Vernetzung experimenteller Ressourcen in Forschung und Ausbildung für Nanotechnologien und Nanowissenschaft

Vernetzung experimenteller Ressourcen in Forschung und Ausbildung f¨ur Nanotechnologien und Nanowissenschaft

Sabina Jeschke, Olivier Pfeiffer, Christian Thomsen

Technische Universit¨at Berlin, Fakult¨at II - Mathematik und Naturwissenschaften {sabina.jeschke@math, pfeiffer@math, thomsen@physik}.tu-berlin.de Abstract:Nanowissenschaftliche Forschung erfordert extrem komplexe und kostspie- lige Ausr¨ustung. Die Bereitstellung eines Zugangs zu diesen experimentellen Res- sourcen f¨ur eine große Gemeinschaft geographisch verteilter Forscher ist daher eine wichtige Herausforderung zur Verbesserung des Wissenszuwachses in Nanowissen- schaften und Nanotechnologien. Neue Methoden webbasierter Informationstechnolo- gien erm¨oglichen innovative Ans¨atze zur Realisierung virtueller Arbeitsumgebungen, die die gemeinsame Nutzung der Ressourcen unterst¨utzen und die Zusammenarbeit von Forschern f¨ordern. Wir pr¨asentieren ein Konzept zur Erweiterung existierender virtueller Wissensr¨aume an die Anforderungen der technologischen Disziplinen und beschreiben die Integration vernetzter virtueller Labore und Remote-Experimente.

1 Das NanoLab Konzept

Die zwei prinzipiellen Alternativen zur Verbesserung des Zugangs zu experimentellen Ressourcen sind Virtuelle Labore und Remote-Experimente. Sie bilden die Grundlage des NanoLab-Projekts [JRS⁺05a]: Virtuelle Labore folgen der Metapher eines “reellen” wis- senschaftlichen Labors [JRS05b, JR06a], d.h. ihr Softwaredesign ist auf die Emulation wissenschaftlicher Praktika in virtuellen R¨aumen zugeschnitten. In theoretischen Diszi- plinen wie z.B. Mathematik und theoretischer Physik haben virtuelle Labore – durch den intensivierten experimentellen Zugang zu abstrakten Konzepten und Objekten – Ausbil- dung und Forschung revolutioniert. Sie besitzen die F¨ahigkeit, Br¨ucken zwischen den theoretischen Disziplinen und den experimentellen Wissenschaften zu bauen. Remote- Experimente sind – komplement¨ar zu virtuellen Laboren – reelle Experimente, die der Experimentator auch von außerhalb des Labors kontrollieren kann [TSM05]. Ihre Grund- lage ist eine Technologie, die “reales” Experimentieren von entfernten Orten aus zu belie- bigen Zeiten erm¨oglicht.

Design und Implementierung einer serviceorientierten Infrastruktur f¨ur den verteilten ge- meinschaftlichen Aufbau und die Durchf¨uhrung von naturwissenschaftlichen Experimen- ten inkl. Datenanalyse, Interpretation der Ergebnisse und die Entwicklung von Anwen- dungen sind die Hauptziele desNanoLab-Ansatzes. Eine gemeinsame Portalinfrastruktur erm¨oglicht den Zugang zu verschiedenen virtuellen und Remote-Experimenten durch stan- dardisierte Schnittstellen. Experimente k¨onnen in NanoLab als komplexe Prozesse be- trachtet werden, die aus verschiedenen technischen und nicht-technischen Komponenten (analytische Komponenten, Softwaredienste, Laborpersonal usw.) bestehen. Diese Kom-

ponenten m¨ussen in ein komplexes, i.A. verteiltes System orchestriert werden, um ein Experiment durchzuf¨uhren. Diese Heterogenit¨at stelltNanoLabvor eine große Herausfor- derung: ein gemeinschaftsgesteuertesNanoLabmuss es verschiedenen Anbietern erm¨og- lichen, einzelne Elemente zu entwickeln und zu implementieren, die dann in Kombination mit bereits existierenden Werkzeugen zu einem Experiment kombiniert werden k¨onnen [JR06b]. Die Menge der f¨ur experimentelle Zwecke zur Verf¨ugung stehenden Kompo- nenten ist dynamisch, weil Komponenten neu entstehen, andere higegen veralten; die Zu- verl¨assigkeit des Zugangs zu einer großen Familie von Remote-Experimenten, zusammen- gefasst zu einerremoteFarm, ist ein weiteres Thema.

