Ziel des Projekts ist es, ORD-Praktiken, die den so genannten FAIR-Prinzipien für die Handhabung von Forschungsdaten entsprechen («Findable, Accessible, Interoperable and Reusable both for machines and for people»), im Bereich der Materialwissenschaften zu etablieren, zu fördern und deren Verbreitung zu erleichtern. Im Laufe des dreijährigen Projekts soll das Konsortium die noch fehlenden Komponenten bereitstellen, um eine offene, vergleich- und reproduzierbare Forschung durch frei zugängliche Datenformate zu gewährleisten, die von der gesamten wissenschaftlichen Gemeinschaft genutzt werden können. Ein besonderes Augenmerk legen die Forschenden dabei auf die Interoperabilität und Kompatibilität von Simulationsdaten und experimentellen Daten, da derzeit noch keine Verfahren für die Verwaltung von Forschungsdaten zur Verfügung stehen, die diese beiden Bereiche vereinen können.
Synergien zwischen Experimenten und Computersimulationen
Während des Projekts wird das Konsortium auf zwei bestehende Plattformen zurückgreifen: «openBIS», eine an der ETH Zürich entwickelte Open Source-Software für Datenmanagement, und «AiiDA», ein Open Source-Workflow-Management-System, das hauptsächlich an der EPFL und dem PSI im Rahmen des NFS MARVEL («Materials' Revolution: Computational Design and Discovery of Novel Materials»; nccr-marvel.ch) entwickelt wurde. Diese beiden Plattformen decken unterschiedliche Bereiche des Forschungsalltags ab – und damit auch der daraus resultierenden Daten: diejenigen aus Experimenten bzw. aus Computersimulationen und -modellen. Die Forschenden sind überzeugt, dass die Verknüpfung und die sich dadurch ergebenden Synergien zwischen den beiden Plattformen das fehlende Bindeglied für eine Automatisierung der gesamten experimentellen «Wertschöpfungskette» darstellen auf dem Weg zu autonomen «FAIR-by-design»-Laboratorien. Für diesen entscheidenden Schritt gibt es derzeit keine allgemein anerkannten ORD-Praktiken. «Die Idee dahinter ist, Laborexperimente weitgehend autonom, d.h. mit minimalem menschlichem Eingriff durchzuführen und gleichzeitig automatisch Computersimulationen auszulösen, die die Experimente ergänzen», sagt Empa-Forscher Carlo Pignedoli, der dem Konsortium angehört. «Einerseits ist eine gut durchdachte Datenmanagement-Strategie eine Voraussetzung, um einen hohen Automatisierungsgrad zu erreichen; andererseits sind umso mehr der so generierten Daten dann per Definition FAIR-konform, je mehr wir automatisieren können.»
Die Finanzierung des Projekts steht im Zusammenhang mit der ORD-Initiative des ETH-Rats. «PREMISE» fällt unter die Projektkategorie «Establish»; diese Art von Projekten soll es ermöglichen, bereits bestehende ORD-Praktiken breit zu etablieren, ihre Anwendbarkeit zu verbessern, ihr Qualitätsniveau anzuheben und sie als allgemein anerkannte Standards in der Forschungsgemeinschaft zu verankern. Das Konsortium besteht aus dem Projektleiter Giovanni Pizzi vom PSI, Carlo Pignedoli, Corsin Battaglia und Peter Kraus von der Empa sowie Bernd Rinn, Caterina Barillari und Henry Lütcke von der ETH Zürich.