Das übergeordnete Ziel von EOSC Beyond ist die Förderung von Open Science und Innovation in der Forschung im Rahmen der European Open Science Cloud (EOSC) durch die Bereitstellung neuer EOSC Core-Funktionen, die es wissenschaftlichen Anwendungen ermöglichen, mehrere Open-Science-Ressourcen zu finden, zusammenzustellen und darauf zuzugreifen und sie Forschern als integrierte Funktionen anzubieten.
Ein resilienter, leistungsfähiger und flexibler Netzbetrieb sowie eine Bereitstellung individualisierter und sicherer Netzdienste stehen im Kern von bwNET2.0. Ziel ist es, auf der einen Seite Beiträge zur grundlegenden Forschung im Bereich der autonomen Netze zu liefern und auf der anderen Seite konkrete Bausteine und Mechanismen zu konzipieren und implementieren, die zur Weiterentwicklung von BelWü und Campusnetzen eingesetzt werden können.
Ziel dieses Projekts ist die Stärkung forschungsorientierter Lehre, vor allem in den Bereichen KI, maschinelles Lernen, Simulation und Modellierung, durch die Bereitstellung eines landesweiten Dienstes bwJupyter.
Weiterentwicklung und Erweiterung der bwCoud-Infrastruktur (Standorte FR, KA, MA, UL) für darauf aufsetzende bwDienste. (Vorgängerprojekt bwCloud SCOPE)
Das AquaINFRA-Projekt zielt darauf ab, eine virtuelle Umgebung zu entwickeln, die mit multidisziplinären FAIR-Daten und -Diensten ausgestattet ist, um Meeres- und Süßwasserwissenschaftler und Interessengruppen bei der Wiederherstellung gesunder Ozeane, Meere, Küsten- und Binnengewässer zu unterstützen. Die virtuelle AquaINFRA-Umgebung wird es den Zielakteuren ermöglichen, Forschungsdaten und andere digitale Forschungsobjekte aus ihrer eigenen Disziplin zu speichern, gemeinsam zu nutzen, darauf zuzugreifen, sie zu analysieren und zu verarbeiten, und zwar über Forschungsinfrastrukturen, Disziplinen und Landesgrenzen hinweg, indem sie EOSC und die anderen bestehenden operativen Datenräume nutzt. AquaINFRA unterstützt nicht nur die laufende Entwicklung der EOSC als übergreifende Forschungsinfrastruktur, sondern befasst sich auch mit der spezifischen Notwendigkeit, Forschern aus dem Meeres- und Süßwasserbereich die Möglichkeit zu geben, über diese beiden Bereiche hinweg zu arbeiten und zusammenzuarbeiten. (Übersetzt mit DeepL.com)
Digital verfügbare Datensätze in der terrestrischen Wasser- und Umweltforschung werden immer zahlreicher und umfangreicher, sind allerdings oft nicht ohne Weiteres zugänglich und wissenschaftlich verwendbar. Häufig sind sie unzureichend mit Metadaten beschrieben und in unterschiedlichsten Datenformaten abgelegt, dazu oftmals nicht in Datenportalen/-repositorien, sondern auf lokalen Speichermedien vorgehalten. Basierend auf der in einem Vorgängerprojekt entwickelten virtuellen Forschungsumgebung VFOR-WaTer ist es das Ziel von ISABEL, dieses Datenangebot in einem Webportal verfügbar zu machen. Hier sollen Umweltwissenschaftler auf Daten aus unterschiedlichen Quellen wie z.B. Landesämtern oder Hochschulprojekten einfach und schnell zugreifen, aber auch eigene Daten teilen können. Zusätzlich sind Schnittstellen zu bestehenden Datenportalen geplant, damit bereits veröffentlichte Datensätze mit einbezogen werden können. Mithilfe integrierter Werkzeuge sollen diese Daten leicht skaliert werden und in einem einheitlichen Format verfügbar sein. Außerdem stehen Analysewerkzeuge für weitere Auswertungen zur Verfügung. Diese werden vom Entwicklerteam beständig für den Bedarf der Community erweitert, können aber auch direkt von Nutzern beigetragen werden. Ein leichtes Abspeichern der Analyseschritte und verwendeten Werkzeuge macht die Berechnungen reproduzierbar, zudem wird durch die Anbindung an vorhandene Datenrepositorien die Publikation eigener Daten vereinfacht. Damit adressiert ISABEL den Bedarf von Forschenden aus den Wasser- und Umweltwissenschaften, Daten nicht nur aufzufinden und darauf zugreifen zu können, sondern mit standardisierten Werkzeugen für reproduzierbare Datenanalyseschritte effizient datengetrieben zu lernen.
Skills4EOSC bringt führende Experten zusammen aus nationalen, regionalen, institutionellen und thematischen Open Science und Datenkompetenzzentren aus 18 europäischen Ländern mit dem Ziel, die derzeitige Trainings- und Ausbildungslandschaft zu vereinheitlichen in ein gemeinsames Europa-übergreifendes Ökosystem, um Forschende und Datenspezialisten aus Europa beschleunigt auf den Gebieten FAIR Open Data, datenintensive Wissenschaft und wissenschaftliches Datenmanagement auszubilden.
