Abgeschlossene Projekte
A new TEstbed for Exploring Machine LEarning in Atmospheric Prediction - TEEMLEAP
Trotz stetiger Verbesserung der numerischen Wettervorhersagemodelle weisen diese immer noch systematische Fehler auf, die durch vereinfachte Darstellungen physikalischer Prozesse, Annahmen über lineares Verhalten und die Herausforderungen, alle verfügbaren Beobachtungsdaten zu integrieren, verursacht werden. Wetterdienste in aller Welt erkennen nun, dass die Beseitigung dieser Defizite durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) die Disziplin in den nächsten Jahrzehnten revolutionieren könnte. Dies erfordert ein grundlegendes Umdenken, das die Meteorologie viel stärker mit der Mathematik und Informatik verzahnt. TEEMLEAP wird diesen Kulturwandel durch eine Kooperation von Wissenschaftlern der KIT-Zentren Klima und Umwelt und MathSEE fördern, indem ein idealisiertes Testbed zur Erforschung des maschinellen Lernens in der Wettervorhersage eingerichtet wird. Im Gegensatz zu Wetterdiensten, welche sich naturgemäß auf Verbesserungen der numerischen Vorhersagemodelle in ihrer vollen Komplexität konzentrieren, beabsichtigt TEEMLEAP die Einsatzmöglichkeiten und den Nutzen von KI in diesem Testbed entlang der gesamten Prozesskette der Wettervorhersage zu evaluieren.
bwHPC-S5: Scientific Simulation and Storage Support Services
Das primäre Ziel des Projektes ist die Etablierung einer integrierten landesweiten Rechen- und Dateninfrastruktur sowie die Steigerung der Effizienz und der Effektivität durch erstklassige Unterstützung der Wissenschaftler und Nutzer.
EGI Advanced Computing for EOSC - EGI-ACE
Laufzeit: 01.01.2021 - 30.06.2023
EGI-ACE empowers researchers from all disciplines to collaborate in data- and compute-intensive research across borders through free at point of use services. Building on the distributed computing integration in EOSChub, it delivers the EOSC Compute Platform and contributes to the EOSC Data Commons through a federation of Cloud compute and storage facilities, PaaS services and data spaces with analytics tools and federated access services. The Platform is built on the EGI Federation, the largest distributed computing infrastructure for research. The EGI Federation delivers over 1 Exabyte of research data and 1 Million CPU cores which supported the discovery of the Higgs Boson and the first observation of gravitational waves, while remaining open to new members. The Platform pools the capacity of some of Europe’s largest research data centres, leveraging ISO compliant federated service management. Over 30 months, it will provide more than 82 M CPU hours and 250 K GPU hours for data processing and analytics, and 45 PB/month to host and exploit research data. Its services address the needs of major research infrastructures and communities of practice engaged through the EOSC-hub project. The Platform advances beyond the state of the art through a data-centric approach, where data, tools and compute and storage facilities form a fully integrated environment accessible across borders thanks to Virtual Access. The Platform offers heterogeneous systems to meet different needs, including state of the art GPGPUs and accelerators supporting AI and ML, making the Platform an ideal innovation space for AI applications. The data spaces and analytics tools are delivered in collaboration with tens of research infrastructures and projects, to support use cases for Health, the Green Deal, and fundamental sciences. The consortium builds on the expertise and assets of the EGI federation members, key research communities and data providers, and collaborating initiatives.
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Data Infrastructure Capacity for EOSC - DICE
The Data Infrastructure Capacities for EOSC (DICE) consortium brings together a network of computing and data centres, research infrastructures, and data repositories for the purpose to enable a European storage and data management infrastructure for EOSC, providing generic services and building blocks to store, find, access and process data in a consistent and persistent way. Specifically, DICE partners will offer 14 state-of-the-art data management services together with more than 50 PB of storage capacity. The service and resource provisioning will be accompanied by enhancing the current service offering in order to fill the gaps still present to the support of the entire research data lifecycle; solutions will be provided for increasing the quality of data and their re-usability, supporting long term preservation, managing sensitive data, and bridging between data and computing resources.
