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Episoden
01.04.2026
38 Minuten
Datenmanagement in der gebauten Umwelt – Warum bessere Daten Brücken und Gebäude länger nutzbar machen
Was erwartet dich?
In dieser Folge geht es um die gebaute Umwelt – also um Gebäude, Brücken, Straßen und andere Infrastrukturen, die unseren Alltag tragen und gleichzeitig enorme Mengen an Energie und Material binden. Prof. Dr. Jakob Beetz erklärt, warum ausgerechnet dieser Bereich digital noch hinterherhinkt, obwohl hier ein enormes Potenzial für bessere Entscheidungen, mehr Nachhaltigkeit und den Erhalt kritischer Infrastruktur liegt. Im Zentrum stehen marode Brücken, fehlende Daten, fragmentierte Informationsquellen und die Frage, wie Forschungsdatenmanagement helfen kann, Schäden früher zu erkennen, Sanierungen klüger zu planen und wertvolles Wissen nicht zu verlieren.
Themen der Episode:
Warum Daten in der gebauten Umwelt so entscheidend sind:
Gebäude und Infrastruktur verursachen rund ein Drittel des Ressourcen- und Energieverbrauchs. Trotzdem werden Daten aus Planung, Bau, Nutzung und Instandhaltung oft nicht strukturiert erfasst oder weitergegeben.
Brücken als kritische Infrastruktur:
In Deutschland gibt es rund 70.000 Brücken, viele davon mit ähnlichen Alters- und Materialproblemen.
Um priorisieren zu können, welche Bauwerke zuerst saniert werden müssen, braucht es belastbare Daten aus Inspektionen, Forschung und Betrieb.
Daten aus vielen Quellen zusammenführen:
Fotos, Gutachten, Scans, Sensordaten, Pläne und Messprotokolle liegen meist in getrennten Silos vor.
Erst wenn diese Informationen verknüpft werden, lassen sich Muster erkennen und bessere Entscheidungen treffen.
Building Performance Gap:
Zwischen geplantem und tatsächlichem Energieverbrauch von Gebäuden klafft oft eine große Lücke.
Ohne gute Datengrundlage lassen sich Gebäude kaum realistisch bewerten oder effizienter betreiben.
Retrodigitalisierung und Datenverlust:
Viele wichtige Informationen zu älteren Bauwerken existieren nur analog oder gehen nach Projektende und Personalwechsel verloren.
Gerade für Sanierung und Erhalt sind diese historischen Daten aber oft unverzichtbar.
Datenschutz, Eigentum und Offenheit:
Gutes Datenmanagement muss sensible Informationen schützen und trotzdem Nachnutzung ermöglichen.
Genau darin liegt eine der zentralen Herausforderungen für die gebaute Umwelt.
Über den Gast:
Prof. Dr. Jakob Beetz leitet den Lehrstuhl für Design Computation an der Fakultät für Architektur der RWTH Aachen. Er forscht zur Digitalisierung der gebauten Umwelt und dazu, wie Daten aus Architektur, Bauwesen und Infrastruktur langfristig nutzbar und verknüpfbar werden.
Mehr erfahren und vernetzen:
NFDI4Ing Website des Konsortiums: https://nfdi4ing.de Website des Lehrstuhls: https://dc.rwth-aachen.de/
Fachbegriffe/Glossar für Shownotes
Design Computation: Design Computation beschreibt den Einsatz digitaler Methoden, Datenmodelle und rechnergestützter Prozesse für Planung, Entwurf, Bau und Betrieb von Gebäuden und Infrastruktur. FAIR Data: FAIR Data sind Forschungsdaten, die so aufbereitet sind, dass sie auffindbar, zugänglich, interoperabel und nachnutzbar sind. Linked Data: Linked Data sind strukturierte Daten, die über eindeutige Verknüpfungen mit anderen Datensätzen verbunden sind, damit Zusammenhänge maschinenlesbar werden. Built Environment: Built Environment bezeichnet die vom Menschen gestaltete gebaute Umwelt, also zum Beispiel Gebäude, Straßen, Brücken, Tunnel und Stadträume. SPP100+: SPP100+ steht hier für einen Forschungskontext, in dem große und heterogene Datenbestände zu Bauwerken zusammengeführt und ausgewertet werden, um Erhalt, Sanierung und Planung besser zu unterstützen.
Zum Mitmachen:
Abonniere unseren Podcast und bleibe auf dem Laufenden. Hast du Fragen oder Themenwünsche? Schreibe uns und werde Teil unserer Daten-Community!
Kontakt: https://www.nfdi.de/kontakt/
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Was erwartet dich?
