Tübinger FDM Tage 2025

Vortrag

Wissenschaft weiterdenken: Forschungsdatenmanagement und KI im digitalen Zeitalter

_{Forschungsdatenmanagement (FDM) ist ein zentrales Fundament verantwortungsvoller Wissenschaft im digitalen Zeitalter. Der Vortrag zeigt, wie FDM zur Qualität, Transparenz und Nachnutzbarkeit von Forschung beiträgt – und welche Rolle es im Zusammenspiel mit Künstlicher Intelligenz (KI) spielt. Er eröffnet die Veranstaltung „Research Data meets AI“ mit einer Einordnung der Begriffe, institutionellen Leitlinien und Perspektiven guter wissenschaftlicher Praxis.}

Dr. Holger Gauza (ZDV),

Jennifer Esslinger (Dez. II)

Vortrag

Titel folgt

1h Mittagspause

Vortrag

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Kurzvortrag
Forschungsdaten vor den Forschungsdaten

Kurzvortrag
Pilotprojekt des Fachinformationsdienstes Theologie: KI-gestützte Datenerschließung mit Jupyter Notebook

_{Das Pilotprojekt des Fachinformationsdienstes Theologie befasst sich mit dem zunehmenden Einsatz von KI in der theologischen Forschung. Wir planen, ausführbare Jupyter Notebook oder Google Colab zur Verfügung zu stellen, um die Zugangshürden bei der Anwendung computergestützter Methoden in der Theologie zu überwinden. Dies fördert die Replizierbarkeit und Reproduzierbarkeit und bietet der Fachcommunity eine niedrigschwellige Umgebung, in der sie KI-Tools einfach auf ihre Forschungsdaten anwenden können.}

Kurzvortrag

Klassenarbeit: KI-basierte Erschließung im IxTheo

_{Bei der IxTheo-Klassifikation handelt es sich um ein seit Jahrzehnten bewährtes Erschließungskonzept für die Inhalte der Fachbibliographie IxTheo. Eine intellektuelle Zuweisung ist allerdings aufgrund des mittlerweile erreichten Umfangs kein gangbarer Weg mehr. Der Vortrag erläutert die aktuell verfolgten Ansätze für eine automatische Klassifikation auf der Basis von LLMs und gibt einen Ausblick auf angedachte Schritte zur weiteren KI-gestützen Zugänglichmachung der Datenbestände der Tübinger FID-Fachbibliographien.} 

10min Pause

Vortrag

FAIRe Forschungsdaten – Herausforderungen und Perspektiven
_{Zehn Jahre nach Einführung der FAIR-Prinzipien stellt sich die Frage: Wie FAIR ist Wissenschaft heute? Der Vortrag beleuchtet aktuelle Hürden, bestehende Standards und Perspektiven für Forschende und Einrichtungen – mit Blick auf Anreize, Umsetzbarkeit und den Mehrwert für die Universität Tübingen.}

Vortrag

Titel folgt

Vortrag

KI im Förderhandeln der DFG

_{Künstliche Intelligenz (KI) wird in der Forschungspraxis zu verschiedenen Zwecken eingesetzt und spielt daher auch im Bereich FDM eine immer größere Rolle. Mit den Leitlinien für den Umgang mit generativen KI-Modellen für die Text- und Bilderstellung sowie der Konzeption von ersten Förderangeboten möchte die DFG das große Potential von KI in der Forschung aufgreifen und ihre Nutzung gezielt unterstützen.}

Vortrag

PeriMyo – Vorhersage von Perioperativen Myokordschäden mittels Maschinellen Lernens

_{Die Mortalität und Morbidität nach nicht-kardiochirurgischen Eingriffen stellen ein bedeutendes gesundheitliches Problem dar, wobei perioperative Myokardschäden eine entscheidende Rolle spielen. Methoden des maschinellen Lernens (ML) bieten das Potenzial, relevante Risikofaktoren systematisch zu identifizieren und individualisierte Risikoprognosen für Patientinnen und Patienten zu ermöglichen. Im Rahmen einer retrospektiven Analyse mit 8347 Patientinnen und Patienten wurden ML-Modelle mit besonderem Fokus auf Interpretierbarkeit entwickelt und eingesetzt, um potenzielle Risikofaktoren für perioperative Komplikationen zu bestimmen.}

Vortrag

„Und es hat sich richtig gut angefühlt!“: Generative KI und die Transformation des universitären Alltags von Studierenden und Mitarbeitenden

_{Der Vortrag gibt Einblicke in die alltägliche Nutzung generativer KI durch Studierende und Mitarbeitende an der Universität Tübingen. Auf Grundlage einer Umfrage und qualitativer Interviews werden Praktiken, Deutungsmuster und Spannungsfelder aufgezeigt, die im Umgang mit generativer KI im universitären Alltag entstehen.}

Vortrag

Maschinelles Lernen für die Erdsystemwissenschaft
_{Viele relevante Prozesse in der Dynamik des Erdsystems sind entweder nicht hinreichend gut verstanden oder zu rechenaufwändig, um sie mit expliziten physikalischen Modellen zu simulieren. Kürzlich wurden Ansätze des maschinellen Lernens vorgeschlagen, um dieses Problem zu lösen. In meinem Vortrag werde ich einen Überblick über einige Anwendungen des maschinellen Lernens, einschließlich modernster generativer Modelle, in verschiedenen Bereichen der Erdsystemwissenschaft geben, darunter die Rekonstruktion räumlicher Felder, Wettervorhersage und Klimaprojektionen.}

Vortrag

Titel folgt
 

10min Pause

Diskussionsrunde 

KI-Nutzung im Forschungsdatenmanagement – Chancen und Herausforderungen

Moderation

Dr. Rebecca Hahn (Hochschulkommunikation)