NSF eröffnet neues Environmental Data Science Lab

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12. Juli 2022 – Das Verständnis der Auswirkungen des Klimawandels und des Verlusts an biologischer Vielfalt sowie die Vorhersage und Vorbereitung auf extreme Umweltstörungen wie Waldbrände, Überschwemmungen und Dürren erfordern die Kombination und Synthese von Datensätzen, die Informationen in unterschiedlichen Größenordnungen liefern.

Um die Analyse und Integration dieser Daten zu unterstützen und die Verwendung datenintensiver Ansätze und Schulungen in Umweltwissenschaften voranzutreiben, hat die US National Science Foundation die Gründung von angekündigt Environmental Data Science Innovation and Inclusion Lab, oder ESIIL (ausgesprochen „Easel“), durch eine fünfjährige Auszeichnung in Höhe von 20 Millionen US-Dollar an die University of Colorado Boulder. Die Wissenschaftlerin Jennifer Balch ist die Hauptforscherin. Das neue Synthesezentrum wird gemeinsam vom NSF Directorate for Biological Sciences und dem Office of Advanced Cyberinfrastructure finanziert.

NSF und andere US-Wissenschaftsbehörden haben Umweltnetzwerke und Observatorien eingerichtet, die riesige Mengen an frei zugänglichen biologischen und anderen Umweltdaten generieren, die alle frei und öffentlich verfügbar sind. Wissenschaftler haben herausgefunden, dass es für die Forschungsgemeinschaft einen enormen Bedarf gibt, innovative Berechnungswerkzeuge zu analysieren und zu entwickeln, um diese Daten effizient zu nutzen und Teams zu mobilisieren und zu schulen, um unbeantwortete Forschungsfragen anzugehen.

ESIIL wird mit CyVerse von NSF zusammenarbeiten und Inklusion als Kernprinzip und Methode zur Diversifizierung von Umweltdaten betrachten. ESIIL wird auch anwendungsorientierte Forschung durch branchenübergreifende Partnerschaften, Innovationsgipfel und Erd-Hackathons katalysieren.

„Durch die Nutzung der Investitionen von NSF in Daten und Messungen sowie durch die Unterstützung von Innovationen in der Umwelt-Cyberinfrastruktur wird ESIIL den Fortschritt in der datenintensiven Teamwissenschaft anführen, die in einer stark vernetzten und zunehmend virtuellen Welt immer wichtiger wird“, sagte Joanne Tornow, stellvertretende Direktorin der NSF-Direktion für biologische Wissenschaften. „Das Kombinieren, Analysieren und Synthetisieren der Fülle offener Umweltdaten wird unsere Fähigkeit verbessern, Veränderungen in der Umwelt und für das Leben auf der Erde vorherzusagen. Die Bemühungen von ESIIL werden diese Daten für alle nutzbar machen, von Forschern über Pädagogen bis hin zu politischen Entscheidungsträgern.“

Die Cyberinfrastruktur für offene kollaborative und skalierbare Umgebungen von ESIIL wird Hindernisse für die wissenschaftliche Zusammenarbeit senken, indem sie sich mit Datenquellen wie dem NSF National Ecological Observatory Network, dem Long-Term Ecological Research Network, der Ocean Observatories Initiative und dem Critical Zone Collaborative Network verbindet. Es wird auch maßgeschneiderte Benutzererfahrungen sowie Analysen und Cloud-Computing bieten. Durch das Hosten offener Bildungsressourcen auf einem Lern- und Forschungsportal wird die Wirkung von ESIIL auf ein globales Publikum skalieren. „Diese robuste und innovative Cyberinfrastruktur, einschließlich KI-fähiger Datenanalyse-Pipelines, die integraler Bestandteil der Vision und Praktiken von ESIIL sind, wird bedeutende wissenschaftliche Herausforderungen angehen und der breiteren Gemeinschaft neuartige und wirkungsvolle Tools und Lösungen bieten“, sagte Manish Parashar, Direktor des NSF-Büros der fortgeschrittenen Cyberinfrastruktur.

Das Bildungsprogramm von ESIIL wird den Zugang zu Fähigkeiten in der Umweltdatenwissenschaft erleichtern und dazu beitragen, die nächste Generation datenfähiger Arbeitskräfte heranzubilden. Das ESIIL Stars-Praktikumsprogramm wird Studenten und Fakultätsmitglieder von Institutionen unterstützen, die unterrepräsentierten Gruppen in STEM dienen, mit anfänglichen Partnern, zu denen das Oglala Lakota College, das United Tribes Technical College und die Metropolitan State University of Denver gehören. Das ESIIL Leaders-Programm wird aufstrebende Wissenschaftler aus unterrepräsentierten Gemeinschaften unterstützen, indem es Führungsqualitäten in Umweltdatenwissenschaft und Teamwissenschaft fördert.


Quelle: National Science Foundation