Jun 07, 2023
Digitale Zwillinge bieten potenzielle Lösung für das Wachstum des Volumens und der Vielfalt von Forschungsdaten: Studie
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11. Januar 2023 – Zuletzt aktualisiert am 11. Januar 2023 um 14:01 GMT
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Der Artikel wurde von Forschern des Zentrums für Massenspektrometrie und optische Spektroskopie (CeMOS) der Hochschule Mannheim verfasst, die nach Problemen an ihrem eigenen Institut die Notwendigkeit eines neuen Ansatzes für das Datenmanagement erkannten.
Am CeMOS-Institut nutzen rund 80 interdisziplinäre wissenschaftliche Mitarbeiter unterschiedlichste Hard- und Software, um im Rahmen ihrer Arbeit in der Biotechnologie und anderen Bereichen Daten zu sammeln und zu verarbeiten. Dem Papier zufolge stellt die Breite der Technologien „eine erhebliche Herausforderung für die Erreichung einer ganzheitlichen Datenintegration dar“.
Die Forscher entwickeln sowohl experimentelle Geräte, darunter Mittelinfrarotscanner für die schnelle Abbildung biochemischer Substanzen in medizinischen Gewebeschnitten, als auch nicht anpassbare Geräte wie Massenspektrometer, Mikroskope und Zellbildgeber. Im Mittelpunkt der Herausforderung stehen die Breite der Technologie und die Notwendigkeit, alle Ergebnisse in einem zuverlässigen Forschungsdatenmanagementsystem zusammenzuführen.
Im Idealfall werden die Informationen durch auffindbare, zugängliche, interoperable und wiederverwendbare (FAIR) Datenmanagementansätze abgedeckt, die ihren Wert für Forscher während des gesamten Datenlebenszyklus bewahren. Mitglieder des CeMOS-Teams identifizierten digitale Zwillinge als einen Weg, dieses Ziel zu erreichen.
Digitale Zwillinge sind digitale Darstellungen realer physischer Produkte und Prozesse. Im Kontext des Forschungsdatenmanagements sehen die Forscher einen digitalen Zwilling „als sichere Datenquelle, da er ein physisches Gerät, auch physischer Zwilling genannt, über einen bilateralen Kommunikationsstrom in die digitale Welt spiegelt.“
Laut den Forschern sind digitale Zwillinge „eine perfekt geeignete Basistechnologie für die zentrale Verwaltung“ von Forschungsdaten und können eine Abkehr vom bestehenden dezentralen und passiven Ansatz und seinen Defiziten ermöglichen.
„Durch die dargestellte Aufbereitung von Forschungsdaten sind Inkonsistenzen, Zugänglichkeitsprobleme, Datenverluste usw. kein Problem mehr und ebnen gleichzeitig den Weg für mehr Nachhaltigkeit in der Forschung“, schreiben die Forscher. „Selbst die Wiederverwendbarkeit von experimentellem Wissen kann die Notwendigkeit der Reproduktion schwieriger und energieaufwändiger Versuchsaufbauten beseitigen, wenn noch untersuchte und gut gekennzeichnete Daten verfügbar sind.“
Allerdings müssen, wie die Forscher in der Arbeit anmerken, große Datenmengen gesammelt werden, um das Datenmanagementsystem vollständig auszunutzen, was seine Nutzung auf große Forschungsinstitute beschränkt. Forschungsstandorte, die die erforderlichen Datenmengen generieren, müssen „viel Arbeit hinsichtlich der Integration von Messgeräten und Versuchsaufbauten“ leisten, um diesen Ansatz zu übernehmen.
Quelle: Sensoren2023,23 (1), 468; doi: 10.3390/s23010468 „Establishing Reliable Research Data Management by Integrating Measurement Devices Utilizing Intelligent Digital Twins“Autoren: Joel Lehmann, et al.
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