The deadline for this funding line has passed. We are no longer accepting applications.
(deutsche Version siehe unten)
Desired outcome
Our goal is to eliminate IT barriers in scientific research, enabling scientists to work on issues that demand highly complex software.
Background
In modern research, increasingly sophisticated analysis is required to interpret scientific data. These methods can be so demanding that researchers may lack software skills to develop them effectively. Often, graduate programs in the sciences do not cover topics such as modular programming, debugging or machine learning in sufficient depth. As a result, researchers may be experts in their respective field, yet lack software development skills. Additionally, scientists are often involved in their research projects for only a few years, due to temporary positions. The result is highly specialized software that may be underperforming, error-prone and difficult to maintain (see e.g., Döll et al. 2022).
We are thus looking for promising concepts that help to overcome information technology barriers in scientific research. Examples could be approaches for better software availability, cooperation between computer centers, assistance from computer science institutes, or further training measures. We are looking forward to your ideas!
Deutsche Version
Die Bewerbungsfrist für diese Förderlinie ist abgelaufen. Wir nehmen keine weiteren Anträge an.
Erwünschte Wirkung
Unser Ziel ist, informationstechnologische Hürden in der naturwissenschaftlichen Forschung abzubauen. Damit sollen Themengebiete erschlossen werden, die hochkomplexe Software erfordern.
Hintergrund
In der modernen Forschung werden zunehmend hochkomplexe Analysemethoden benötigt, um die aus experimentellen Untersuchungen gewonnenen Daten zu interpretieren. Diese Methoden sind häufig derart anspruchsvoll, dass nicht jede Forscherin und jeder Forscher über die erforderlichen Kenntnisse verfügt, um sie effektiv zu gestalten, sei es in der Programmierung oder der Wartung entsprechender Software. Ein naturwissenschaftliches Studium lässt oft keine tiefergehende Auseinandersetzung mit informationstechnologischen Themen wie Programmierung oder Maschinelles Lernen zu. Die Forschenden besitzen dadurch zwar eine hohe Expertise im jeweiligen Fachbereich, aber wenig in der Softwareentwicklung. Zudem sind sie aufgrund von Befristungen oft nur wenige Jahre in den Forschungsprojekten involviert. Die Folge ist hochspezialisierte Software, die oft leistungsschwach, fehleranfällig und schwierig zu warten ist (siehe z. B. Döll et al. 2022).
Um dieser Problematik zu begegnen, suchen wir nach vielversprechenden Konzepten, die dazu beitragen, informationstechnologische Hürden in der naturwissenschaftlichen Forschung zu überwinden. Das könnten Ansätze für eine bessere Verfügbarkeit entwickelter Software, Kooperationen zwischen Rechenzentren, Hilfsangebote durch Informatikinstitute oder Weiterbildungsmaßnahmen sein, um nur einige mögliche Beispiele zu nennen. Kommen Sie mit Ihren Ideen auf uns zu!