Das Zusammenspiel der verschiedenen Labore und Experimente beschr¨ankt sich nicht auf die rein technische Ebene der IT-Integration: durch fachspezifische Ontologien und inno- vative Modelle dynamischer semantischer Prozesskomposition wird auch die Vernetzung auf inhaltlicher Ebene erm¨oglicht.NanoLabbietet eine virtuelle Umgebung, in der Wis- sensdistribution und kooperative nanowissenschaftliche Experimente intelligent geregelt werden. Semantic Web-Technologien bilden hierf¨ur die Grundlage.

2 Kooperative Wissensr¨aume

eLearning- und eResearch-Umgebungen k¨onnen in zwei Hauptgruppen eingeteilt werden:

In inhaltsorientierten Systemarchitekturendefiniert der Inhalt den Mittelpunkt des Sys- temdesigns; kommunikative und kooperative Szenarien (fehlen oder) werden um die In- haltsobjekte herumgebaut. Ingemeinschaftsorientierten Systemarchitekturendagegen ste- hen Kommunikation, Kooperationsprozesse und Arbeitsabl¨aufe im Mittelpunkt des Sys- temdesigns; Inhaltsobjekte werden in diese “Kooperationsinfrastruktur” eingebettet. Bis jetzt stellen die inhaltsorientierten Systeme den h¨aufiger verwendeten Zugang dar und sind Grundlage der meisten verf¨ugbaren eLearning-Plattformen. Gemeinschaftorientierte Systeme k¨onnen als Teil des Forschungsgebietes CSCW/CSCL betrachtet werden [BS00, SJ02]. In diesem Ansatz stellen die sozialen Prozesse (Kommunikation, Koordination, Ko- operation) die Grundlage f¨ur erfolgreichen Wissensgewinn in Ausbildung und Forschung dar. Durch die Fokussierung auf soziale Gesichtspunkte wie Kommunikation, Koordinati- on und Kooperation besitzen kooperative Wissensr¨aume großes Potential, um Forschung und Lehre zu unterst¨utzen. “ViCToR-R¨aume”, die z.Z. an der TU Berlin entwickelt wer- den, zielen auf die Verbesserung der virtuellen Kooperation in Forschung und Ausbildung der Fachgebiete Mathematik, Natur- und Ingenieurwissenschaften ab. Kooperative Wis- sensr¨aume verwenden dabei eine “Raum-Metapher” als Richtlinie. Sie stellen einen vir- tuellen Treffpunkt dar, in dem Zusammenspiel, Kommunikation und gemeinschaftliches Arbeiten stattfindet. Die Umgebung als Ganzes ist dabei durch die Kombination dyna- misch verbundener Objekte, d.h. Teilnehmer, Dokumente, Werkzeuge und Dienste, defi- niert [HKS01].

Gemeinschaftliches Arbeiten in Wissensr¨aumen bedeutet das Erstellen, (Ver-)teilen und Strukturieren der Ergebnisse und Dokumente auf mannigfaltige Art und Weise. Gemein- schaftliche Dokumentenerstellung `a la Wiki kann genauso Teil der Zusammenarbeit sein wie die gemeinsame Nutzung von Whiteboards oder anderen Kan¨alen synchroner und

asynchroner Kooperation. Die Phase gemeinschaftlichen Arbeitens einer spontan zusam- mengeschlossenen Gruppe ist durch den Austausch und die Gliederung von Material in einem mobilen Wissensraum gekennzeichnet. Zu diesem Zweck f¨ugen die Teilnehmer Dokumente in die Struktur des Wissensraumes ein und teilen sie mit ihrer Gruppe. Die gemeinschaftliche Arbeit kann auf einem Shared Whiteboard, das eine gemeinsame Sicht auf den Wissensraum erm¨oglicht, synchron erfolgen. ¨Ahnlich der wissenschaftlichen Pra- xis im Labor, k¨onnen die Gruppenmitglieder interaktive Experimente im Wissensraum kooperativ untersuchen und formale Darstellungen ihres Experiments entwickeln.

