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Untersuchungen zur biologischen Vielfalt mit der Umweltprobenbank - TrendDNA 2.0
Das TrendDNA 2.0 Projekt wird im Routinebetrieb genetische und digitale Analysen einsetzen, um die Entwicklung der biologischen Vielfalt über den gesamten Zeitraum der Umweltproben abzubilden, indikatorbasiert zu bewerten und Prognosen für künftige Entwicklungen abzuleiten. . Die genetischen Arbeiten der Umweltprobenbank werden fortgesetz...
Angebotsfrist: 19. August 2026Typ: Ausschreibung
Umweltforschung
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Inhalt auf einen Blick
Das TrendDNA 2.0 Projekt wird im Routinebetrieb genetische und digitale Analysen einsetzen, um die Entwicklung der biologischen Vielfalt über den gesamten Zeitraum der Umweltproben abzubilden, indikatorbasiert zu bewerten und Prognosen für künftige Entwicklungen abzuleiten. . Die genetischen Arbeiten der Umweltprobenbank werden fortges...
- Ausschreibungstyp:
- Ausschreibung
- Auftraggeber:
- Umweltbundesamt
- Veröffentlicht:
- 12. Juli 2026
- Frist:
- 19. August 2026
- Thema:
- Umweltforschung
Ausschreibungsbeschreibung
Das TrendDNA 2.0 Projekt wird im Routinebetrieb genetische und digitale Analysen einsetzen, um die Entwicklung der biologischen Vielfalt über den gesamten Zeitraum der Umweltproben abzubilden, indikatorbasiert zu bewerten und Prognosen für künftige Entwicklungen abzuleiten. . Die genetischen Arbeiten der Umweltprobenbank werden fortgesetzt, um die biologische Vielfalt der Ökosysteme zu untersuchen und historische Wissenslücken zu füllen. Die Methoden und Bewertungsansätze werden weiterentwickelt und die Ergebnisse zur Information der allgemeinen Öffentlichkeit, Behörden und Politik aufgearbeitet. Dazu wird das Projekt drei wesentliche Fragen beantworten: . Wie kann die Umweltprobenbank - qualitativ hochwertige Daten zu dem Zustand und der lang- und kurzfristigen Veränderung der biologischen Vielfalt zur Verfügung stellen und bewerten, - die behördliche Bewertung und Umweltbeobachtung der biologischen Vielfalt der Binnengewässer und Böden unterstützen, - die Öffentlichkeit, Behörden und Politik über den Zustand und die Veränderung der biologischen Vielfalt adressatengerecht informieren, so dass die Daten gesucht werden? . Das Projekt wird die Transformation der behördlichen Umweltbeobachtung in Deutschland mit Daten, Methoden- und Bewertungskompetenz unterstützen. Der Schwerpunkt liegt auf den behördlichen Programmen für Böden- und Binnengewässer, wo Bund und Länder bereits genetische Verfahren prüfen, insbesondere mit (e)DNA Metabarcoding Verfahren. Dort können die zeitlichen Trends der Umweltprobenbank flächenhafte Untersuchungen gezielt ergänzen und historische Referenzen liefern. Um den Beteiligungsprozess zu optimieren, tauschen sich die AN eng mit einem Begleitkreis ausgewählter Behörden und Institutionen aus. . Für die Bewertung der Projektdaten werden die Indikatoren etablierter Umweltbeobachtungsprogramme genutzt und neue aussagekräftige Maßstäbe für Umweltveränderungen entwickelt. Ein statistischer Methodenkoffer ermöglicht eine einheitliche Aus- und Bewertung der genetischen Daten - auch im Kontext anderer Umweltinformationen. Die AN prüfen im Austausch mit dem KI-Labor des Umweltressorts die Verwendung KI basierter Methoden. . Die AN entwickeln Verfahren um kurzfristige Veränderungen der Gewässer zu erfassen und in den historischen Kontext der Langzeitreihen zu setzen. Dazu werden Schwebstoff-Monatsproben der Gewässer in das Programm integriert und die Verwendung von Wasserproben geprüft. . Die AN erarbeiten ein Datenmanagementkonzept für die Speicherung, Interoperabilität und Weiterverwertung der Daten. Ein Dashboard wird die öffentliche Wahrnehmung der Umweltprobenbank unterstützen. Dazu werden Ansätze eines weiteren Umweltprobenbank Projektes - 1H-ESB Water - integriert. Die Bietenden sind aufgefordert, Teile der Leistungen nach Möglichkeit so zu formulieren und zu planen, dass sie die akademische Ausbildung des wissenschaftlichen Nachwuchses unterstützen. Weiterhin erarbeiten die AN eine Strategie, um die Ergebnisse des Vorhabens in wissenschaftlichen Fachzeitschriften zu veröffentlichen. . Die näheren fachlichen Einzelheiten sind der Leistungsbeschreibung zu entnehmen.