In dieser Folge geht es um die gebaute Umwelt – also um Gebäude, Brücken, Straßen und andere Infrastrukturen, die unseren Alltag tragen und gleichzeitig enorme Mengen an Energie und Material binden. Prof. Dr. Jakob Beetz erklärt, warum ausgerechnet dieser Bereich digital noch hinterherhinkt, obwohl hier ein enormes Potenzial für bessere Entscheidungen, mehr Nachhaltigkeit und den Erhalt kritischer Infrastruktur liegt. Im Zentrum stehen marode Brücken, fehlende Daten, fragmentierte Informationsquellen und die Frage, wie Forschungsdatenmanagement helfen kann, Schäden früher zu erkennen, Sanierungen klüger zu planen und wertvolles Wissen nicht zu verlieren.
Themen der Episode:
Warum Daten in der gebauten Umwelt so entscheidend sind:
Gebäude und Infrastruktur verursachen rund ein Drittel des Ressourcen- und Energieverbrauchs. Trotzdem werden Daten aus Planung, Bau, Nutzung und Instandhaltung oft nicht strukturiert erfasst oder weitergegeben.
Brücken als kritische Infrastruktur:
In Deutschland gibt es rund 70.000 Brücken, viele davon mit ähnlichen Alters- und Materialproblemen.
Um priorisieren zu können, welche Bauwerke zuerst saniert werden müssen, braucht es belastbare Daten aus Inspektionen, Forschung und Betrieb.
Daten aus vielen Quellen zusammenführen:
Fotos, Gutachten, Scans, Sensordaten, Pläne und Messprotokolle liegen meist in getrennten Silos vor.
Erst wenn diese Informationen verknüpft werden, lassen sich Muster erkennen und bessere Entscheidungen treffen.
Building Performance Gap:
Zwischen geplantem und tatsächlichem Energieverbrauch von Gebäuden klafft oft eine große Lücke.
Ohne gute Datengrundlage lassen sich Gebäude kaum realistisch bewerten oder effizienter betreiben.
Retrodigitalisierung und Datenverlust:
Viele wichtige Informationen zu älteren Bauwerken existieren nur analog oder gehen nach Projektende und Personalwechsel verloren.
Gerade für Sanierung und Erhalt sind diese historischen Daten aber oft unverzichtbar.
Datenschutz, Eigentum und Offenheit:
Gutes Datenmanagement muss sensible Informationen schützen und trotzdem Nachnutzung ermöglichen.
Genau darin liegt eine der zentralen Herausforderungen für die gebaute Umwelt.
Über den Gast:
Prof. Dr. Jakob Beetz leitet den Lehrstuhl für Design Computation an der Fakultät für Architektur der RWTH Aachen. Er forscht zur Digitalisierung der gebauten Umwelt und dazu, wie Daten aus Architektur, Bauwesen und Infrastruktur langfristig nutzbar und verknüpfbar werden.
Mehr erfahren und vernetzen:
NFDI4Ing Website des Konsortiums: https://nfdi4ing.de Website des Lehrstuhls: https://dc.rwth-aachen.de/
Fachbegriffe/Glossar für Shownotes
Design Computation: Design Computation beschreibt den Einsatz digitaler Methoden, Datenmodelle und rechnergestützter Prozesse für Planung, Entwurf, Bau und Betrieb von Gebäuden und Infrastruktur. FAIR Data: FAIR Data sind Forschungsdaten, die so aufbereitet sind, dass sie auffindbar, zugänglich, interoperabel und nachnutzbar sind. Linked Data: Linked Data sind strukturierte Daten, die über eindeutige Verknüpfungen mit anderen Datensätzen verbunden sind, damit Zusammenhänge maschinenlesbar werden. Built Environment: Built Environment bezeichnet die vom Menschen gestaltete gebaute Umwelt, also zum Beispiel Gebäude, Straßen, Brücken, Tunnel und Stadträume. SPP100+: SPP100+ steht hier für einen Forschungskontext, in dem große und heterogene Datenbestände zu Bauwerken zusammengeführt und ausgewertet werden, um Erhalt, Sanierung und Planung besser zu unterstützen.
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02.02.2026
24 Minuten
NFDI goes EOSC – Europas Forschungsdaten vernetzen
Was erwartet dich?
In dieser Folge geht es um ein großes Projekt mit weitreichenden Folgen: die European Open Science Cloud (EOSC). Prof. Dr. York Sure-Vetter und Dr. Wilma Wolf erklären, wie NFDI als mandatierte Organisation Deutschlands die europäische Forschungsdateninfrastruktur aktiv mitgestaltet. Es geht um föderierte Knotenpunkte, sozio-technische Systeme, politische Dimensionen – und darum, wie EOSC hilft, Daten europaweit zugänglich, sicher und FAIR nutzbar zu machen.