Gaia-X ist eine europäische Initiative, die eine sichere und vertrauenswürdige Plattform für den Datenaustausch und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Branchen und Sektoren in Europa schaffen will. Ein Hauptziel der Gaia-X4ICM-Forschungsinitiative für den Innovationscampus Future Mobility (ICM) ist die Schaffung einer grundlegenden Dateninfrastruktur mit allen erforderlichen Hardware- und Softwarekomponenten. Diese spielt eine wichtige Rolle bei der Verbindung und Zusammenarbeit verschiedener am industriellen Produktionsprozess beteiligter Sektoren. Das SCC implementiert und betreibt diese Cloud-Infrastruktur auf eigener Hardware im eigenen Rechenzentrum. Alle Partner erhalten so die volle Kontrolle über die digitale Infrastruktur sowie genutzte Daten, um eine weitreichende Datenhoheit, Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten.
Im Projekt bwCampusnetz arbeiten mehrere Universitäten zusammen, um die Campusnetze zu beleuchten. Es sollen zukunftsfähige Konzepte gefunden und deren praktische Umsetzbarkeit durch prototypische Implementierungen untersucht und demonstriert werden.
Mit den Helmholtz Federated IT Services (HIFIS) wird eine sichere und einfach zu bedienende Kooperationsumgebung mit effizient und von überall zugänglichen IKT-Diensten aufgebaut. HIFIS unterstützt auch die Entwicklung von Forschungssoftware mit einem hohen Maß an Qualität, Sichtbarkeit und Nachhaltigkeit.
EOSC Future antwortet auf die Aufforderung INFRAEOSC-03-2020 zur Integration, Konsolidierung und Vernetzung von e-Infrastrukturen, Forschungsgemeinschaften und Initiativen im Bereich Open Science zu integrieren und zu verbinden, um das EOSC-Portal, EOSC-Core und EOSCExchange der European Open Science Cloud (EOSC) weiterzuentwickeln.
The EOSC Synergy project aims to expand the European Open Science Cloud (EOSC). A team of 25 engineers and scientists will work on the expansion of the European Open Science Cloud (EOSC) by integrating National and Scientific Infrastructures.
EOSC-Pillar will coordinate national Open Science efforts across Austria, Belgium, France, Germany and Italy, and ensure their contribution and readiness for the implementation of the EOSC.
Das SCC ist ein bedeutender Partner im Projekt EOSC-secretariat.eu, das die Governance für EOSC unterstützt und gleichzeitig mit den wissenschaftlichen Organisationen und Communities an einer umfassenden europäischen Open Science Cloud arbeitet.
EOSC-hub möchte u. a. einen einfachen Zugang zu hochqualitativen digitalen Diensten schaffen, die von den pan-europäischen Partnern in einem offenen Service-Katalog angeboten werden.
Ziel des Projekts ist die Entwicklung von neuen Werkzeugen zur Simulation von Schwerionenstrahlen in Targets. Wir möchten die Orts- und Energieverteilung aller Primär- und Sekundärteilchen charakterisieren. Dies ist von Interesse in vielen Feldern: Atomphysik (atomare Wechselwirkung, Ioneneinfang), Kernphysik (Untersuchung der Struktur von Atomkernen), Elektronik (Ablagerung von Elementen), Materialwissenschaften (Analyse von Beschädigungen z.B. eines Tokamaks), Biologie (Untersuchung der Toxikologie von Gewebe durch Ionenanalyse). Die Simulation von schweren Ionen ist schwierig aus zwei Gründen: Zum einen ist die gitterbasierte Simulation von Teilchentransport sehr herausfordernd. Zum anderen basieren die Simulationen auf Messungen der Bremsvermögen der Ionen, und müssen daher als unsicher angesehen werden. Daher entwickeln wir ein neues, Entropie-basiertes Diskretisierungsschema, welches eine Sub-Auflösung unterhalb des numerischen Gitters ermöglicht, und daher geeignet für die Simulation von Strahlen ist. Zusätzlich benutzen wir eine ähnliche Methode zur Behandlung von Unsicherheiten in der Teilchenverteilung, die durch die unsicheren Wirkungsquerschnitte bedingt werden. Unsere Methode ist rechenaufwändig, aber hochgradig parallelisierbar, was sie ideal für moderne Rechnerarchitekturen macht.
Die Baden-Württemberg Cloud stellt Lehr- und Forschungseinrichtungen des Landes ohne langwieriges Antragsverfahren virtuelle Maschinen zur Verfügung, die wie entsprechende Angebote kommerzieller Anbieter genutzt werden können. (Siehe auch die ALWR-Webseite zu bwCloud: https://www.alwr-bw.de/fr/dienste-der-beteiligten-einrichtungen/bwcloud/)