Der ¨Ubergang von synchronem zu asynchronem gemeinschaftlichen Arbeiten in mobi- len Szenarien ist h¨aufig nahtlos. W¨ahrend Kooperation von Angesicht zu Angesicht die nat¨urliche Form des gemeinschaftlichen Arbeitens in station¨aren Szenarien ist, k¨onnen die Teilnehmer den gemeinschaftlichen Arbeitsplatz aufgrund ihrer Mobilit¨at verlassen.

Mobile Formen virtueller Wissensorganisation stellen so CSCW-Systeme (Computer Sup- ported Cooperative Work) vor neue Herausforderungen. Klassisch zentralistische Kollabo- rationssysteme bieten ihren Service ¨uber einen dedizierten Server an. In neuartigen verteil- ten Kollaborationssystemen werden die Dienste durch verschiedene Knoten gleichrangi- ger Arbeitssationen (Peer-to-Peer) bereitgestellt. Kleine oder große Gruppen bilden darin spontan Kollaborationsnetzwerke. Nutzer schließen sich f¨ur eine gewisse Zeit an und ver- lassen die Gruppe dann wieder. Die Trennung in Serviceanbieter (Server) und Konsument (Klient) l¨ost sich auf. Der Terminus “Peer” wird zum Ausdruck einer besonderen Art der Kollaboration, die durch gemeinsame Nutzung von Diensten und Ressourcen gepr¨agt ist.

3 Kooperatives Authoring und Inhaltsrepositories

Nanowissenschaften sind ein schnell wachsendes, multidisziplin¨ares Forschungsgebiet.

Folglich ist das entsprechende Fachwissen nicht nur ¨uber eine Vielfalt von Institutionen verteilt; es kommt aus verschiedenen Fachgebieten wie Chemie, Ingenieurwissenschaften, Physik und Mathematik. Die Gruppe der Nanotechnologienutzer ist aufgrund der Anwen- dungsvielfalt ebenso heterogen. Die oben beschriebenen “Nano-R¨aume” m¨ussen also so- wohl wissenschaftliche als auch Lehr- und Lernmaterialien beinhalten und Hintergrundbe- schreibungen der verschiedenen Experimente enthalten und Zugang zu digitalen Bibliothe- ken und anderen wissenschaftlichen Ressourcen bieten. Durch Einzelinitiativen von For- schern und ihren Instituten wurde im Rahmen fr¨uherer Projekte bereits eine Vielzahl von eContent-Material f¨ur die Gebiete Nanowissenschaften und Nanotechnologien entwickelt.

Dieses Material enth¨alt einen hohen Grad multimedialer Objekte und interaktiver Kompo- nenten. Durch Kombination und Wiederverwendung dieser Ressourcen sind Design und Implementation von hochwertigem Kursmaterial, interaktiven Selbsttests, Pr¨ufungen und die Integration experimenteller Aufbauten und Daten m¨oglich.

Wikis haben netzbasierte Kollaboration und die traditionelle Wahrnehmung von Koope- ration und Wissensaustausch revolutioniert. Sie erm¨oglichen ihrem Nutzer mitzuwirken (“open editing”) und vereinfachen schon so den Zugang zu einer Vielzahl von Reposi- tories. Der Wiki-Zugang [CL01] unterst¨utzt nicht nur die Erzeugung neuer Typen von Inhaltsarchiven – er induziert auch neue benutzergesteuerte Arbeitsschritte und Arbeits- abl¨aufe und neue Formen der gemeinschaftlichen Entwicklung. Auf dem Wiki-Konzept

basierend realisiertNanoWikieine schlanke Architektur zur gemeinsamen Benutzung und Entwicklung von eNano-Content, um ein umfassendes Wissensrepository f¨ur den bereits existierenden verteilten eNano-Content zu erm¨oglichen. Zur Verbesserung des Zugangs zu digitalen Quellen verwendet derNanoWiki-Ansatz auch Semantic-Web-Technologien und Semantic-Web-Services: Ontologien definieren Konzepte und Elemente eines betrachte- ten Gebiets, ebenso wie deren Eigenschaften und Beziehungen untereinander. Wegen der Komplexit¨at dieser Aufgabe konnte in der Vergangenheit nur eine sehr beschr¨ankte An- zahl von Individuen am Prozess des Ontologieaufbaus teilhaben. Die innovativeOntoWi- ki-Technologie enth¨alt Ans¨atze, um Ontolgieentwicklung einer gesamten Nutzergemein- schaft zu erm¨oglichen [HBS05].