Themen der Episode:
Was ist EOSC überhaupt? Ein föderiertes „System der Systeme“, das Forschungsdaten, Dienste und Infrastrukturen europäisch vernetzt – getragen von der Europäischen Kommission, den Mitgliedsstaaten und Wissenschaftsorganisationen. NFDI als Brücke zwischen Deutschland und Europa: NFDI ist das mandatierte Mitglied Deutschlands in der EOSC Association und baut den deutschen EOSC-Knoten mit auf – gemeinsam mit 12 weiteren „Candidate Nodes“ europaweit. Sozio-technische Infrastruktur – was heißt das? Nicht nur Technik, sondern auch Zusammenarbeit: EOSC fördert Austausch über disziplinäre und nationale Grenzen hinweg – durch standardisierte Metadaten, gemeinsame Dienste und abgestimmte Governance-Strukturen. Warum EOSC geopolitisch wichtig ist: In Zeiten wachsender internationaler Spannungen sichert EOSC Forschungsunabhängigkeit, schützt gefährdete Datensätze und stärkt die digitale Souveränität Europas. Zukunft & Herausforderungen: Die Föderation ist im Aufbau, vieles ist noch in Bewegung – was es jetzt braucht: politische Unterstützung, eine gemeinsame Vision und engagierte Communities.
Gast:
Prof. Dr. York Sure-Vetter ist Direktor der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) und Professor am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Als Informatiker mit Fokus auf Datenmanagement und Künstliche Intelligenz gestaltet er den Aufbau von Forschungsdateninfrastrukturen national, europäisch und international aktiv mit.
Dr. Wilma Wolf ist in der Geschäftsstelle der NFDI verantwortlich für den Bereich European Open Science Cloud (EOSC). Sie bringt ihre Erfahrung aus der Soziologie und dem Wissenschaftsmanagement ein, um sozio-technische Zusammenarbeit auf europäischer Ebene zu fördern.
Mehr erfahren und vernetzen:
· Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI): https://www.nfdi.de/
· European Open Science Cloud (EOSC): https://eosc.eu/
· EOSC Node Germany: https://www.nfdi.de/eosc-node-germany/
· EOSC Node Germany: https://eosc.eu/building-the-eosc-federation/eosc-node-germany/
· EOSC Federation: https://eosc.eu/building-the-eosc-federation/eosc-federation-handbook/
· Galaxy und EOSC: https://www.youtube.com/watch?v=2w8okrORVtM
Glossar / Fachbegriffe:
EOSC: European Open Science Cloud EOSC Association: Verein europäischer Forschungsorganisationen zur Steuerung von EOSC EOSC Node Germany: Deutscher Knotenpunkt im EOSC-Verbund Federation of Nodes: Netzwerk europäischer Knoten, das Dienste und Daten verknüpft Sozio-technisch: Zusammenspiel von Infrastruktur, Menschen & Organisationen AAI (Authentication and Authorization Infrastructure): Zugangssystem für digitale Dienste FAIR Data: Findable, Accessible, Interoperable, Reusable
Zum Mitmachen:
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In dieser Folge geht es um ein großes Projekt mit weitreichenden Folgen: die European Open Science Cloud (EOSC). Prof. Dr. York Sure-Vetter und Dr. Wilma Wolf erklären, wie NFDI als mandatierte Organisation Deutschlands die europäische Forschungsdateninfrastruktur aktiv mitgestaltet. Es geht um föderierte Knotenpunkte, sozio-technische Systeme, politische Dimensionen – und darum, wie EOSC hilft, Daten europaweit zugänglich, sicher und FAIR nutzbar zu machen.
Themen der Episode:
Was ist EOSC überhaupt? Ein föderiertes „System der Systeme“, das Forschungsdaten, Dienste und Infrastrukturen europäisch vernetzt – getragen von der Europäischen Kommission, den Mitgliedsstaaten und Wissenschaftsorganisationen. NFDI als Brücke zwischen Deutschland und Europa: NFDI ist das mandatierte Mitglied Deutschlands in der EOSC Association und baut den deutschen EOSC-Knoten mit auf – gemeinsam mit 12 weiteren „Candidate Nodes“ europaweit. Sozio-technische Infrastruktur – was heißt das? Nicht nur Technik, sondern auch Zusammenarbeit: EOSC fördert Austausch über disziplinäre und nationale Grenzen hinweg – durch standardisierte Metadaten, gemeinsame Dienste und abgestimmte Governance-Strukturen. Warum EOSC geopolitisch wichtig ist: In Zeiten wachsender internationaler Spannungen sichert EOSC Forschungsunabhängigkeit, schützt gefährdete Datensätze und stärkt die digitale Souveränität Europas. Zukunft & Herausforderungen: Die Föderation ist im Aufbau, vieles ist noch in Bewegung – was es jetzt braucht: politische Unterstützung, eine gemeinsame Vision und engagierte Communities.
