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Abstract
Das Computational Science Lab (CSL) ist eine Initiative von 16 Fachgebieten an der Universität Hohenheim, die im Bereich der Verarbeitung großer Datenmengen tätig sind. Die Fachgebiete kommen aus allen drei Fakultäten der Universität und das Ziel der Initiative ist es, in ein gemeinsames Gebäude zu ziehen um dort Synergieeffekte der transdisziplinären Forschung nutzen zu können. Unterstützt wird die Initiative auch vom Kommunikations-, Informations- und Medienzentrum (KIM) Hohenheim, welches ebenfalls zum Teil in das neue Gebäude einziehen wird. Im Open-Space des Gebäudes, der die Lab-Atmosphäre besonders prägen soll, wird Platz zum Austausch auch mit externen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern geschaffen.
Aufgegliedert ist das CSL in die vier Bereiche:
- Mathematische und statistische Methoden der Datenanalyse,
- Verarbeitung und Analyse komplexer Datensätze sowie Big Data,
- Modellierung und Simulation komplexer Systeme, und
- Bioinformatics.
In diesen Bereichen werden gemeinsame Forschungsprojekte über Fakultätsgrenzen hinweg durchgeführt sowie gemeinsame Lehrveranstaltungen konzipiert. Hierbei wird auch explizit die Nähe zum Core Facility Modul „Data and Statistical Consulting“ gesucht, das ein Beratungsangebot für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Universität Hohenheim zum Thema statistische Datenanalyse anbietet.
Derzeit befindet sich das CSL noch im Aufbau und ist aktiv auf der Suche nach Kooperationspartnern. Erste gemeinsame Erfolge waren die Bewilligung von Mitteln für ein 500TB Speichersystem sowie die gemeinsame Beteiligung an einer Ausschreibung. Das CSL schafft es, durch die unterschiedlichen Hintergründe der einzelnen beteiligten Fachgebiete über den Tellerrand hinaus zu schauen und innovative, neue Ansätze und Konzepte zu entwickeln.
Die E-Science Tage in Heidelberg sind eine ideale Gelegenheit, diese neue Initiative einem breiten und fachkundigen Publikum vorzustellen, Kontakte zu anderen Instituten und Initiativen zu knüpfen und Möglichkeiten auszuloten, wie das CSL zu den aktuellen Entwicklungen im Bereich Open Data und institutionelle Lösungsansätze beitragen kann.
Document type: | Conference Item |
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Place of Publication: | Heidelberg |
Date Deposited: | 26 Jul 2019 12:21 |
Date: | 2019 |
Number of Pages: | 1 |
Event Dates: | 27.03. - 29.03.2019 |
Event Location: | Heidelberg |
Event Title: | E-Science-Tage 2019: Data to Knowledge |
Faculties / Institutes: | Service facilities > Computing Centre |
DDC-classification: | 004 Data processing Computer science 020 Library and information sciences |
Collection: | E-Science-Tage 2019 |