Weiterführende Details
Nach Registrierung stehen Unterlagen, Fristen und Hinweise zur Einreichung strukturiert bereit.
- Kernanforderungen der Ausschreibung priorisiert aufbereitet
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Untersuchungen zur biologischen Vielfalt mit der Umweltprobenbank - TrendDNA 2.0
Das TrendDNA 2.0 Projekt wird im Routinebetrieb genetische und digitale Analysen einsetzen, um die Entwicklung der biologischen Vielfalt über den gesamten Zeitraum der Umweltproben abzubilden, indikatorbasiert zu bewerten und Prognosen für künftige Entwicklungen abzuleiten. . Die genetischen Arbeiten der Umweltprobenbank werden fortgesetzt, um die biologische Vielfalt der Ökosysteme zu untersuchen und historische Wissenslücken zu füllen. Die Methoden und Bewertungsansätze werden weiterentwickelt und die Ergebnisse zur Information der allgemeinen Öffentlichkeit, Behörden und Politik aufgearbeitet. Dazu wird das Projekt drei wesentliche Fragen beantworten: . Wie kann die Umweltprobenbank - qualitativ hochwertige Daten zu dem Zustand und der lang- und kurzfristigen Veränderung der biologischen Vielfalt zur Verfügung stellen und bewerten, - die behördliche Bewertung und Umweltbeobachtung der biologischen Vielfalt der Binnengewässer und Böden unterstützen, - die Öffentlichkeit, Behörden und Politik über den Zustand und die Veränderung der biologischen Vielfalt adressatengerecht informieren, so dass die Daten gesucht werden? . Das Projekt wird die Transformation der behördlichen Umweltbeobachtung in Deutschland mit Daten, Methoden- und Bewertungskompetenz unterstützen. Der Schwerpunkt liegt auf den behördlichen Programmen für Böden- und Binnengewässer, wo Bund und Länder bereits genetische Verfahren prüfen, insbesondere mit (e)DNA Metabarcoding Verfahren. Dort können die zeitlichen Trends der Umweltprobenbank flächenhafte Untersuchungen gezielt ergänzen und historische Referenzen liefern. Um den Beteiligungsprozess zu optimieren, tauschen sich die AN eng mit einem Begleitkreis ausgewählter Behörden und Institutionen aus. . Für die Bewertung der Projektdaten werden die Indikatoren etablierter Umweltbeobachtungsprogramme genutzt und neue aussagekräftige Maßstäbe für Umweltveränderungen entwickelt. Ein statistischer Methodenkoffer ermöglicht eine einheitliche Aus- und Bewertung der genetischen Daten - auch im Kontext anderer Umweltinformationen. Die AN prüfen im Austausch mit dem KI-Labor des Umweltressorts die Verwendung KI basierter Methoden. . Die AN entwickeln Verfahren um kurzfristige Veränderungen der Gewässer zu erfassen und in den historischen Kontext der Langzeitreihen zu setzen. Dazu werden Schwebstoff-Monatsproben der Gewässer in das Programm integriert und die Verwendung von Wasserproben geprüft. . Die AN erarbeiten ein Datenmanagementkonzept für die Speicherung, Interoperabilität und Weiterverwertung der Daten. Ein Dashboard wird die öffentliche Wahrnehmung der Umweltprobenbank unterstützen. Dazu werden Ansätze eines weiteren Umweltprobenbank Projektes - 1H-ESB Water - integriert. Die Bietenden sind aufgefordert, Teile der Leistungen nach Möglichkeit so zu formulieren und zu planen, dass sie die akademische Ausbildung des wissenschaftlichen Nachwuchses unterstützen. Weiterhin erarbeiten die AN eine Strategie, um die Ergebnisse des Vorhabens in wissenschaftlichen Fachzeitschriften zu veröffentlichen. . Die näheren fachlichen Einzelheiten sind der Leistungsbeschreibung zu entnehmen. - UmweltbundesamtDessau-RoßlauFrist: 11. Aug.
