Forschende benötigen einfachere und automatisierte Möglichkeiten, um FAIR-konforme Metadaten zu erstellen. Bestehende Werkzeuge bieten keine ausreichende Abdeckung; ConnOSS zielt darauf ab, mithilfe von maschinellem Lernen diese Lücken zu schließen und gute Forschungspraxis zu unterstützen.

Automatische Extraktion, Harmonisierung und Anreicherung von maschinenlesbaren Metadaten für Forschungssoftware zur Verbesserung ihrer FAIRness, Sichtbarkeit und Reproduzierbarkeit von Forschungssoftware und Forschungsartefakten.

APIs, NLP/Maschinelles Lernen