Da künstliche Intelligenz für wissenschaftliche Entdeckungen immer wichtiger wird, verlagern Regierungen und Forschungseinrichtungen ihren Fokus von reiner Rechenleistung hin zu einem weniger sichtbaren, aber ebenso entscheidenden Gut: Daten.. Weltweit werden zunehmend Anstrengungen unternommen, um fragmentierte, veraltete wissenschaftliche Datensätze in KI-fähige Datensätze umzuwandeln – strukturierte, standardisierte und reichhaltig gekennzeichnete Datensysteme, die KI-Modelle zuverlässig interpretieren und aus denen sie lernen können.
Anstatt ausschließlich in schnellere Chips oder leistungsstärkere Supercomputer zu investieren, erkennen Länder zunehmend, dass die Datenqualität den Hauptengpass in der KI-gestützten Forschung darstellt. Schlecht formatierte Genomdateien, unvollständige Klimametadaten und isolierte Laboraufzeichnungen haben die Effektivität fortschrittlicher Modelle lange Zeit eingeschränkt. Die aktuellen Bemühungen zielen darauf ab, diese passiven Archive in eine interoperable, maschinenlesbare Infrastruktur umzuwandeln, die automatisierte Arbeitsabläufe und domänenübergreifendes Denken ermöglicht.
Im Laufe des Jahres 2025 legten verschiedene nationale und regionale Initiativen den Grundstein für diesen Wandel. Öffentliche Einrichtungen und Forschungsinstitute konzentrierten sich auf die Bereinigung von Metadaten und die Harmonisierung von Formaten. Ein weiterer Schwerpunkt lag auf der Etablierung gemeinsamer Standards, die es KI-Systemen ermöglichen, nahtlos mit verschiedenen Datensätzen umzugehen, ohne dass wiederholte manuelle Eingriffe erforderlich sind. Intervention.
Zu den wichtigsten Entwicklungen gehören:
- Vereinigte Staaten: Strukturierte klinische Datensätze, die für maschinelle Lernprozesse und groß angelegte Metadatenbereinigungen in der Klimawissenschaft erprobt wurden.
- Europa: Ausbau von FAIR-konformen Metadatenrahmen durch die European Open Science Cloud und nationale Reproduzierbarkeitsinitiativen.
- Asien-Pazifik: Einheitliche API-basierte Aggregation von Genom-, Material- und Atmosphärendaten zur Unterstützung KI-gestützter Forschung.
- Vereinigtes Königreich: Eine nationale Prüfung zur Bewertung der Struktur, Vollständigkeit und Eignung der Datensätze für die Integration von KI.
Über die Effizienzgewinne hinaus spiegelt diese Verlagerung eine tiefere strategische Priorität wider. Regierungen betrachten KI-fähige Daten zunehmend alseine nationale Forschungsinfrastruktur, die für wissenschaftliche Wettbewerbsfähigkeit, Resilienz und Souveränität unerlässlich ist. Sauberer, gut versorgtArchäologische Datensätze beschleunigen Experimente, reduzieren fehlgeschlagene Replikationen und ermöglichen es Modellen, Erkenntnisse über verschiedene Disziplinen hinweg zu gewinnen.
Künstliche Intelligenz wird in wissenschaftliche Arbeitsabläufe integriert. Daher wird die Fähigkeit, modellfähiges Wissen zu kuratieren und zu steuern, eine entscheidende Rolle dabei spielen, welche Nationen die nächste Ära der Entdeckungen anführen – und welche ins Hintertreffen geraten.
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