One Health in der Praxis - Indikatorenentwicklung und Bewertung mit Gewässerdaten der Umweltprobenbank (1H-ESB Water)
Die Umweltprobenbank des Bundes (UPB) archiviert seit Mitte der 1990er Jahre systematisch Gewässerproben. Sie nutzt standardisierte Probenahmeprotokolle für limnische Ökosysteme und eine weltweit einzigartige kontinuierliche Kühlkette mit Flüssigstickstoff-lagerung unter −150 °C. Diese Ultra-Tiefkühlung gewährleistet die langfristige Integrität chemischer und molekularer Komponenten, selbst in jahrzehntealten Proben. Zum Analy-sespektrum gehören chemische Untersuchungen bekannter und neu auftretender Schad-stoffe mittels Target-, Non-Target- und wirkungsbasierter Verfahren sowie Omics-Technologien wie Metabarcoding, Metagenomik und Transkriptomik zur Analyse biologi-scher Vielfalt und chemischer Wirkmechanismen. . Gewässer erfüllen zentrale regulierende Funktionen für Stoffkreisläufe, Biodiversität und Nährstoffverfügbarkeit und liefern zugleich materielle und immaterielle Leistungen für menschliche Existenz, Wirtschaft und gesellschaftliche Lebensqualität. Integrierte Ansätze zur gemeinsamen Betrachtung von Umwelt- und Gesundheitsaspekten werden seit den 1970er Jahren diskutiert und waren Teil der Gründungsidee der UPB. Seitdem erfolgt eine systematische Langzeitbeprobung von Ökosystemen und Humankollektiven zur Doku-mentation von Umwelt- und Gesundheitsentwicklungen. . Bislang werden UPB-Umweltdaten jedoch vor allem für Chemikalienmonitoring und regulatorische Fragestellungen genutzt. Ein integrierter Ansatz fehlt weitgehend. Gewässerindikatoren konzentrieren sich derzeit überwiegend auf klassische chemische und biologi-sche Parameter, etwa Konzentrationen einzelner Stoffe. One-Health-Aspekte wie wasser-assoziierte Pathogene, antimikrobielle Resistenzgene oder indirekte Auswirkungen auf die menschliche Gesundheit werden bislang nur begrenzt berücksichtigt, gewinnen jedoch politisch und wissenschaftlich zunehmend an Bedeutung. . One Health Ansätze gewinnen an politischer Bedeutung, um ein Verständnis des Zusammenhangs von Umwelt-, Tier- und menschlicher Gesundheit zu generieren, aber auch für die Vermittlung des Vorsorgegedankens und Maßnahmen in der Umweltpolitik. . Das Projekt entwickelt ein Konzept, um die umfangreichen Gewässerdaten der UPB für eine integrierte Bewertung lebenswerter Gewässer für Mensch und Umwelt – auch im historischen Kontext – nutzbar zu machen. Dabei wird die Komplexität von Ökosystemen berücksichtigt, einschließlich multipler Einflussfaktoren, natürlicher Dynamiken und möglicher alternativer stabiler Zustände. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung übergreifender Indikatoren für Gewässergesundheit und One Health. Dafür werden bestehende Indikatoren aus Umwelt-, Natur- und Gesundheitsschutz genutzt und um neue, integrative Indikatoren ergänzt. Die Daten der UPB werden anhand dieser Indikatoren mithilfe von Flächen- und Trendanalysen aus-gewertet. Für die Visualisierung und Kommunikation der Ergebnisse wird ein webbasier-tes Dashboard entwickelt. Das Projekt ermöglicht so eine ganzheitliche Bewertung von Wechselwirkungen zwischen Gewässerökosystemen und menschlicher Gesundheit auf Basis von UPB-Umweltdaten, ohne direkte Verknüpfung mit Humandaten. . Das Projekt ist primär auf UPB-Binnengewässer ausgerichtet, soll aber Modellcharakter für Anwendungen auf Küsten- und terrestrische Systeme der UPB sowie für weitere Gewässer haben. Die entwickelten Gewässerindikatoren schaffen eine wissenschaftlich fundierte Grundlage für Umwelt- und Gesundheitspolitik auf nationaler und europäischer Ebene. Gewässerdaten können so als multifunktionale Ressource, beispielsweise zur Frühwarnung (RKI, ECDC), zur Risikobewertung (BfR, EFSA, ECHA), zur Umwelt- und Ökosystembewertung (UBA, EEA, ETC) und für Forschung an den Schnittstellen der Umweltbeobachtung mit den Chemikaliengesetzen (PARC) genutzt werden. Das Projekt unterstützt EU-Strategien zur nachhaltigen Chemikalienpolitik, zum Biodiversitätsschutz und zum integrierten Gewäs-sermanagement. - UmweltbundesamtDessau-Roßlau