Bei der Betrachtung der heterogenen Repositories stellt semantische Beschreibung eine si- gnifikante Vereinfachung f¨ur die Handhabung der Inhalte verschiedener Herkunft und un- terschiedlichen Typs dar. Semantische Kodierung wissenschaftlicher Inhalte verschiedener Medientypen, inkl. ad¨aquater Metadaten, ist die Grundlage vieler Systemkomponenten der n¨achsten Generation und erfordert Wiederverwertbarkeit, Interoperabilit¨at, Wissensbereit- stellung und Feedback f¨ur Nutzereingaben. Zur geeigneten Darstellung mathematischer und naturwissenschaftlicher Inhalte (MathNatWiki), m¨ussen Wiki-Implementationen um eine Reihe von Funktionen erweitert werden. Ontologien kommen hier wieder ins Spiel, um die Komplexit¨at des digitalen Inhalts zu bew¨altigen. Dabei ist die Aufnahme der ge- samten Nutzergruppe in die Ontologieentwicklung (OntoWiki) eine zentrale Aufgabe, um den Anforderungen eines selbstwachsenden Netzwerkes gerecht zu werden.

4 Fazit

Experimente spielen eine zentrale Rolle in Natur- und Ingenieurwissenschaften. Koopera- tive Wissensr¨aume besitzen neues Potential f¨ur die experimentell ausgerichteten Gebiete dieser Disziplinen, da sie die experimentelle Kapazit¨at vergr¨oßern und durch virtuelle und Remote-Experimente den Zugang zu weiteren Versuchsaufbauten erm¨oglichen. Durch In- tegration in eine zur Unterst¨utzung von Lehr- und Forschungsprozessen in technologischen Disziplinen entwickelte virtuelle Umgebung erm¨oglichen sie kooperative Experimente oh- ne Beschr¨ankung durch geographische Entfernungen.

Moderne Architekturdesignkonzepte zeigen heute, dass die Integration und Zusammen- schaltung einzelner, unabh¨angiger Komponenten n¨otig ist, um einem breiten, heteroge- nen Nutzerspektrum eine umfassende Funktionsvielfalt bieten zu k¨onnen. Ein ¨ahnliches Bild best¨atigt sich f¨ur die wissenschaftliche Praxis moderner Forschung: Insbesondere in den Natur- und Ingenieurwissenschaften kann der Ausbau des Fachwissens nicht mehr durch isolierte Forscher in ihren Elfenbeint¨urmen gew¨ahrleistet werden; vielmehr gewin- nen hier sowohl fachspezifische als auch interdisziplin¨are Kooperationen immer mehr an Bedeutung. Geographisch verteiltes kooperatives Forschen verschiedener wissenschaftli- cher Einrichtungen ist ein zentraler Erfolgsfaktor f¨ur Forschung und Lehre.

Demzufolge stehen wir verschiedenen erheblichen Herausforderungen gegen¨uber:1.Mo- delle zur Kooperation verschiedener akademischen Einrichtungen, die gemeinsame Nut- zung experimenteller Ressourcen, numerischer Werkzeuge zur Datenanalyse etc. erm¨og-

lichen, m¨ussen entwickelt und implementiert werden.2.Die kommende Informationstech- nologiegeneration wird vom Anspruch der Anwendungsintegration beherrscht. Forschung und Anwendung orientieren sich mehr an der semantischen Inhaltskodierung als Voraus- setzung f¨ur die Interdependenz auf der inhaltlichen Ebene und in Richtung auf Integra- tionstechnologien f¨ur Softwarekomponenten wie z.B. “Web Services/Semantic Web”.3.

Die Integration sozialer, gemeinschaftsorientierter Komponenten in das Softwaredesign von eResearch und eLearning Umgebungen, also die Unterst¨utzung kommunikativer und kooperativer Strukturen und gemeinsamer Arbeitsabl¨aufe, gewinnt an Bedeutung. Basie- rend auf einer “open source - open content - open access”-Strategie [Ope, Cre] hat die Querverbindung existierender Experimentalressourcen und Wissensspeicher das Potential, Forschern und Studenten Know-How und Technologien ¨uber Grenzen hinweg zug¨anglich zu machen und so wissenschaftliche Kommunikation und Kooperation voranzutreiben.

Literatur

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