User-Adaptive Interactions with material sciencesresearchdata (AimData)

与材料科学研究数据的用户自适应交互 (AimData)

基本信息

项目摘要

Digital infrastructures for data acquisition, -filling and -dissemination have been created to improve the persistence, recyclability and sustainability of experimental research data (lnfoSys, Radischen, etc.). A present challenge for this digital infrastructure, before a wide acceptance and utilization can be achieved, is its usability and transferability. The abovementioned challenge is a central issue of this research proposal, building upon the experiences and the results of the lnfoSys project. Materials science, as weil as many other scientific fields, produces large quantities of research data from various experiments. So far the produced research data had been stored an stand-alone solutions with little to none standardization. In the context of the preceding lnfoSys project, a centralized infrastructure has been created, with which 90% of the produced research data including meta-data for metallic materials (steel), could be stored in a structured manner. Meanwhile, the developed system is being used an a daily basis and aims for user- and environment specific input (e.g. via a tablet solution) to improve the usability, efficiency, and simultaneously increase the on-site acceptance. The existing system will be optimized during the follow-up project AimData, as an exemplary digital infrastructure for research data, for research purposes, data mining, and dissemination of the experimental data. The emphasis here changes from the easy, custom and user-friendly input of the data, to their availability and later utilization by third parties. The to-be-developed add-ons should not only be used for the pilot-project, but also allow and support applications in general. The lnfoSys-System should be therefore extended by additional functions. Emphasis will be placed in particular an a highly developed search function and analyses tools, based on data mining and semantic linking. This will enable a future capability of proper data utilization of the now centrally and in a structured manner stored data. At the same time additional measures in the area of quality assurance of research data will be developed and implemented. In addition innovative methods will be developed, allowing users to rate the quality of the research data. Materials science data of fibre-reinforced plastics (FRP) will also be added to ensure sufficient complexity and transferability, with all specific peculiarities of research data incl. meta data and test procedures.The structural expansion of the existing efficient, centrally organized research data infrastructure, to create a long-term value for users and funding sponsors, is essential to this project proposal. The scope should be at the same time extended by additional domains and checked for transferability.
为了改善实验研究数据的持久性,可回收性和可持续性(LNFOSYS,REDISCHEN等),已创建用于数据获取,填充和删除的数字基础架构。在实现广泛接受和利用之前,该数字基础架构的当前挑战是其可用性和可转让性。上述挑战是该研究建议的核心问题,基于LNFOSYS项目的经验和结果。材料科学与许多其他科学领域一样,从各种实验中产生大量的研究数据。到目前为止,生产的研究数据已经存储了一个独立的解决方案,几乎没有标准化。在先前的LNFOSYS项目的背景下,已经创建了集中式的基础设施,其中90%的生产研究数据包括金属材料的元数据(钢),可以以结构化的方式存储。同时,开发的系统每天都在使用,目的是针对用户和环境特定的输入(例如通过平板电脑解决方案)来提高可用性,效率,并同时增加现场接受。在后续项目AIMDATA期间,现有系统将作为研究数据的典范数字基础架构进行优化,用于研究目的,数据挖掘和实验数据的传播。这里的重点从数据的简单,自定义和用户友好的输入变化,再到其可用性以及后来的第三方利用。要开发的附加组件不仅应用于试点项目,而且还应允许和支持应用程序。因此,LNFOSYS系统应通过其他功能扩展。重点将特别是一个高度开发的搜索功能,并基于数据挖掘和语义链接来分析工具。这将使以前的数据利用现在的中心和结构化的数据来允许未来的数据利用。同时,将制定和实施研究数据质量保证领域的其他措施。此外,将开发创新的方法,使用户可以评估研究数据的质量。还将添加纤维增强塑料(FRP)的材料科学数据,以确保足够的复杂性和可转移性,并具有所有特定的研究数据特定性。元数据和测试程序。现有的高效,中央组织的研究数据基础架构的结构扩展,为用户和资助赞助商创造长期价值,对于该项目建议至关重要。范围应同时通过其他域扩展,并检查是否可传递性。

项目成果

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Professor Dr.-Ing. Axel Herrmann其他文献

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