Gast:
Prof. Dr. York Sure-Vetter ist Direktor der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) und Professor am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Als Informatiker mit Fokus auf Datenmanagement und Künstliche Intelligenz gestaltet er den Aufbau von Forschungsdateninfrastrukturen national, europäisch und international aktiv mit.
Dr. Wilma Wolf ist in der Geschäftsstelle der NFDI verantwortlich für den Bereich European Open Science Cloud (EOSC). Sie bringt ihre Erfahrung aus der Soziologie und dem Wissenschaftsmanagement ein, um sozio-technische Zusammenarbeit auf europäischer Ebene zu fördern.
Mehr erfahren und vernetzen:
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· European Open Science Cloud (EOSC): https://eosc.eu/
· EOSC Node Germany: https://www.nfdi.de/eosc-node-germany/
· EOSC Node Germany: https://eosc.eu/building-the-eosc-federation/eosc-node-germany/
· EOSC Federation: https://eosc.eu/building-the-eosc-federation/eosc-federation-handbook/
· Galaxy und EOSC: https://www.youtube.com/watch?v=2w8okrORVtM
Glossar / Fachbegriffe:
EOSC: European Open Science Cloud EOSC Association: Verein europäischer Forschungsorganisationen zur Steuerung von EOSC EOSC Node Germany: Deutscher Knotenpunkt im EOSC-Verbund Federation of Nodes: Netzwerk europäischer Knoten, das Dienste und Daten verknüpft Sozio-technisch: Zusammenspiel von Infrastruktur, Menschen & Organisationen AAI (Authentication and Authorization Infrastructure): Zugangssystem für digitale Dienste FAIR Data: Findable, Accessible, Interoperable, Reusable
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15.10.2025
24 Minuten
Warum maschinenlesbeare Daten nicht nur für KI eine gute Idee sind
Was erwartet dich?
Künstliche Intelligenz verändert die chemische Forschung – aber sie ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. In dieser Folge sprechen Philipp Strömert und Steffen Neumann darüber, warum Metadaten, Ontologien und digitale Repositorien für maschinenlesbare Daten essenziell sind. Wie können KI-Modelle mit retrospektiven Datensätzen trainiert werden? Was muss sich in Lehre, Labor und Publikationspraxis ändern? Und warum ist es höchste Zeit, die digitale Souveränität der Chemie in Europa zu sichern?
Themen der Episode:
Datenmanagement als wissenschaftliche Praxis: Warum die digitale Dokumentation von Laborprozessen kein "Extraaufwand", sondern Teil guter wissenschaftlicher Praxis ist – und warum man selbst als erster davon profitiert. Metadaten: Wieso Daten ohne Kontext wenig wert sind – und wie Ontologien dabei helfen, Fachbegriffe weltweit einheitlich und eindeutig zu definieren. ELNs, Repositorien & Annotation: Wie Tools wie Chemotion-ELN und -Repositorium von NFDI4Chem schon heute maschinenlesbare, FAIR aufbereitete Daten ermöglichen – direkt aus dem Labor und ohne Copy-Paste aus PDFs. KI braucht saubere Trainingsdaten: Wie maschinelles Lernen alte Datenbestände nutzbar macht – vorausgesetzt, sie sind korrekt annotiert, standardisiert und auffindbar. Warum das heute die Basis für die KI-Anwendungen von morgen ist. Digitale Souveränität in Europa sichern: Was auf dem Spiel steht, wenn Europa die Standards für chemische Forschungsdaten anderen überlässt. Warum gemeinsame, offene Dateninfrastrukturen alternativlos sind – für Wissenschaft, Wirtschaft und Demokratie.
Gäste:
Dr. Steffen Neumann ist Bioinformatiker am Leibniz-Institut für Pflanzenbiochemie in Halle (Saale). Er entwickelt digitale Lösungen zur Verarbeitung chemischer und biochemischer Forschungsdaten und setzt sich für maschinenlesbare, interoperable Datensätze ein.
