Information für die Wissenschaft Nr. 74 | 25. September 2023

DFG fördert 27 neue Projekte zur Verstetigung von Forschungssoftware

Ergebnis der dritten fachübergreifenden Ausschreibung zur Nachhaltigkeit und Nutzbarmachung bestehender Forschungssoftware

Im Sinne des Vorhabens, den digitalen Wandel in den Wissenschaften zu unterstützen, ist es ein Anliegen der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG), die Nutzbarmachung und die langfristige Qualitätssicherung von Forschungssoftware zu fördern und das Management von Forschungssoftware nachhaltig zu verbessern.

Forschungssoftware ist heute in fast allen wissenschaftlichen Disziplinen ein fester Bestandteil der wissenschaftlichen Arbeit. Sie dient unter anderem zur Erhebung, Analyse, Simulation oder Verarbeitung von Forschungsdaten, zur Steuerung von wissenschaftlichen Geräten oder zur Verfahrensoptimierung. Ein Teil der Forschungssoftware, die aus wissenschaftlichen Projekten hervorgeht, hat enormes Potenzial für eine breite Nutzung, die weit über den ursprünglichen Einsatzzweck in einem einzelnen Forschungsprojekt hinausgeht. Sicherzustellen, dass eine Wiederverwendung über das Forschungsprojekt hinaus überhaupt möglich ist (Fit for Re-Use) und eine unabhängige Qualitätssicherung (Fit for Purpose) der Forschungssoftware zu etablieren, sind zentrale Herausforderungen, die – da sie typischerweise abseits der wissenschaftlichen Zielstellung liegen – besonderer Aufmerksamkeit bedürfen.

Die fachübergreifende Ausschreibung ist bereits die dritte mit dem Ziel der Verstetigung von Forschungssoftware und erfuhr erneut regen Zuspruch. Über 130 Anträge mit Visionen, wie bestehende Forschungssoftware für die längerfristige Weiterentwicklung aufgearbeitet und zugänglich gemacht werden kann, sind zur Antragsfrist im März eingegangen.

In mehreren Begutachtungspanels wurden insgesamt 27 dieser Projekte zur Förderung empfohlen und werden jetzt mit insgesamt 9 Millionen Euro durch die DFG gefördert. Diese geförderten Projekte spannen ein weites Feld auf und beschäftigen sich beispielsweise mit Metadaten in den Musikwissenschaften, massenspektrometrischen Analysen in den Lebenswissenschaften, geographischen Geländebeschaffenheitsanalysen oder aktivem Automatenlernen in der Softwaretechnik.

Weiterführende Informationen

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