areas (NFDI4Ing).
Speicher, Performance und Koplexität in CFD (Selent et al 2019)
Speicher, Performance und Koplexität in CFD (Selent et al. 2019).
Beispielinstanzen eines Datensatzes (Schembera et al. 2019)
Beispielinstanzen eines Datensatzes (Schembera et al. 2019).
Objektmodel für ingenieurwissenschaftliche Metadaten (Selent et al 2019)
Objektmodel für ingenieurwissenschaftliche Metadaten (Selent et al. 2019).
Neue Workflows in CFD
Neue Workflows in CFD (LS AER).
DORIS Flowchart (AER / UB)
DORIS Flowchart (AER / UB)
DORIS Poster (April 2022 / LS AER).
DORIS Poster (April 2022 / LS AER).

Links

 

The authors would like to thank the Federal Government and the Heads of Government of the Länder, as well as the Joint Science Conference (GWK), for their funding and support within the framework of the NFDI4Ing consortium. Funded by the German Research Foundation (DFG) - project number 442146713.

The authors would also thank the Competence Network for Scientific High Performance Computing in Bavaria (KONWIHR) for their funding and support within a short term project.

The authors gratefully acknowledge the Gauss Centre for Supercomputing e.V. (www.gauss-centre.eu) for funding this project by providing computing time on the GCS Supercomputer SuperMUC at Leibniz Supercomputing Centre (www.lrz.de).

The authors gratefully acknowledge the Gauss Centre for Supercomputing e.V. (www.gauss-centre.eu) for funding this project by providing computing time through the John von Neumann Institute for Computing (NIC) on the GCS Supercomputer JUWELS[1] at Jülich Supercomputing Centre (JSC). [1] Jülich Supercomputing Centre. (2021). JUWELS Cluster and Booster: Exascale Pathfinder with Modular Supercomputing Architecture at Juelich Supercomputing Centre. Journal of large-scale research facilities, 7, A183. http://dx.doi.org/10.17815/jlsrf-7-183

Veröffentlichungen

2022

Zeitschriftenartikel

  • Arndt, Susanne; Farnbacher, Benjamin; Fuhrmans, Marc; Hachinger, Stephan; Hickmann, Johanna; Hoppe, Nils; Horsch, Martin Thomas; Iglezakis, Dorothea; Karmacharya, Ashish; Lanza, Giacomo; Leimer, Sophia; Munke, Johannes; Terzijska, Džulia; Theissen-Lipp, Johannes; Wiljes, Cord: Metadata4Ing: An ontology for describing the generation of research data within a scientific activity. Zenodo, 2022 mehr… BibTeX Volltext ( DOI )

Konferenzbeiträge

  • Giuseppe Chiapparino , Benjamin Farnbacher , Christian Stemmer: Metadata Crawling for (HPMC) Simulations. NFDI4Ing Conference 2022 (online), 2022 mehr… BibTeX Volltext ( DOI )
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