Philipp Strömert ist Experte für Metadaten und Ontologien bei NFDI4Chem (Task Area 6 „Synergies“) und arbeitet an der TIB – Leibniz-Informationszentrum für Technik und Naturwissenschaften in Hannover.
Mehr erfahren:
NFDI4Chem: https://www.nfdi4chem.de/
Chemotion ELN: https://www.chemotion.net/
Fachbegriffe/Glossar:
Datenrepositorien: https://forschungsdaten.info/themen/veroeffentlichen-und-archivieren/repositorien
Metadaten: https://www.ibm.com/de-de/think/topics/metadata
Metadaten Schema: https://www.ibm.com/de-de/think/topics/metadata
Ontologien: https://knowledgebase.nfdi4chem.de/knowledge_base/de/docs/ontology/
Wissensgraph: https://de.wikipedia.org/wiki/Knowledge_Graph
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Was erwartet dich?
Künstliche Intelligenz verändert die chemische Forschung – aber sie ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. In dieser Folge sprechen Philipp Strömert und Steffen Neumann darüber, warum Metadaten, Ontologien und digitale Repositorien für maschinenlesbare Daten essenziell sind. Wie können KI-Modelle mit retrospektiven Datensätzen trainiert werden? Was muss sich in Lehre, Labor und Publikationspraxis ändern? Und warum ist es höchste Zeit, die digitale Souveränität der Chemie in Europa zu sichern?
Themen der Episode:
Datenmanagement als wissenschaftliche Praxis: Warum die digitale Dokumentation von Laborprozessen kein "Extraaufwand", sondern Teil guter wissenschaftlicher Praxis ist – und warum man selbst als erster davon profitiert. Metadaten: Wieso Daten ohne Kontext wenig wert sind – und wie Ontologien dabei helfen, Fachbegriffe weltweit einheitlich und eindeutig zu definieren. ELNs, Repositorien & Annotation: Wie Tools wie Chemotion-ELN und -Repositorium von NFDI4Chem schon heute maschinenlesbare, FAIR aufbereitete Daten ermöglichen – direkt aus dem Labor und ohne Copy-Paste aus PDFs. KI braucht saubere Trainingsdaten: Wie maschinelles Lernen alte Datenbestände nutzbar macht – vorausgesetzt, sie sind korrekt annotiert, standardisiert und auffindbar. Warum das heute die Basis für die KI-Anwendungen von morgen ist. Digitale Souveränität in Europa sichern: Was auf dem Spiel steht, wenn Europa die Standards für chemische Forschungsdaten anderen überlässt. Warum gemeinsame, offene Dateninfrastrukturen alternativlos sind – für Wissenschaft, Wirtschaft und Demokratie.
Gäste:
Dr. Steffen Neumann ist Bioinformatiker am Leibniz-Institut für Pflanzenbiochemie in Halle (Saale). Er entwickelt digitale Lösungen zur Verarbeitung chemischer und biochemischer Forschungsdaten und setzt sich für maschinenlesbare, interoperable Datensätze ein.
Philipp Strömert ist Experte für Metadaten und Ontologien bei NFDI4Chem (Task Area 6 „Synergies“) und arbeitet an der TIB – Leibniz-Informationszentrum für Technik und Naturwissenschaften in Hannover.
Mehr erfahren:
NFDI4Chem: https://www.nfdi4chem.de/
Chemotion ELN: https://www.chemotion.net/
Fachbegriffe/Glossar:
Datenrepositorien: https://forschungsdaten.info/themen/veroeffentlichen-und-archivieren/repositorien
Metadaten: https://www.ibm.com/de-de/think/topics/metadata
Metadaten Schema: https://www.ibm.com/de-de/think/topics/metadata
Ontologien: https://knowledgebase.nfdi4chem.de/knowledge_base/de/docs/ontology/
Wissensgraph: https://de.wikipedia.org/wiki/Knowledge_Graph
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01.10.2025
27 Minuten
Was erwartet dich?
Dr. Nicole Jung (KIT, NFDI4Chem) und Dr. Joachim Richert (ehem. BASF, NFDI4Chem) sprechen über den Einsatz elektronischer Laborjournale (ELN) in der Chemie. Warum sind ELNs der Schlüssel zu FAIRen Daten, was haben sie mit KI zu tun – und wie verändern sie den Alltag im Labor? Es geht um Standards, Datenkompetenz, Akzeptanz in Wissenschaft und Industrie – und darum, warum offene, strukturierte Daten die Innovationszyklen massiv beschleunigen können.