One Health in der Praxis - Indikatorenentwicklung und Bewertung mit Gewässerdaten der Umweltprobenbank (1H-ESB Water)
Die Umweltprobenbank des Bundes (UPB) archiviert seit Mitte der 1990er Jahre systematisch Gewässerproben. Sie nutzt standardisierte Probenahmeprotokolle für limnische Ökosysteme und eine weltweit einzigartige kontinuierliche Kühlkette mit Flüssigstickstoff-lagerung unter −150 °C. Diese Ultra-Tiefkühlung gewährleistet die langfristige Integrität chemischer und molekularer Komponenten, selbst in jahrzehntealten Proben. Zum Analy-sespektrum gehören chemische Untersuchungen bekannter und neu auftretender Schad-stoffe mittels Target-, Non-Target- und wirkungsbasierter Verfahren sowie Omics-Technologien wie Metabarcoding, Metagenomik und Transkriptomik zur Analyse biologi-scher Vielfalt und chemischer Wirkmechanismen. . Gewässer erfüllen zentrale regulierende Funktionen für Stoffkreisläufe, Biodiversität und Nährstoffverfügbarkeit und liefern zugleich materielle und immaterielle Leistungen für menschliche Existenz, Wirtschaft und gesellschaftliche Lebensqualität. Integrierte Ansätze zur gemeinsamen Betrachtung von Umwelt- und Gesundheitsaspekten werden seit den 1970er Jahren diskutiert und waren Teil der Gründungsidee der UPB. Seitdem erfolgt eine systematische Langzeitbeprobung von Ökosystemen und Humankollektiven zur Doku-mentation von Umwelt- und Gesundheitsentwicklungen. . Bislang werden UPB-Umweltdaten jedoch vor allem für Chemikalienmonitoring und regulatorische Fragestellungen genutzt. Ein integrierter Ansatz fehlt weitgehend. Gewässerindikatoren konzentrieren sich derzeit überwiegend auf klassische chemische und biologi-sche Parameter, etwa Konzentrationen einzelner Stoffe. One-Health-Aspekte wie wasser-assoziierte Pathogene, antimikrobielle Resistenzgene oder indirekte Auswirkungen auf die menschliche Gesundheit werden bislang nur begrenzt berücksichtigt, gewinnen jedoch politisch und wissenschaftlich zunehmend an Bedeutung. . One Health Ansätze gewinnen an politischer Bedeutung, um ein Verständnis des Zusammenhangs von Umwelt-, Tier- und menschlicher Gesundheit zu generieren, aber auch für die Vermittlung des Vorsorgegedankens und Maßnahmen in der Umweltpolitik. . Das Projekt entwickelt ein Konzept, um die umfangreichen Gewässerdaten der UPB für eine integrierte Bewertung lebenswerter Gewässer für Mensch und Umwelt – auch im historischen Kontext – nutzbar zu machen. Dabei wird die Komplexität von Ökosystemen berücksichtigt, einschließlich multipler Einflussfaktoren, natürlicher Dynamiken und möglicher alternativer stabiler Zustände. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung übergreifender Indikatoren für Gewässergesundheit und One Health. Dafür werden bestehende Indikatoren aus Umwelt-, Natur- und Gesundheitsschutz genutzt und um neue, integrative Indikatoren ergänzt. Die Daten der UPB werden anhand dieser Indikatoren mithilfe von Flächen- und Trendanalysen aus-gewertet. Für die Visualisierung und Kommunikation der Ergebnisse wird ein webbasier-tes Dashboard entwickelt. Das Projekt ermöglicht so eine ganzheitliche Bewertung von Wechselwirkungen zwischen Gewässerökosystemen und menschlicher Gesundheit auf Basis von UPB-Umweltdaten, ohne direkte Verknüpfung mit Humandaten. . Das Projekt ist primär auf UPB-Binnengewässer ausgerichtet, soll aber Modellcharakter für Anwendungen auf Küsten- und terrestrische Systeme der UPB sowie für weitere Gewässer haben. Die entwickelten Gewässerindikatoren schaffen eine wissenschaftlich fundierte Grundlage für Umwelt- und Gesundheitspolitik auf nationaler und europäischer Ebene. Gewässerdaten können so als multifunktionale Ressource, beispielsweise zur Frühwarnung (RKI, ECDC), zur Risikobewertung (BfR, EFSA, ECHA), zur Umwelt- und Ökosystembewertung (UBA, EEA, ETC) und für Forschung an den Schnittstellen der Umweltbeobachtung mit den Chemikaliengesetzen (PARC) genutzt werden. Das Projekt unterstützt EU-Strategien zur nachhaltigen Chemikalienpolitik, zum Biodiversitätsschutz und zum integrierten Gewäs-sermanagement. - Leibniz-Institut für Werkstoffo. Techn. - IWTBremenFrist: 06. Aug.
LV für Entwicklung modularer DAP-Komponenten für Datenveredelung und Integration nicht/teil-autom. Prozesse exp. Workflows
Die Hauptabteilung Verfahrenstechnik des Leibniz-IWTs forscht und entwickelt an digitalen Verfahren und Methoden, um verfahrenstechnische Prozesse, deren Produkte und Materialien, wie z.B. Partikeln sowie das dafür zugrundeliegende technologische Wissen, digital abzubilden. Dafür werden zum einen Ontologien als Teilsysteme von Wissensgraphen, aber auch Methoden zur Abbildung der den Prozessen zugrundeliegenden experimentellen Workflows entwickelt. Diese Workflows sind nicht automatisierbar und finden physisch in Laboren und Werkshallen statt, d.h. es handelt sich dabei oft um nur vor Ort an der spezifischen maschinen- und gerätebezogenen Infrastruktur erfahrbaren Vorgänge. Für eine Abbildung in Form von Data Acquisition Pipelines (DAPs), bedarf es einer sehr engen Zusammenarbeit mit den dort tätigen technischen und wissenschaftlichen Mitarbeitenden, sowie Mitarbeitende der Labore, um die vielen einzelnen Arbeitsschritte erfassen und digital kodieren zu können. Ziel ist es, das intrinsische Wissen dieser Mitarbeitenden als explizites Wissen auszudrücken und dieses dann schließlich digital kodieren zu können. Folgende Aufgaben sollen beauftragt werden: - Erfassung und Abbildung folgender experimenteller Workflows im Kontext einer DAP in semantischer Form. Die dafür zu entwickelnden Ontologien müssen auf der Core Ontology PMDco Version 3 (https://github.com/materialdigital/core-ontology) des Projektes MaterialDigital basieren. Folgende Nutzungsszenarien müssen zwingend implementiert werden. Darüber hinaus werden sich im Projektverlauf weitere Szenarien ergeben, womit die angegebenen Szenarien als repräsentativ angesehen werden können: o Mit der bereits vorhandenen Heat-Treatment-Ontology (HTO) müssen beim Härten von Materialien ablaufende, verzweigbare Workflows ontologisch repräsentiert werden. Dazu müssen die Abläufe mithilfe der mitwirkenden technischen Mitarbeitenden bei Vor-Ort Terminen verstanden und danach in einem Wissensgraphen dargestellt werden. o Das Erarbeiten von Verständnis für die Repräsentation domänenspezifischer Workflows ist auch bei dem Entwurf einer Ontologie, die die Erzeugung von Partikeln mittels des Verfahrens der Sprühzerstäubung von Metallen (FSP) beschreibt, notwendig. Auch hier muss im engen Austausch mit technischen und wissenschaftlichen Mitarbeitenden der Labore der Workflow vor Ort erfasst und dokumentiert werden. Analog zur HTO muss aus der Dokumentation eine ontologische