All services provided via DICE will be offered through the EOSC Portal and interoperable with EOSC Core via a lean interoperability layer to allow efficient resource provisioning from the very beginning of the project. The partners will closely monitor the evolution of the EOSC interoperability framework and guidelines to comply with a) the rules of participation to onboard services into EOSC, and b) the interoperability guidelines to integrate with the EOSC Core functions.
The data services offered via DICE through EOSC are designed to be agnostic to the scientific domains in order to be multidisciplinary and to fulfil the needs of different communities.
The consortium aims to demonstrate their effectiveness of the service offering by integrating services with community platforms as part of the project and by engaging with new communities coming through EOSC.
Smart Research Data Management to facilitate Artificial Intelligence in Climate and Environmental Sciences - SmaRD-AI
Forschungsdatenmanagement bildet die Grundlage, um beispielsweise moderne Methoden der künstlichen Intelligenz für Forschungsfragen anwenden zu können. Daher ist Forschungsdatenmanagement ein wichtiger Bestandteil des KIT-Zentrums Klima und Umwelt. Im Projekt SmaRD-AI arbeiten am KIT das IWG, IMK, GIK und SCC eng zusammen, um den am KIT vorhandenen Datenschatz an Klima- und Umweltdaten nicht nur zugänglich zu machen, sondern auch über Werkzeuge strukturiert analysieren zu können.
Exascale Earth System Modeling - ExaESM
Laufzeit: 01.10.2019 - 01.09.2021
Das Pilotlab Exascale Earth System Modelling (PL-ExaESM) erforscht spezifische Konzepte um Erdsystemmodelle und ihre Workflows, auf zukünftigen Exascale-Supercomputern zur Anwendung zu bringen. Das Projekt ist in fünf Arbeitspakete gegliedert, welche mittels Co-Design zwischen Domänen-Wissenschaftlern und Informatikern die programmier- und datenwissenschaftlichen Herausforderungen dieser zukünftigen Höchstleistungsrechner adressieren. PL-ExaESM bietet eine neue Plattform für Forscher der Helmholtz-Gemeinschaft, um wissenschaftliche und technologische Konzepte für zukünftige Erdsystemmodelle und Datenanalysen zu entwickeln. Die Komplexität und Heterogenität der Exascale-Systeme, neue Software-Paradigmen für die nächste Generation von Erdsystemmodellen sowie grundlegend neue Konzepte für die Integration von Modellen und Daten sind erforderlich. Konkret werden in PL-ExaESM neue Lösungen für die Parallelisierung und das Scheduling von Modellkomponenten, die Handhabung und Bereitstellung großer Datenmengen und die nahtlose Integration von Informationsmanagementstrategien entlang der gesamten Prozesswertschöpfungskette von globalen Erdsystemsimulationen bis hin zu lokalen Wirkungsmodellen entwickelt.
Zudem wird das Potenzial des maschinellen Lernens zur Optimierung dieser Aufgaben untersucht. PL-ExaESM wird als Inkubator für das Joint Lab EESM in der POF IV fungieren. Es wird die Zusammenarbeit zwischen den Forschungsbereichen und -zentren der Helmholtz-Gemeinschaft verbessern und dazu beitragen, die Helmholtz-Gemeinschaft als einen wichtigen Akteur in europäischen Flagship-Initiativen, wie ExtremeEarth, und anderen zu positionieren.
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EOSC-Synergy
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 - EOSC-Pillar
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.
OCR-D Nachfolgeantrag 2018
Laufzeit: 01.04.2019 - 30.06.2020
Projektseite: ocr-d.de OCR-D ist das Koordinierungsprojekt der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) zur Weiterentwicklung von Verfahren der Optical Character Recognition für deutschsprachige Drucke aus dem 16.-19. Jahrhundert. Das wesentliche Ziel ist die Volltexterfassung des gedruckten, deutschen Kulturerbes in diesem Zeitraum.
bwIPv6@Academia
Laufzeit: 01.04.2019 - 31.12.2021
Projektseite: bwipv6.de Das Landesprojekt bwIPv6@Academia hat die Aufgabe, den Zustand der IPv6-Fähigkeit gemeinsam mit den teilnehmenden Einrichtungen zu analysieren, Probleme und Aufgaben zu identifizieren, sowie die Umsetzung zu begleiten.
