Die Architekturwissenschaft steht vor einer zentralen Herausforderung: Trotz wachsender Bedeutung strukturierter Forschungsdaten fehlt es weiterhin an verfügbaren, standardisierten und nutzbaren Datensätzen. Heterogene Quellen, ungeklärte urheberrechtliche Fragen, geringe Datenkompetenz und komplexe visuelle Formate wie CAD-Zeichnungen erschweren die Publikation und führen zu fragmentierten, selten veröffentlichten Forschungsdaten.

Ein neues, von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördertes Projekt setzt genau hier an. Aufbauend auf dem NFDI4ING-Seed-Fund-Vorhaben „RDM-Workflows for Construction Engineering and Architecture“ entwickeln die Universitäts- und Landesbibliothek Darmstadt (ULB) und das Institut for Computational Design and Construction (ICD) der Universität Stuttgart gemeinsam eine „Architectural Research Data Management Pipeline“. Die benutzerfreundliche Webanwendung wird bestehende NFDI-Dienste integrieren und Forschungsdaten automatisiert in verknüpfte Wissensgraphen überführen, sodass angereicherte Datensätze künftig als FAIR Digital Objects publiziert werden können.

Das Projekt verfolgt zwei zentrale Ziele:

• Effizientere Datenverwaltung: Die Pipeline soll Forschende mit klaren Workflows und Vorlagen dabei unterstützen, Daten, Dateien und Quellen strukturiert zu erfassen und die Qualität architekturrelevanter Forschungsdaten deutlich zu verbessern.
• Praxisnahe Entwicklung: Durch die enge Zusammenarbeit mit der Forschungsgemeinschaft und NFDI-Services wird sichergestellt, dass die Lösung den realen Anforderungen entspricht und unmittelbar anwendbar ist.

Zur Umsetzung sind drei Arbeitspakete vorgesehen: die Weiterentwicklung eines bestehenden Prototyps, die Erstellung eines Showcase-Demonstrators anhand von Daten zu mehrgeschossigen Holzbauprojekten sowie der kontinuierliche Austausch mit Fachcommunity und Infrastrukturakteuren über Workshops und Konferenzen.

Langfristig soll die „Architectural Research Data Management Pipeline“ als skalierbarer Dienst auch in anderen Forschungsfeldern einsetzbar sein. Durch die enge Verzahnung von Forschung und Infrastruktur entsteht ein modularer Workflow, der datengetriebene Methoden unterstützt, FAIR-Publikationen ermöglicht und visuelle Daten angemessen repräsentiert. Damit leistet das Projekt einen wichtigen Beitrag zu mehr Transparenz, Reproduzierbarkeit und Qualität in der architekturwissenschaftlichen Forschung.