NFDI4INGs Arbeitsprogramm ist in drei komplementäre Arbeitsbereiche gegliedert:

1. Die „Archetypen“-Task Areas adressieren spezifische ingenieurwissenschaftliche Workflows und die damit verbundenen Herausforderungen und Methoden im Forschungsdatenmanagement.
2. Die „Overarching Solutions“-Task Areas stellen übergreifende Infrastruktur, Standards, Dienste und Support bereit, die von allen Archetypen genutzt werden können, und schlagen Brücken zum breiteren NFDI-Ökosystem (z. B. über Base4NFDI).
3. Die Task Area Management & Outreach koordiniert die konsortiumsweite Kommunikation, Outreach, Community-Beteiligung, Qualitätssicherung und sorgt für die langfristige Nachhaltigkeit der Services.

Die NFDI4ING-Archetypen

Das „Archetypen“-Konzept von NFDI4ING fasst typische ingenieurwissenschaftliche Forschungsworkflows zu einer kleinen Anzahl repräsentativer Profile – sogenannte Archetypen – zusammen, um wiederkehrende Bedarfe, Methoden und Herausforderungen im Forschungsdatenmanagement (FDM) abzubilden. Auf Grundlage dieser Klassifikation entwickelt NFDI4ING maßgeschneiderte Dienste und Lösungen für das Datenhandling in ingenieurwissenschaftlichen Workflows (z. B. Experimente, Simulationen, Probenverfolgung, heterogene Daten, Felddaten). Eine Validierung durch Fokusgruppen und eine große Umfrage haben gezeigt, dass sich 95 % der beteiligten Forschungsgruppen in mindestens einem, in der Regel jedoch mehreren Archetypen wiederfinden. Das zeigt, wie breit das Konzept in den Ingenieurwissenschaften trägt.

Die Archetypen und ihre zentralen Herausforderungen in Kürze:

• ALEX: maßgeschneiderte Experimente mit häufig wechselnden Setups, die flexible Datenmanagement-Strategien benötigen.
• BETTY: forschungssoftwaregetriebene Forschung – Simulationen, Codes und Tools, bei denen Daten überwiegend softwarebasiert erzeugt und verwaltet werden.
• CADEN: Workflows, die die Nachverfolgung physischer Proben oder Daten über viele Verarbeitungsschritte hinweg erfordern.
• DORIS: Simulationen oder Messungen mit High-Performance Computing, die sehr große Datenmengen erzeugen und spezielle Speicher-, Metadaten- und Reproduzierbarkeitslösungen erfordern.
• ELLEN: Forschung, die viele unterschiedliche Datentypen/-quellen kombiniert, z. B. Literatur, Sensoren, Experimente usw.
• FIONA: baut auf bestehenden, oft verteilten und heterogenen Datensätzen auf: wiederverwendet, kombiniert und reichert Daten aus mehreren Quellen an und stellt sie anderen Forschenden und Maschinen bereit.

Die Overarching Solutions

Die „Overarching Solutions“ von NFDI4ING bündeln zentrale, konsortiumsweit nutzbare Angebote, die Infrastruktur, Standards und Unterstützung für alle ingenieurwissenschaftlichen Forschungsworkflows (d.h. die Archetypen) bereitstellen. Sie umfassen gemeinsame Basisdienste wie Qualitätssicherung, Unterstützung für Forschungssoftware, Metadaten- und Terminologiemanagement, Repositorien, Datensicherheit, Schulungen sowie Werkzeuge zur Daten- und Wissenserschließung. Durch die Harmonisierung und Skalierung dieser Angebote vermeidet NFDI4ING isolierte Insellösungen und ermöglicht ein konsistentes, FAIR- und KI-fähiges Datenmanagement über verschiedene Communities hinweg. Zudem fördern die Overarching Solutions die Anbindung an nationale und internationale Infrastrukturen, unter anderem durch die Unterstützung föderierter Identitäts- und Zugangsverfahren und gemeinsame Informationsmodelle.

Die Overarching Solutions und ihre zentralen Herausforderungen in Kürze:

• TES – Training, Education & Standardisation: Stellt standardisierte FDM-Trainings für die Ingenieurwissenschaften bereit, integriert FDM in die Hochschullehre und treibt Standardisierung über NFDI-RFCs voran.
• SKG – Semantic Metadata & Knowledge Graphs: Entwickelt harmonisierte Metadatenmodelle für FAIR Digital Objects und ermöglicht die föderierte Nutzung ingenieurwissenschaftlicher Wissensgraphen.
• FIS – Federated Interactive Data Space: Bietet Informationsdienste zum Suchen und Finden von Daten, sowie interaktive föderierte Dienste zum Speichern und Teilen von Daten über Infrastrukturen hinweg.
• CPT – Copilot: Assistance Systems & AI: Entwickelt KI-basierte Assistenzsysteme für FDM-Prozesse, darunter formale Datenqualitätsprüfung, Chatbots und Empfehlungssysteme sowie KI-Unterstützung für Research Software Engineers.
• J – Journal ing.grid: Stellt den effizienten Betrieb des Open-Access-Journals ing.grid sicher und fördert Community-Building und Outreach.