GÉANT Project GN4-3
The GÉANT Project has grown during its iterations (GN1, GN2, GN3, GN3plus, GN4-1 and GN4-2) to incorporate not just the award-winning 500Gbps pan-European network, but also a catalogue of advanced, user-focused services, and a successful programme of innovation that is pushing the boundaries of networking technology to deliver real impact to over 50 million users.
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EOSCsecretariat.eu
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.
bwCard: Digitale Identitätskarte
Das Projekt bwCard wird von den Universitäten des Landes Baden-Württemberg durchgeführt. Ziel ist eine Föderation, die es den beteiligten Einrichtungen ermöglicht, verlässlich Chipkarten der jeweils anderen Einrichtung in eigene digitale Prozesse und Dienstleistungen zu integrieren.
Helmholtz Metadata & Knowledge System HGF ZT-I-PS-03-2
Laufzeit: 01.03.2018 - 29.02.2020
Förderung Inkubator HMC Projektantrag durch HGF IVF
EOSC-hub
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.
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Deep Hybrid Data Cloud - DHDC / DEEP
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.
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Helmholtz Analytics Framework (HAF)
Das Pilotprojekt Helmholtz Analytics Framework (HAF) wird die Entwicklung der Datenwissenschaften in der Helmholtz-Gemeinschaft stärken. Gemeinsam mit vier weiteren Helmholtz-Zentren werden in einem Co-Design Ansatz zwischen Domänenwissenschaftler und Datenanalyseexperten herausfordernde Anwendungsprobleme aus den jeweiligen Helmholtz-Zentren untersucht. Konkret handelt es sich dabei um Fragen zur Erdsystemmodellierung, Strukturbiologie, Luft- und Raumfahrt, Neurowissenschaften und der Medizinische Bildgebung.
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Numerische Simulation von Schwerinonenstrahlen mittels Minimum-Entropie-Rekonstruktion (Shine)
Laufzeit: 01.09.2017 - 31.12.2020
Development of an innovative measurement system based on P&DGNAA technology for environmental analysis including new evaluation algorithms.
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OCR-D
Laufzeit: 15.08.2017 - 31.12.2018
Projektseite: ocr-d.de OCR-D ist das Koordinierungsprojekt der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) zur Weiterentwicklung von Verfahren der Optical Character Recognition für deutschsprachige Drucke aus dem 16.-19. Jahrhundert. Das wesentliche Ziel ist die Volltexterfassung des gedruckten, deutschen Kulturerbes in diesem Zeitraum.
Authentiation and Authorisation for Research and Collaboration (AARC)
Laufzeit: 01.05.2017 - 30.04.2019
Projektseite: 10822.php Das EU-Projekt AARC hat zum Ziel, ein integriertes technologieübergreifendes Authentfizierungs- und Autorisierungsframework zu entwickeln und prototypisch zu implementieren. Basis sind vorhandene AAIs sowie produktive, föderierte Infrastrukturen.
Weiterentwicklung des Dienstes bwSync&Share in Baden-Württemberg
Der Landesdienst bwSync&Share ist ein Online-Speicherdienst für Mitarbeiter und Studierende der Universitäten und Hochschulen in Baden-Württemberg.
Helmholtz Data Federation - HDF
Die Helmholtz-Data Federation (HDF) ist eine strategische Initiative der Helmholtz-Gemeinschaft, die sich einer der großen Herausforderungen des nächsten Jahrzehnts annimmt: Die Bewältigung der Datenflut in der Wissenschaft, insbesondere aus den großen Forschungsinfrastrukturen der Helmholtz-Zentren.
bwCloud - Die Baden Württemberg Cloud - bwCloud SCOPE
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/)
Zerstörungsfreie Bestimmung von Reststoffen und Altlasten - ZEBRA
Entwicklung einer innovativen Messanlage auf Grundlage der P&DGNAA sowie einer geeigneten Auswertemethodik für die Umweltanalytik.
