Interview mit Daniel Kowalczyk, Gewinner des FAIR4Chem Award 2025
Die größte Hürde besteht oft darin, überhaupt auf ein digitales Laborjournal umzusteigen, doch schon eine anfänglich unvollständige Dokumentation ist wertvoller als gar keine.
Worum ging es bei Ihrem eingereichten Datensatz?
Der eingereichte Datensatz ist im Rahmen meiner Promotion entstanden. Ich arbeite im Sonderforschungsbereich Catalight, der sich mit Systemen für künstliche Photosynthese befasst.
Dabei stellten wir fest, dass es ein grundlegendes Problem bei der Reproduzierbarkeit und Vergleichbarkeit von Experimentalergebnissen gab, sogar innerhalb des SFB. Der Grund liegt darin, dass in der Photochemie der Parameter Licht als Reaktionspartner berücksichtigt werden muss, und die Quantifizierung der Photonen entscheidend ist.
Um das Problem zu lösen, entwickelten wir das modulare Photoreaktorkonzept, mit dem wir nun Photonen charakterisieren können. Der Datensatz, den wir eingereicht haben, dokumentiert diesen modularen Photoreaktor.
Konkret haben wir eine photonische Charakterisierung durchgeführt. In dem Photoreaktor werden in verschiedenen Konfigurationen gemessen, wie viele Photonen in die Systeme eingetragen werden. Dabei haben wir zwei Methoden kombiniert, um sicherzustellen, dass die berechneten Photonenströme valide sind: chemische Aktinometrie und Radiometrie. Wir haben viel Zeit darauf verwendet, beide Methoden komplementär abzustimmen, was letztlich sehr gut gelungen ist.
Gab es Schwierigkeiten bei der FAIRen Speicherung der Daten?
Größere Probleme traten nicht auf. Ich wollte verhindern, dass das Photoreaktorkonzept nach Abschluss meiner Arbeit in Vergessenheit gerät. Das war die Motivation, mich mit den FAIR-Prinzipien auseinanderzusetzen. Wir mussten klären, wie die erzeugten Daten FAIR in Repositorien dokumentiert werden können, denn die Datensätze können sehr groß sein. Radiometrische zweidimensionale Scans, bei denen beispielsweise eine Fläche von 50 × 50 Zentimetern abgefahren wird, umfassen über 20.000 Einzelmessungen, die nicht in GitHub dokumentiert werden können.
Aus diesem Grund haben wir einen zweigleisigen Ansatz gewählt: Auf Zenodo veröffentlichen wir große Datensätze und auf GitHub die technische Dokumentation der Plattform. Zuvor erarbeiteten wir einen spezifischen Workflow, der unsere instituts- und gruppeninternen Vorgaben zur FAIR-Dokumentation berücksichtigt.
Im Git liegen STL-Dateien, um alle bisher entwickelten Reaktormodule selbst zu reproduzieren. Außerdem ist dort die vollständige Dokumentation des gesamten Photoreaktors enthalten – von Schrauben über Elektronik bis hin zu Montageanleitungen. Dieser Aspekt ist besonders kritisch, da in Publikationen häufig wichtige Informationen fehlen, die nötig wären, um ein bestimmtes Setup nachzubilden oder vergleichbare Reaktionsbedingungen einzustellen.
Thema Datenmanagementpläne: Gibt es DMPs im SFB?
Datenmanagement und Datendokumentation sind aufgrund der DFG-Förderung inzwischen zwingend erforderlich. Es gibt bei uns jedoch keine strikten Vorgaben, wie dies umgesetzt werden muss, abgesehen von der verpflichtenden Nutzung von digitalen Laborjournalen.
Es existieren verschiedene Systeme. Für Synthetiker ist beispielsweise Chemotion bekannt und gut geeignet. In unserer Gruppe verwenden wir eLabFTW. Diese Plattform lässt sich sehr flexibel auf die individuellen Bedürfnisse einzelner Gruppen zuschneiden. Workflows können über eigene Templates angepasst werden.
Ein wesentlicher Vorteil von ELNs ist, dass es nicht lediglich als Datenspeicher dient, sondern die Daten auch sinnvoll weiterverarbeitet werden können. So können etwa Messungen, beispielsweise aus der Online-Analytik, direkt gekoppelt und automatisiert dokumentiert werden. Die Daten können anschließend extrahiert, umgerechnet und weiterverarbeitet werden.
Dies eröffnet Möglichkeiten in Richtung Automatisierung und Reaktionsoptimierung. Beispielsweise kann ein Datensatz analysiert, von einem Algorithmus interpretiert und zur automatisierten Durchführung des nächsten Experiments genutzt werden. Dabei werden Parameter vorgeschlagen, die für die Optimierung relevant sind.
Zusammen mit der strukturierten Dokumentation der Metadaten bieten ELNs somit einen erheblichen Mehrwert gegenüber einer Pen&Paper-Dokumentation.
Warum haben Sie sich auf den FAIR4Chem-Award beworben?
Es gab zwei Hauptfaktoren:
Zum einen wollte ich überprüfen, ob meine eigenen Gedanken zur FAIRen Dokumentation des Photoreaktorkonzepts mit der Expertenmeinung übereinstimmen – eine Art Feedbackschleife, um aus Rückmeldungen zu lernen, Fehler künftig zu vermeiden und bessere Strategien zu entwickeln.
Zum anderen kenne ich die Kosten kommerzieller Reaktorplattformen. Für viele Gruppen ist es finanziell nicht möglich, solche Systeme zu erwerben. Wenn jedoch ein Reaktor selbst entwickelt werden kann, der ähnlich gut oder sogar besser charakterisiert ist, eröffnet dies auch finanziell eingeschränkten Gruppen die Möglichkeit, Forschungsergebnisse zu erzielen und so die wissenschaftliche Arbeit voranzubringen.
Haben Sie eine Empfehlung für andere Forschende, die noch nicht FAIR speichern, wie sie anfangen sollten?
Meine Empfehlung wäre, einfach loszulegen. Das klingt zwar plump, hilft aber tatsächlich sehr. In der Regel zeigt sich beim Einstieg in die FAIRe Datendokumentation, was funktioniert und was verbessert werden kann. Wenn eine Gruppe ein digitales Laborjournal implementiert und alle Mitglieder zunächst Templates erstellen lassen, kristallisieren sich die Stärken und Schwächen des Systems schnell heraus.
Die größte Hürde besteht oft darin, überhaupt auf ein digitales Laborjournal umzusteigen und sich während des Workflows Gedanken über FAIRe Datendokumentation zu machen, statt erst im Nachhinein. Schon eine anfänglich unvollständige Dokumentation ist wertvoller als gar keine. Letztlich zeigt die praktische Anwendung, welche Vorgehensweisen am besten funktionieren.
Und warum sollten Forschende FAIRe Daten speichern?
Daten von vornherein FAIR zu dokumentieren verhindert, dass man die Übersicht über die eigenen Daten verliert. Außerdem ermöglicht es, Daten problemlos mit anderen zu teilen. Der Vorteil liegt also zunächst bei den eigenen Daten. Wenn jedoch andere ihre Daten ebenfalls FAIR dokumentieren, entsteht daraus ein zusätzlicher Vorteil für alle Forschenden in diesem Fachgebiet. Also: FAIRe Dokumentation ist wirklich wertvoll.
Vielen Dank!