Repräsentation abgeleitet werden. Der Datenflow bei der Ontologisierung erfolgt über ein Elektronische Labor-Notizbuch (ELN). o In Kooperation mit Projektbeteiligten muss die Entwicklung einer Mikrostrukturontologie bewertet, ergänzt und implementiert werden. Zu der Mikrostrukturanalyse gehört auch die Repräsentation lichtmikroskopischer Messverfahren. • Erstellung aller für den erforderlichen Datenaustausch notwendigen Programme, mittels der Schnittstellen (APIs) an den Anlagen bzw. des ELNs zur semantischen Ablage der Daten, in einer SPARQL Datenbank. • Integration und automatische Distribution der anfallenden Daten mittels MSE spezifischen Data-Broker wie Kafka, MQTT oder vergleichbaren Data-Brokern. Die zweite Stufe beinhaltet folgende Aufgaben: • Strukturelle Vereinheitlichung (Veredelung) der heterogenen Daten aus der ersten Stufe. Dabei muss ein homogenisiertes kanonisches Format, das als digitales Halbzeug zur Weiterverarbeitung dient, als Zwischenziel abgebildet werden können. • Modularisierung von Systemkomponenten durch Auftrennung in anwenderfreundlichen Front-Ends und im Hintergrund ablaufender Back-Ends. Die Erfassung der Workflows soll vom Auftragnehmer vor Ort einmal wöchentlich erfolgen. Folgende Meilensteine müssen umgesetzt werden: Meilenstein 1: Monat 1-8 • Die wöchentliche Erfassung des digitalen Workflows und Ontologisierung mittels der bereits entwickelten PMDco 3.0 samt Entwicklung der dafür notwendigen APIs bei der Wärmebehandlung durch den Auftragsnehmer muss erfolgen. Meilenstein 2: Monat 9-16: • Die wöchentliche Erfassung des digitalen Workflows samt PMDco 3.0-Ontologisierung bei der Nanopartikel-Synthese durch den Auftragsnehmer muss erfolgen. Dabei müssen die bereits entwickelten APIs zur Modularisierung von Systemkomponenten berücksichtigt werden. Meilenstein 3: Monat 17-24: • Die Integration der Daten in MSE-spezifischen Data-Broker sowie ein lauffähiges, modulares Produkt, das das Erstellen von ontologisierten Daten in einer SPARQL Datenbank mittels End-zu-End Datenflüssen über Data-Broker koordinierte Workflow-Sequenzen ermöglicht, muss erfolgen. Die Modularität muss dabei die Integration von wiederverwendbaren Python-Skripten (z.B. die auch bereits in Jupyter-Notebooks oder ELNs zum Einsatz kommen) zum Zwecke der Datenveredelung und Ontologisierung unterstützen. Weitere Wertungskriterien (Siehe Dokument 227 - Gewichtung der Zuschlagskriterien"): 1 Wirtschaftlichkeit und Honorar 45% 2 Qualität und Nachvollziehbarkeit des vorgeschlagenen Vorgehens zur Ontologiemodellierung und Umsetzung modularer Daten-Transformationsworkflows 30% 3 Qualität des Konzepts zur Sicherstellung einer kontinuierlichen und kurzfristigen Präsenz vor Ort zwecks Austausch mit IWT-Personal 15% 4 Kundenreferenzen der letzten 5 Jahre:Qualität und Passgenauigkeit der 3 ausgewählten Referenzprojekte für die ausgeschriebene Aufgabe 10% Der Anbieter hat in den letzten 5 Jahren nachweislich mindestens bei drei Firmen Tätigkeiten in der oben beschriebenen Art und Weise durchgeführt. Zur Übermittlung der erforderlichen Informationen muss das Dokument „Anlage 1_Referenznachweis“ ausgefüllt und zusammen mit dem Angebot eingereicht werden. Im Rahmen des Entwurfsprozesses ist die Teilnahme an vor-Ort-Termine zwingend erforderlich, um sich mit den physischen Experimentalaufbauten vertraut zu machen und um das intrinsische Wissen der dort tätigen Mitarbeitenden im Dialog explizit darstellen zu können. Weitere Informationen sind in der Leistungsbeschreibung zu finden. - Leibniz-Institut für Werkstoffo. Techn. - IWTBremenFrist: 06. Aug.
