FOR 5696:  SOS: Serverless-Scientific-Computing und -Engineering für Erdbeobachtungs- und Nachhaltigkeitsforschung

• Fachliche Zuordnung: Informatik, System- und Elektrotechnik ; Biologie ; Geowissenschaften
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 522760169

Die moderne Forschung auf dem Gebiet der Erdbeobachtung (EO) und der Nachhaltigkeit stellt Herausforderungen an die Rechen-, Speicher- und Kommunikationsinfrastruktur, die für die Analyse der riesigen Datenmengen aus Fernerkundungssystemen erforderlich ist. Um EO-Workflows zu entwickeln, auszuführen, zu optimieren und zu pflegen, müssen GeowissenschaftlerInnen über fundiertes Fachwissen in IT und Datenwissenschaften verfügen. Entwickler stehen vor den Herausforderungen einer großen Anzahl von Algorithmen, widersprüchlicher Empfehlungen, einer intransparenten Daten(vor)verarbeitung und fehlender Standards für die Workflow-Spezifikation. Dies führt zu einer eingeschränkten Wiederverwendbarkeit von Workflow-Implementierungen sowie zu einer schlechten Reproduzierbarkeit der Ergebnisse. Darüber hinaus stellt die Verarbeitung riesiger Datenmengen (Petabytes) aus verteilten und heterogenen Quellen eine erhebliche Einstiegshürde für GeowissenschaftlerInnen dar. Das Hauptziel dieser Forschungsgruppe ist die Entwicklung eines Frameworks, das aus einer Reihe von Methoden, Modellen und Architekturen besteht und als Grundlage für das „serverlose“ Scientific-Computing und -Engineering dient. Im Serverless-Computing werden Rechen-, Speicher- und Kommunikationsressourcen abstrahiert. Im Einzelnen verfolgt die FG zwei Hauptziele: (1) Automatisierung, gemeinsame Nutzung und Wiederverwendung von EO-Workflows über Projekte, Teams, Anwendungsbereiche und Organisationen hinweg und (2) Beseitigung der technischen Einstiegshürde für die Entwicklung und Ausführung komplexer, umfangreicher EO-Workflows mit mehreren verteilten und heterogenen Datenquellen. Wir stellen uns eine komponentenbasierte Workflow-Engineering-Methodik vor, die die Komposition komplexer Verarbeitungsworkflows aus gebrauchsfertigen, generischen oder domänenspezifischen Komponenten unterstützt, ohne dass Expertenwissen über die verwendeten Algorithmen und internen Implementierungsdetails erforderlich ist. Wir glauben, dass diese Ziele nur in Zusammenarbeit zwischen InformatikerInnen, GeowissenschaftlerInnen und ÖkologInnen in einem interdisziplinären Forschungsumfeld erreicht werden können. Zu diesem Zweck wird ein Teil der FG von GeowissenschaftlerInnen und ÖkologInnen geleitet und umfasst die folgenden domänenspezifischen Forschungsziele: (a) Untersuchung der Auswirkungen der Landoberflächendynamik auf die Bewegungsrouten wandernder Tiere als Grundlage für die Vorhersage künftiger Raumnutzung und Artenzusammensetzung und (b) Untersuchung der Auswirkungen des Klimawandels auf die Schneebedeckung und -schmelze. Insgesamt erwarten wir einen großen Impact auf den Stand der Forschung im Bereich des Scientific-Computing für Erdbeobachtungs- und Nachhaltigkeitsforschung, der die Produktivität in den Domänen erheblich steigern und gleichzeitig vielfältige Möglichkeiten für neuartige interdisziplinäre Forschung über die Grenzen der Fernerkundung und Ökologie hinaus eröffnen wird.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen

Projekte

• Analyse von global verfügbaren EO Daten zur Quantifizierung und Vorhersage des Einflusses des Klimawandels auf Dynamiken der Schneebedeckung und Schneeschmelze (Antragstellerin Künzer, Claudia )
• Auswertung von EO Massendaten zur Indentifizierung von Zusammenhängen zwischen Dynamiken der Landoberfläche und Tierbewegungen (Antragstellerin Künzer, Claudia )
• Integration heterogener Cloud- und Hochleistungsrechenressourcen für die geschützte Verarbeitung großer Mengen von EO-Daten (Antragsteller Kranzlmüller, Dieter )
• Komponentenbasiertes EO-Workflow-Engineering: Automatisierung auf Anwendungsebene, Wiederverwendung und Evolution (Antragsteller Herbst, Nikolas )
• Koordinationsfonds (Antragsteller Kounev, Samuel )
• Netz- und Infrastrukturressourcen Management für die Verarbeitung großer Mengen von EO Daten (Antragsteller Hoßfeld, Tobias )
• Self-Aware EO-Workflow-Orchestrierung: Performance-Vorhersage, Optimierung, Fehlertoleranz und Reproduzierbarkeit (Antragsteller Kounev, Samuel )
• Vorhersage von Veränderungen in der biologischen Vielfalt und der Raumnutzung durch gemeinsame Analyse von Tierbewegungsdaten mit EO-Produkten: ein Empowerment-Ansatz (Antragsteller Wikelski, Martin )

• Sprecher: Professor Dr.-Ing. Samuel Kounev