Mathematical Research Data Initiative (MaRDI-Konsortium)

Das Datenvolumen und seine Entstehungsgeschwindigkeit nehmen mit der raschen Entfaltung der Mathematik in den Datenwissenschaften und der ständig steigenden Rechenleistung dynamisch zu. In verschiedenen Disziplinen wie Physik, Chemie, Ingenieur-, Geistes- und Biowissenschaften führt dies zu immer komplexeren mathematischen Modellen und mathematischen Forschungsdaten. Die vier forschungsmotivierten Säulen von MaRDI umfassen Computeralgebra, wissenschaftliches Rechnen, Statistik und maschinelles Lernen sowie interdisziplinäre Mathematik.

Für die dabei anfallenden mathematischen Forschungsdaten werden standardisierte Formate und Anwendungs-Programmierschnittstellen entwickelt sowie prototypische Dienste zu Volldiensten mit Forschungsmehrwert ausgebaut. MaRDI wird verbesserte Informationsdienste entwickeln, die mathematische Modelle als Forschungsdaten, einen interdisziplinären mathematisch-digitalen Semantikatlas, Ontologien und Metadaten, wie z. B. eine Algorithmen-Metadatenbibliothek, umfassen. Zudem wird ein digitales Serviceportal als zentrale Anlaufstelle für die Wissenschaft aufgebaut. Die nachhaltige Umsetzung der Ergebnisse von MaRDI erfordert eine Gemeinschaft, die sich auf eine FAIR-Datenkultur und FAIR-Forschungsabläufe stützt. „FAIR“ steht dabei für Findable (auffindbar), Accessible (zugänglich), Interoperable (interoperabel) und Reusable (wiederverwendbar). Ziel ist es, Forschungsdaten für Menschen und Maschinen optimal aufzubereiten und zugänglich zu machen — ungehindert und verlustfrei. Dazu sollen entsprechende Kooperationsplattformen zur Wissensverbreitung, für den wissenschaftlichen Diskurs und die Qualitätssicherung entwickelt werden.

Das Konsortium besteht aus 15 forschenden Institutionen der deutschen mathematischen Community. Beteiligt sind daneben deutsche und internationale Verbände, beispielsweise die European Mathematical Society (EMS), wissenschaftliche Gesellschaften sowie beratende Experten. Koordiniert wird es durch das Weierstraß-Institut für Angewandte Analysis und Stochastik, Leibniz-Institut im Forschungsverbund Berlin.

Im Bereich der Mathematik entwickelt und unterhält FIZ Karlsruhe verschiedene Informationsdienste, die von der Community weltweit anerkannt und genutzt werden. Deren Kernfunktionen konzentrieren sich auf die Erleichterung der Indizierung und Abfrage von bibliographischen Informationen, Rezensionen, freien Volltexten und Software. In der Task Area 5 wirkt FIZ Karlsruhe am Aufbau des MaRDI-Portals, der Vernetzung mit seinen renommierten internationalen Informationsservices zbMATH Open und swMATH sowie durch die Integration standardisierter Forschungsdaten mit.
Unter dem Dach des MaRDI-Portals wird künftig ein maßgeschneiderter, kosteneffizienter und benutzerfreundlicher Service für die Archivierung und Veröffentlichung von Forschungsdaten angeboten werden. Der Forschungsbereich Information Service Engineering (ISE) von FIZ Karlsruhe beteiligt sich an der Entwicklung und Implementierung des MaRDI Wissensgraphs.

Laufzeit: 01.10.2021 - 30.09.2026

H. S. Cohl and M. Schubotz, ‘The digital shadow of mathematics and its ramifications’, in 90 Years of zbMATH, 1st ed., K. Hulek, O. Paniagua Taboada, and O. Teschke, Eds. EMS Press, 2024, pp. 19–22. DOI: 10.4171/zbl90/11.

J. Stegmüller and M. Schubotz, ‘WikiTexVC: MediaWiki’s native LaTeX to MathML converter for Wikipedia’. arXiv, 2024, http://arxiv.org/abs/2401.16786

T. O. F. Conrad, E. Ferrer, D. Mietchen, L. Pusch, J. Stegmüller, and M. Schubotz, ‘Making Mathematical Research Data FAIR: Pathways to Improved Data Sharing’, Sci Data, vol. 11, no. 1, p. 676, 2024, DOI: 10.1038/s41597-024-03480-0.

M. Petrera, F. Müller, and M. Schubotz, ‘API solutions at zbMATH Open’, in 90 Years of zbMATH, 1st ed., K. Hulek, O. Paniagua Taboada, and O. Teschke, Eds. EMS Press, 2024, pp. 55–73. DOI: 10.4171/zbl90/16.

A. Satpute, N. Gießing, A. Greiner-Petter, M. Schubotz, O. Teschke, A. Aizawa, and B. Gipp, ‘Can LLMs Master Math? Investigating Large Language Models on Math Stack Exchange’, in Proceedings of the 47th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, Washington DC USA, 2024, pp. 2316–2320. DOI: 10.1145/3626772.3657945.

J. Stegmüller, A. Greiner-Petter, P. Sojka, O. Teschke, and M. Schubotz, ‘Examination of the state of the art of mathematical formula search for zbMATHOpen’, in 90 Years of zbMATH, 1st ed., K. Hulek, O. Paniagua Taboada, and O. Teschke, Eds. EMS Press, 2024, pp. 27–41. DOI: 10.4171/zbl90/13.

N. Gießing, M. Deb, A. Satpute, M. Schubotz, and O. Teschke, ‘Reducing the climate impact of data portals: a case study’. arXiv, 2024. http://arxiv.org/abs/2406.03858

A. Satpute, A. Greiner-Petter, N. Gießing, I. Beckenbach, M. Schubotz, O. Teschke, A. Aizawa, and B. Gipp, ‘Taxonomy of Mathematical Plagiarism’, in Advances in Information Retrieval, vol. 14611, N. Goharian, N. Tonellotto, Y. He, A. Lipani, G. McDonald, C. Macdonald, and I. Ounis, Eds. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024, pp. 12–20. DOI: 10.1007/978-3-031-56066-8_2.

The MaRDI Consortium, ‘Research Data Management Planning in Mathematics’, 2023, DOI: 10.5281/zenodo.10018246.

T. Conrad, E. Ferrer, D. Mietchen, L. Pusch, J. Stegmüller, and M. Schubotz, ‘Making Mathematical Research Data FAIR: A Technology Overview’. arXiv, 2023. http://arxiv.org/abs/2309.11829

M. Schubotz, E. Ferrer, J. Stegmüller, D. Mietchen, O. Teschke, L. Pusch, and T. O. Conrad, ‘Bravo MaRDI: A Wikibase Powered Knowledge Graph on Mathematics’, Proceedings of the 4th Wikidata Workshop 2023 co-located with 22nd International Semantic Web Conference (ISWC 2023), vol. 3640, p. 13, 2023, DOI: 10.48550/ARXIV.2309.11484.

L. Rossenova, M. Schubotz, and R. Shigapov, ‘The Case for a Common, Reusable Knowledge Graph Infrastructure for NFDI’, Proc Conf Res Data Infrastr, vol. 1, 2023, DOI: 10.52825/cordi.v1i.266.

The MaRDI Consortium, ‘MaRDI: Mathematical Research Data Initiative Proposal’, 2022, DOI: 10.5281/zenodo.6552436.