LV für Entwicklung modularer DAP-Komponenten für Datenveredelung und Integration nicht/teil-autom. Prozesse exp. Workflows
Die Hauptabteilung Verfahrenstechnik des Leibniz-IWTs forscht und entwickelt an digitalen Verfahren und Methoden, um verfahrenstechnische Prozesse, deren Produkte und Materialien, wie z.B. Partikeln sowie das dafür zugrundeliegende technologische Wissen, digital abzubilden. Dafür werden zum einen Ontologien als Teilsysteme von Wissensgraphen, aber auch Methoden zur Abbildung der den Prozessen zugrundeliegenden experimentellen Workflows entwickelt. Diese Workflows sind nicht automatisierbar und finden physisch in Laboren und Werkshallen statt, d.h. es handelt sich dabei oft um nur vor Ort an der spezifischen maschinen- und gerätebezogenen Infrastruktur erfahrbaren Vorgänge. Für eine Abbildung in Form von Data Acquisition Pipelines (DAPs), bedarf es einer sehr engen Zusammenarbeit mit den dort tätigen technischen und wissenschaftlichen Mitarbeitenden, sowie Mitarbeitende der Labore, um die vielen einzelnen Arbeitsschritte erfassen und digital kodieren zu können. Ziel ist es, das intrinsische Wissen dieser Mitarbeitenden als explizites Wissen auszudrücken und dieses dann schließlich digital kodieren zu können. Folgende Aufgaben sollen beauftragt werden: - Erfassung und Abbildung folgender experimenteller Workflows im Kontext einer DAP in semantischer Form. Die dafür zu entwickelnden Ontologien müssen auf der Core Ontology PMDco Version 3 (https://github.com/materialdigital/core-ontology) des Projektes MaterialDigital basieren. Folgende Nutzungsszenarien müssen zwingend implementiert werden. Darüber hinaus werden sich im Projektverlauf weitere Szenarien ergeben, womit die angegebenen Szenarien als repräsentativ angesehen werden können: o Mit der bereits vorhandenen Heat-Treatment-Ontology (HTO) müssen beim Härten von Materialien ablaufende, verzweigbare Workflows ontologisch repräsentiert werden. Dazu müssen die Abläufe mithilfe der mitwirkenden technischen Mitarbeitenden bei Vor-Ort Terminen verstanden und danach in einem Wissensgraphen dargestellt werden. o Das Erarbeiten von Verständnis für die Repräsentation domänenspezifischer Workflows ist auch bei dem Entwurf einer Ontologie, die die Erzeugung von Partikeln mittels des Verfahrens der Sprühzerstäubung von Metallen (FSP) beschreibt, notwendig. Auch hier muss im engen Austausch mit technischen und wissenschaftlichen Mitarbeitenden der Labore der Workflow vor Ort erfasst und dokumentiert werden. Analog zur HTO muss aus der Dokumentation eine ontologische Repräsentation abgeleitet werden. Der Datenflow bei der Ontologisierung erfolgt über ein Elektronische Labor-Notizbuch (ELN). o In Kooperation mit Projektbeteiligten muss die Entwicklung einer Mikrostrukturontologie bewertet, ergänzt und implementiert werden. Zu der Mikrostrukturanalyse gehört auch die Repräsentation lichtmikroskopischer Messverfahren. • Erstellung aller für den erforderlichen Datenaustausch notwendigen Programme, mittels der Schnittstellen (APIs) an den Anlagen bzw. des ELNs zur semantischen Ablage der Daten, in einer SPARQL Datenbank. • Integration und automatische Distribution der anfallenden Daten mittels MSE spezifischen Data-Broker wie Kafka, MQTT oder vergleichbaren