Virtuelle Forschungsumgebung für die Wasser- und terrestrische Umweltforschung im Rahmen des Netzwerks Wasserforschung Baden-Württemberg - V-For-WaTer
Das Projekt V-FOR-WaTer - Virtuelle Forschungsumgebung für die Wasser- und terrestrische Umweltforschung im Rahmen des Netzwerks Wasserforschung Baden-Württemberg - hat den Aufbau einer Virtuellen Forschungsumgebung (Virtual Research Environment, VRE) zum Ziel. Diese soll die gesammelten Forschungsdaten, die in Universitäten, Forschungseinrichtungen und Landesämtern entstehen, in ein übergreifendes System zusammenfassen. Läuft der Zugang zu all diesen unterschiedlichen Datenquellen über ein System, kann dies die Datenvorbehandlungsdauer für komplexe Analysen erheblich reduzieren. Außerdem können so umfangreiche Datensätze zur Entwicklung einer einheitlichen Umweltsystemtheorie herangezogen werden.
Advanced Data Placement via Ad-hoc File Systems at Extreme Scales - ADA-FS
Laufzeit: 01.04.2016 - 31.03.2019
Zukünftige exascale HPC-Systeme benötigen effiziente Datenmanagement-Methoden. Dabei sind die Lokalität der Daten und der effiziente Zugriff während einer Simulation von großer Bedeutung.
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Entwicklung eines dezentralen elektronischen Laborbuchs - EDEL
Durch die Entwicklung eines dezentralen elektronischen Laborbuchs nutzen Forscher und Wissenschaftler am KIT zukünftig auch in der Labordokumentation viele Vorteile der Digitalisierung.
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bwDIM - Data in Motion
Laufzeit: 01.01.2016 - 30.06.2018
Das Landesprojekt bwDataInMotion (bwDIM) unterstützt Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Universitäten in Baden-Württemberg beim Forschungsdatenmanagement. Es hat zum Ziel, den Datenfluss zwischen den unterschiedlichen Systemen zu vereinfachen.
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bwITSec - Entwicklung einer kooperativen IT-Sicherheitsstruktur der Universitäten des Landes Baden-Württemberg
Laufzeit: 01.10.2015 - 31.12.2017
Im Projekt bwITsec wird ein landesweites Rahmenkonzept für die IT-Sicherheit und eine föderative IT-Sicherheitsstruktur entworfen. Das Projekt erarbeitet außerdem einen Plan zur Umsetzung einer CERT-Struktur für die Landesuniversitäten.
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Smart Data Innovation Lab (SDIL)
Laufzeit: 01.09.2015 - 31.08.2018
Projektseite: www.sdil.de Das Steinbuch Centre for Computing betreibt Forschungsplattform Smart Data Innovation Lab (SDIL) am KIT. SDIL schafft die Voraussetzungen für die Spitzenforschung im Bereich Big Data ...
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INDIGO-DataCloud
Das Projekt entwickelt Lösungen für fehlende Komponenten in der aktuellen Grid und Cloud Middleware. Das SCC arbeitet an der föderierten Authentifizierung und Autorisierung sowie an der Einbindung von Archivsystemen in das verteilte Datenmanagement.
Metadata Management for Applied Sciences (MASi)
Laufzeit: 01.03.2015 - 30.06.2019
In diesem Projekt soll ein generisches Metadatenmanagement für wissenschaftliche Daten etabliert werden, basierend auf einer anwendungsorientierten Metadatenbeschreibung. Die Umsetzung erfolgt begleitend durch Anwender unterschiedlicher und heterogener Anwendungsgebiete.
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EUDAT2020
EUDAT - the collaborative Pan-European infrastructure providing research data services, training and consultancy for Researchers Research Communities Research Infrastructures & Data Centres
Smart Data Solution Center Baden-Württemberg - SDSC
Das SCC verstärkt seine Smart Data Aktivitäten und startet gemeinsam mit der TECO-Forschungsgruppe am KIT und der SICOS-BW GmbH in Stuttgart das Smart Data Solution Center Baden-Württemberg (SDSC-BW). Das zugehörige Projekt SDSC-BW wird vom Land Baden-Württemberg gefördert und unterstützt den regionalen Mittelstand bei der Hebung von Wertschöpfungspotentialen mittels innovativer Smart Data Technologien.