Themen der Episode:
Was sind ELNs – und was können sie wirklich? Digitale Tools zur strukturierten Dokumentation im Labor, zur Automatisierung von Workflows und als Vorbereitung für Repositorien. ELNs entlasten Forschende – und schaffen Mehrwert durch Standardisierung, Auffindbarkeit und Analysefunktionen. Daten als Treibstoff für Innovation: Warum strukturierte und interoperable Daten Forschungsprozesse beschleunigen, Kosten sparen, Dopplungen vermeiden und neue Erkenntnisse ermöglichen. Wissenschaft vs. Wirtschaft: Wie die Industrie seit Jahrzehnten mit Daten arbeitet – und was die akademische Forschung davon lernen kann. FAIR Data beginnt im Labor: Findable, Accessible, Interoperable, Reusable – das gelingt nur, wenn bereits im ersten Schritt (im Labor) mit den richtigen Tools gearbeitet wird. ELNs wie Chemotion liefern dafür die technische Grundlage. Akzeptanz und Anreize: Warum Arbeitsgruppenleitungen den Unterschied machen – und wie ein systematischer Kulturwandel gelingen kann, wenn Datenbereitstellung nicht als Mehraufwand, sondern als Zukunftsinvestition verstanden wird. Vom Einzelprojekt zur Infrastruktur: Warum ELNs nicht als kurzfristige Projektlösung gedacht werden dürfen – und weshalb langfristige, nachhaltige Finanzierung entscheidend ist.
Gäste:
Dr. Nicole Jung leitet die Compound Platform am Institut für Biologische und Chemische Systeme des Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und forscht zu digitalen Tools für die chemische Laborarbeit. Bei NFDI4Chem verantwortet sie die Task Area 2 „Smart Labs“.
Dr. Joachim Richert war über 30 Jahre bei BASF SE tätig, zuletzt als Vice President Analytical Sciences. Heute ist er Lehrbeauftragter an der TU Darmstadt, Mitglied im Industry Advisory Board von NFDI4Chem und Vorsitzender des wissenschaftlichen Beirats Chemie & Prozesstechnik der BAM.
Mehr:
NFDI4Chem: https://www.nfdi4chem.de/de/
Chemotion-ELN: https://chemotion.net/
Chemotion Repositorium: https://www.chemotion-repository.net/welcome
ELN-Finder: https://eln-finder.ulb.tu-darmstadt.de
LADS OPC/UA: https://github.com/opcua-lads; https://opcfoundation.org/markets-collaboration/lads
Kontakt:
https://www.nfdi.de/kontakt/
Fachbegriffe/Glossar:
ELN – electronic lab notebook (elektronisches Laborjournal)
LADS – Laboratory and Analytical Device Standard
OPC-UA – Open Platform Communication - Unified Architecture
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Dr. Nicole Jung (KIT, NFDI4Chem) und Dr. Joachim Richert (ehem. BASF, NFDI4Chem) sprechen über den Einsatz elektronischer Laborjournale (ELN) in der Chemie. Warum sind ELNs der Schlüssel zu FAIRen Daten, was haben sie mit KI zu tun – und wie verändern sie den Alltag im Labor? Es geht um Standards, Datenkompetenz, Akzeptanz in Wissenschaft und Industrie – und darum, warum offene, strukturierte Daten die Innovationszyklen massiv beschleunigen können.
Themen der Episode:
Was sind ELNs – und was können sie wirklich? Digitale Tools zur strukturierten Dokumentation im Labor, zur Automatisierung von Workflows und als Vorbereitung für Repositorien. ELNs entlasten Forschende – und schaffen Mehrwert durch Standardisierung, Auffindbarkeit und Analysefunktionen. Daten als Treibstoff für Innovation: Warum strukturierte und interoperable Daten Forschungsprozesse beschleunigen, Kosten sparen, Dopplungen vermeiden und neue Erkenntnisse ermöglichen. Wissenschaft vs. Wirtschaft: Wie die Industrie seit Jahrzehnten mit Daten arbeitet – und was die akademische Forschung davon lernen kann. FAIR Data beginnt im Labor: Findable, Accessible, Interoperable, Reusable – das gelingt nur, wenn bereits im ersten Schritt (im Labor) mit den richtigen Tools gearbeitet wird. ELNs wie Chemotion liefern dafür die technische Grundlage. Akzeptanz und Anreize: Warum Arbeitsgruppenleitungen den Unterschied machen – und wie ein systematischer Kulturwandel gelingen kann, wenn Datenbereitstellung nicht als Mehraufwand, sondern als Zukunftsinvestition verstanden wird. Vom Einzelprojekt zur Infrastruktur: Warum ELNs nicht als kurzfristige Projektlösung gedacht werden dürfen – und weshalb langfristige, nachhaltige Finanzierung entscheidend ist.