Data-Brokern. Die zweite Stufe beinhaltet folgende Aufgaben: • Strukturelle Vereinheitlichung (Veredelung) der heterogenen Daten aus der ersten Stufe. Dabei muss ein homogenisiertes kanonisches Format, das als digitales Halbzeug zur Weiterverarbeitung dient, als Zwischenziel abgebildet werden können. • Modularisierung von Systemkomponenten durch Auftrennung in anwenderfreundlichen Front-Ends und im Hintergrund ablaufender Back-Ends. Die Erfassung der Workflows soll vom Auftragnehmer vor Ort einmal wöchentlich erfolgen. Folgende Meilensteine müssen umgesetzt werden: Meilenstein 1: Monat 1-8 • Die wöchentliche Erfassung des digitalen Workflows und Ontologisierung mittels der bereits entwickelten PMDco 3.0 samt Entwicklung der dafür notwendigen APIs bei der Wärmebehandlung durch den Auftragsnehmer muss erfolgen. Meilenstein 2: Monat 9-16: • Die wöchentliche Erfassung des digitalen Workflows samt PMDco 3.0-Ontologisierung bei der Nanopartikel-Synthese durch den Auftragsnehmer muss erfolgen. Dabei müssen die bereits entwickelten APIs zur Modularisierung von Systemkomponenten berücksichtigt werden. Meilenstein 3: Monat 17-24: • Die Integration der Daten in MSE-spezifischen Data-Broker sowie ein lauffähiges, modulares Produkt, das das Erstellen von ontologisierten Daten in einer SPARQL Datenbank mittels End-zu-End Datenflüssen über Data-Broker koordinierte Workflow-Sequenzen ermöglicht, muss erfolgen. Die Modularität muss dabei die Integration von wiederverwendbaren Python-Skripten (z.B. die auch bereits in Jupyter-Notebooks oder ELNs zum Einsatz kommen) zum Zwecke der Datenveredelung und Ontologisierung unterstützen. Weitere Wertungskriterien (Siehe Dokument 227 - Gewichtung der Zuschlagskriterien"): 1 Wirtschaftlichkeit und Honorar 45% 2 Qualität und Nachvollziehbarkeit des vorgeschlagenen Vorgehens zur Ontologiemodellierung und Umsetzung modularer Daten-Transformationsworkflows 30% 3 Qualität des Konzepts zur Sicherstellung einer kontinuierlichen und kurzfristigen Präsenz vor Ort zwecks Austausch mit IWT-Personal 15% 4 Kundenreferenzen der letzten 5 Jahre:Qualität und Passgenauigkeit der 3 ausgewählten Referenzprojekte für die ausgeschriebene Aufgabe 10% Der Anbieter hat in den letzten 5 Jahren nachweislich mindestens bei drei Firmen Tätigkeiten in der oben beschriebenen Art und Weise durchgeführt. Zur Übermittlung der erforderlichen Informationen muss das Dokument „Anlage 1_Referenznachweis“ ausgefüllt und zusammen mit dem Angebot eingereicht werden. Im Rahmen des Entwurfsprozesses ist die Teilnahme an vor-Ort-Termine zwingend erforderlich, um sich mit den physischen Experimentalaufbauten vertraut zu machen und um das intrinsische Wissen der dort tätigen Mitarbeitenden im Dialog explizit darstellen zu können. Weitere Informationen sind in der Leistungsbeschreibung zu finden.
Häufige Fragen zu dieser Ausschreibung
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- Bis wann läuft die Angebotsfrist?
- Die Angebotsfrist endet am 19. August 2026.
- Wer ist der Auftraggeber?
- Der Auftraggeber ist Umweltbundesamt.
- Welche Unterlagen sind für den Start relevant?
- In der Regel benötigen Sie Leistungsbeschreibung, Eignungsnachweise, Fristenhinweise und ggf. Formblätter. Auf Auftrag One werden diese Punkte priorisiert dargestellt.