Prof. Dr. Matthias Scherge

Wer heute in fünf Jahren auf einen reichhaltigen Informationsschatz zurückblicken möchte, der KI und ML FAIR´er Daten ermöglicht, sollte sicherstellen, dass bereits jetzt Versuchsplanung, -dokumentation und -auswertung das erlauben. Wir nutzen hierzu die Plattform openBIS, mit der Versuche angelegt, Proben katalogisiert, Messabläufe dokumentiert und Daten maschinell aufbereitet werden. Darüber hinaus zapfen wir eine Datenbank an, in der Labortemperatur und -feuchte gespeichert werden. Diese Informationen sind unerlässlich, wenn zum Beispiel Öl- und Additivtests bezüglich Reibung und Verschleiß korrekt ausgewertet werden sollen. Die Auswertungen selbst sowie die Visualisierungen erfolgen auf Jupyter Notebooks mittels Python. Neben reinen Datenkolonnen werden auch Mikroskopiebilder und Spektren (z.B. XPS oder FTIR) maschinenlesbar abgelegt, um eine Datenverarbeitung nach den FAIR-Prinzipien (findable, accessible, interoperable, reusable) zu gewährleisten.

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