Gäste:
Dr. Nicole Jung leitet die Compound Platform am Institut für Biologische und Chemische Systeme des Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und forscht zu digitalen Tools für die chemische Laborarbeit. Bei NFDI4Chem verantwortet sie die Task Area 2 „Smart Labs“.
Dr. Joachim Richert war über 30 Jahre bei BASF SE tätig, zuletzt als Vice President Analytical Sciences. Heute ist er Lehrbeauftragter an der TU Darmstadt, Mitglied im Industry Advisory Board von NFDI4Chem und Vorsitzender des wissenschaftlichen Beirats Chemie & Prozesstechnik der BAM.
Mehr:
NFDI4Chem: https://www.nfdi4chem.de/de/
Chemotion-ELN: https://chemotion.net/
Chemotion Repositorium: https://www.chemotion-repository.net/welcome
ELN-Finder: https://eln-finder.ulb.tu-darmstadt.de
LADS OPC/UA: https://github.com/opcua-lads; https://opcfoundation.org/markets-collaboration/lads
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ELN – electronic lab notebook (elektronisches Laborjournal)
LADS – Laboratory and Analytical Device Standard
OPC-UA – Open Platform Communication - Unified Architecture
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16.07.2025
31 Minuten
Datenkompetenz als Schlüssel zur digitalen Souveränität – Warum wir alle mehr Dagobert Duck sein sollten
Was erwartet dich?
In dieser Episode geht es um nicht weniger als das Fundament digitaler Wissenschaft: Datenkompetenz. Prof. Dr.-Ing. Peter Pelz (TU Darmstadt) erklärt, warum Datenaufbereitung wichtiger ist als jedes KI-Modell, Bildung in Datenkompetenz (Digital Literacy) praktisch aussieht – und warum gute wissenschaftliche Praxis nicht ohne gutes Datenmanagement funktioniert. Mit viel Klartext, anschaulichen Beispielen (Lego, Waschmaschine, Raspberry Pi) und einem klaren Appell: Wer Daten versteht, gestaltet Zukunft – in Forschung, Wirtschaft und Gesellschaft.
Themen der Episode:
Digitalkompetenz von Anfang an: Warum Datenkompetenz schon im ersten Semester beginnen sollte – und wie Curricula durch Praxisprojekte, z. B. mit Raspberry Pi oder Lego-CO₂-Bilanzen, zukunftsfähig werden. Datensouveränität ist Bildungssache: Wem gehören unsere Daten? Warum ist es riskant, sie unbewusst zu verschenken? Und wie lernen Studierende, mit Daten wertschätzend, souverän und verantwortungsvoll umzugehen? Von der Schatzkammer zum Datenkraftwerk: Daten sind nicht zum Horten da – sondern müssen fließen. Wie FAIR Data Pipelines aufgebaut werden und warum Standards, Semantik und Metadaten für kollaborative Forschung zentral sind. Infrastruktur für alle – Coscine & Co.: Wie Projekte wie Coscine (RWTH Aachen) und Jupyter-Notebook-Zugänge ((Universität Stuttgart)) technische Lösungen für effektives Forschungsdatenmanagement schaffen – offen, modular, nutzerfreundlich. Governance & Standards – die Basis für nachhaltige Datenräume: Was ist ein „FAIRes Datenprodukt“? Warum braucht es sprachlich definierte Standards für maschinenlesbare Informationen? Und wie helfen Informationsmodelle wie SPEED bei Genehmigung, Nachhaltigkeit und Produktion? Forschung trifft Industrie – das Beispiel REUNION: Wie modulare Produktionsanlagen in der Pharmabranche durch standardisierte Datenmodelle schneller zugelassen werden können – und warum das die Medizin, sondern auch den Mittelstand verändert.
Über den Gast:
Prof. Dr.-Ing. Peter Pelz ist Maschinenbauingenieur, Professor an der TU Darmstadt dort Vizepräsident für Digitalisierung, Nachhaltigkeit und Infrastuktur. Als Sprecher im Konsortium NFDI4ING und Co-Leiter der NFDI-Sektion EduTrain setzt er sich für datenkompetente Lehre, zukunftsfähige Dateninfrastrukturen und interdisziplinäre Zusammenarbeit ein.
