Abteilung Optik und Strahlrohre

Scientific IT Consulting

In einem innovativen Kollaborationsprojekt wollen der Exzellenzverbund der Berliner Universitäten (BUA), das Max Delbrück Center (MDC) und das Helmholtz-Zentrum Berlin für Materialien und Energie GmbH (HZB) gemeinsam mit dem Zuse-Institut Berlin (ZIB) ein leistungsstarkes Data & AI Center in der Hauptstadt aufbauen. Das gemeinsames Data & AI Center, das derzeit am Campus Adlershof entsteht, wird die Rechen‑, Speicher‑ und Netzwerkressourcen bereitstellen, die für Experimente der nächsten Generation – insbesondere für das kommende Synchrotron BESSY III – erforderlich sind. Durch die Integration dieser Spitzentechnologie‑Plattform mit den bestehenden HPC‑Kapazitäten der ZIB, dem ultraschnellen BRAIN‑Netz (bis zu 400 Gbit/s) und umfangreicher Erfahrung im wissenschaftlichen Software‑Engineering bieten wir HZB‑Forscher*innen eine nahtlose End‑to‑End‑Forschungsumgebung. Diese reicht von Roh‑Detektordaten bis hin zu KI‑unterstützten Erkenntnissen und wird dabei streng nach den FAIR Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) betrieben.

Bei Scientific IT Consulting fungieren wir als kollaboratives Bindeglied zwischen dem Helmholtz‑Zentrum Berlin (HZB) und dem Zuse‑Institut Berlin (ZIB). Unser Ziel ist es, die wissenschaftliche Vision des HZB in praktikable, reproduzierbare Datenverarbeitungs‑Lösungen zu überführen, die auf der bewährten Expertise der ZIB im Bereich Hoch‑Performance‑Computing (HPC) und Künstliche‑Intelligenz‑Infrastruktur (KI) aufbauen.

Unsere konkreten Ziele umfassen:

• Entwicklung und Anwendung KI‑basierter Forschungswerkzeuge: Entwurf innovativer Lösungen, die speziell auf die Bedürfnisse der Wissenschaft zugeschnitten sind.
• Beratung und Unterstützung für Forscherinnen und IT‑Expertinnen am HZB: Begleitung beim Einsatz von KI‑Methoden in allen relevanten Disziplinen, mit besonderem Fokus auf Nutzer*innen von Synchrotron‑Strahlrohren und Instrumenten an BESSY II.
• Einrichtung von Best‑Practice‑Richtlinien: Erstellung von Vorgehensweisen für KI, HPC und nachhaltige Wiederverwendung von Forschungsdaten über den gesamten Research‑Data‑Life‑Cycle hinweg.
• Entwicklung von Digital‑Twins: Aufbau realistischer Modelle für digitale Zwillinge experimenteller Verfahren, einschließlich Synchrotron‑Strahlrohre und Instrumente an BESSY.
• Echtzeit‑Datenanalyse‑Software: Entwicklung von Tools für die schnelle Auswertung von Betriebs‑ und Messdaten, um eine automatisierte Anlagenoptimierung und autonome Experimente zu ermöglichen.
• Effiziente Algorithmus‑Entwicklung: Gestaltung von Algorithmen, die eine schnellere und genauere Auswertung großer Datenmengen bei reduziertem Ressourcenverbrauch erlauben.

Aktueller Stand

In der gegenwärtigen Konzeptphase führen wir eine detaillierte Bedarfsanalyse zum Umgang mit Forschungsdaten durch. Dabei betrachten wir die effiziente Erzeugung, Verarbeitung, Kondensation, Analyse, Speicherung, den Austausch und die Wiederverwendung von Daten. Im Sinne der Guten Wissenschaftlichen Praxis (GWP) sollen die von uns verwalteten Forschungsdaten skalierbar, transparent und für das Training von KI‑Modellen (z. B. neuronale Netze und andere Machine‑Learning‑Verfahren) aufbereitet sein. Zudem erarbeiten wir ein Konzept zur Umsetzung der FAIR‑Prinzipien für sehr große Datensätze – von Terabyte‑ bis Petabyte‑Umfang pro Jahr.

Sicherheit und Nachhaltigkeit

Um Datensicherheit und langfristige finanzielle Unabhängigkeit zu gewährleisten, planen wir den Einsatz selbstgehosteter Open‑Source‑Softwarelösungen, darunter:

• Kubernetes (für Docker‑Orchestrierung)
• JupyterHub (für Code‑Dokumentation)
• Zenodo (als Daten‑Repository)
• eLabFTW (für elektronische Labor‑Notizbücher)
• Bluesky (für Python‑basierte Prozess‑Automatisierung)
• ImageJ (für Bildanalyse)
• sowie weitere geeignete tools.

Entsprechend den spezifischen Anforderungen des HZB und seiner Partner*innen werden wir das Team mit wissenschaftlichem Personal besetzen, die notwendige Software beschaffen und dokumentieren.

Die Gruppe, geleitet von Dr. Yannic Kerkhoff, wurde im Januar 2026 gegründet und befindet sich noch im Aufbau.

© 01/26 Yannic Kerkhoff