PolyEnergyNet - Resiliente Polynetze zur sicheren Energieversorgung - PEN
Laufzeit: 01.09.2014 - 31.08.2017
Im Projekt PolyEnergyNet werden widerstandsfähige Ortsnetze erforscht und exemplarisch realisiert. Neben dem Stromnetz als „Leitnetz“ spielen auch Wärme- und Gasnetze mit verschiedenen Arten von Erzeugern, Speichern und Verbrauchern zusammen.
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Nationales Hosting elektronischer Ressourcen (NatHosting)
Laufzeit: 01.02.2014 - 31.01.2016
Der kontinuierliche und störungsfreie Zugriff auf Publikationen und Daten ist eine Grundvoraussetzung für die wissenschaftliche Arbeit. Dieser Zugriff erfolgt in der Regel digital – oft direkt auf Portalen der Verlage und Anbieter. Dabei können unterschiedlichste Störungsfälle wie z.B. ein temporärer Ausfall des Verlagsservers, das Ausscheiden eines Verlags aus dem Markt oder die Abbestellung der Publikationen durch die Bibliothek auftreten. Um auch in diesen Fällen einen störungsfreien Zugriff zu ermöglichen, wird im DFG-Projekt Nationales Hosting elektronischer Ressourcen (NatHosting) ein Konzept entwickelt, um hierfür einen „doppelten Boden“ zu schaffen.
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Realisierung des Dienstes bwSync&Share in Baden-Württemberg - bwSync&Share(-Betrieb)
Der Landesdienst bwSync&Share ist ein Online-Speicherdienst für Mitarbeiter und Studierende der Universitäten und Hochschulen in Baden-Württemberg.
CollabFuL: Sichere soziale Kollaboration für Forschung und Lehre
Laufzeit: 01.01.2014 - 31.12.2016
Das Projekt CollabFuL: Sichere soziale Zusammenarbeit in Forschung und Lehre zielt darauf ab, eine offene, einheitliche, flexible und datenschutzfreundliche Umgebung für einen sicheren sozialen akademischen Informationsaustausch zu schaffen ...
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bwFDM-Communities
Es soll langfristig über bessere Erhebung, Sicherung, Analyse und allgemeine Verfüg- und Suchbarkeit von Daten ein Mehrwert für die Forscher geschaffen werden. Als positiver Nebeneffekt können sich Wissenschaftler aus Baden-Württemberg dann auch leichter bei Forschungsförderungsentscheidungen der EU und DFG durchsetzen, weil diese eine Wissensweitergabe auch über Landesgrenzen hinaus stark wünschen und unterstützen.
bwDataArchiv - Archivierung von Forschungs- und Bibliotheksdaten - bwda
Im Rahmen dieses Projekts wird das SCC als Archiv-Standort für Baden-Württemberg seine technische Infrastruktur für die langfristige Archivierung von Forschungs- und Bibliotheksdaten ausbauen.
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ASTOR - Arthropoden-Strukturaufklärung mittels ultra-schneller Tomographie und Online Rekonstruktion
Im Rahmen des Projekts ASTOR entwickelt das SCC ein auf Cloud-Technologien basierendes Online-Portal. Über dieses Portal können Anwender für ihre Untersuchungen über Virtuelle Maschinen bereitgestellte Analyse-Applikationen auf OpenGL-Basis flexibel und standortunabhängig nutzen.
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RADAR - Research Data Repository
Im Projekt RADAR wird ein entsprechender Service aufgebaut, der in erster Linie Forschenden, Institutionen und Verlagen eine Infrastruktur für die Archivierung und Publikation von Forschungsdaten bietet.
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intelligent Zero Emission Urban System – iZEUS
Laufzeit: 01.01.2012 - 30.06.2014
iZeus (intelligent Zero Emission Urban System) bildet das Nachfolgeprojekt des Forschungsprojekts MeRegioMobil. Es hat zum Ziel, die Aspekte SmartGrid und SmartTraffic im Kontext des zunehmenden Bedeutung der Elektromobilität durch akademische Forschung und praxisnahe Feldtests weiter voranzutreiben.
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