Mehr erfahren und vernetzen:
NFDI – Nationale Forschungsdateninfrastruktur: https://www.nfdi.de/ NFDI4ING: https://www.nfdi4ing.de/ FAIR-Prinzipien: https://www.go-fair.org/fair-principles/ CoScine Repositorium: https://www.nfdi4ing.de/coscine/
NFDI4ING möchte sich bei Bund, Ländern und bei der Gemeinsamen Wissenschaftskonferenz (GWK) für die Förderung und Unterstützung im Rahmen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur bedanken. NFDI4ING wird gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 442146713.
Kontakt: https://www.nfdi.de/kontakt/
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Was erwartet dich?
In dieser Episode geht es um nicht weniger als das Fundament digitaler Wissenschaft: Datenkompetenz. Prof. Dr.-Ing. Peter Pelz (TU Darmstadt) erklärt, warum Datenaufbereitung wichtiger ist als jedes KI-Modell, Bildung in Datenkompetenz (Digital Literacy) praktisch aussieht – und warum gute wissenschaftliche Praxis nicht ohne gutes Datenmanagement funktioniert. Mit viel Klartext, anschaulichen Beispielen (Lego, Waschmaschine, Raspberry Pi) und einem klaren Appell: Wer Daten versteht, gestaltet Zukunft – in Forschung, Wirtschaft und Gesellschaft.
Themen der Episode:
Digitalkompetenz von Anfang an: Warum Datenkompetenz schon im ersten Semester beginnen sollte – und wie Curricula durch Praxisprojekte, z. B. mit Raspberry Pi oder Lego-CO₂-Bilanzen, zukunftsfähig werden. Datensouveränität ist Bildungssache: Wem gehören unsere Daten? Warum ist es riskant, sie unbewusst zu verschenken? Und wie lernen Studierende, mit Daten wertschätzend, souverän und verantwortungsvoll umzugehen? Von der Schatzkammer zum Datenkraftwerk: Daten sind nicht zum Horten da – sondern müssen fließen. Wie FAIR Data Pipelines aufgebaut werden und warum Standards, Semantik und Metadaten für kollaborative Forschung zentral sind. Infrastruktur für alle – Coscine & Co.: Wie Projekte wie Coscine (RWTH Aachen) und Jupyter-Notebook-Zugänge ((Universität Stuttgart)) technische Lösungen für effektives Forschungsdatenmanagement schaffen – offen, modular, nutzerfreundlich. Governance & Standards – die Basis für nachhaltige Datenräume: Was ist ein „FAIRes Datenprodukt“? Warum braucht es sprachlich definierte Standards für maschinenlesbare Informationen? Und wie helfen Informationsmodelle wie SPEED bei Genehmigung, Nachhaltigkeit und Produktion? Forschung trifft Industrie – das Beispiel REUNION: Wie modulare Produktionsanlagen in der Pharmabranche durch standardisierte Datenmodelle schneller zugelassen werden können – und warum das die Medizin, sondern auch den Mittelstand verändert.
Über den Gast:
Prof. Dr.-Ing. Peter Pelz ist Maschinenbauingenieur, Professor an der TU Darmstadt dort Vizepräsident für Digitalisierung, Nachhaltigkeit und Infrastuktur. Als Sprecher im Konsortium NFDI4ING und Co-Leiter der NFDI-Sektion EduTrain setzt er sich für datenkompetente Lehre, zukunftsfähige Dateninfrastrukturen und interdisziplinäre Zusammenarbeit ein.
Mehr erfahren und vernetzen:
NFDI – Nationale Forschungsdateninfrastruktur: https://www.nfdi.de/ NFDI4ING: https://www.nfdi4ing.de/ FAIR-Prinzipien: https://www.go-fair.org/fair-principles/ CoScine Repositorium: https://www.nfdi4ing.de/coscine/
NFDI4ING möchte sich bei Bund, Ländern und bei der Gemeinsamen Wissenschaftskonferenz (GWK) für die Förderung und Unterstützung im Rahmen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur bedanken. NFDI4ING wird gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 442146713.
Kontakt: https://www.nfdi.de/kontakt/
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Mehr
Über diesen Podcast
Der NFDI-Podcast öffnet die Türen zur Nationalen
Forschungsdateninfrastruktur:
Entdecken Sie, wie FAIRe Daten aussehen und warum Wissenschaft
und Wirtschaft davon profitieren können. In spannenden Gesprächen
mit führenden Köpfen aus Forschung und Datenmanagement beleuchten
wir Themen wie Datensouveränität, Datenräume, KI, Ethik und
zukunftsweisende Technologien.
Ob Wissenschaftler*Innen, Datenmanager*Innen oder Studierende –
hier gibt es praxisnahe Tipps, aktuelle Trends und fundiertes
Wissen zur digitalen Forschung und Vernetzung.
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