SNF - Research project “Domain-Specific Conceptual Modeling for Distributed Ledger Technologies” of the Digitalization and Information Systems Group

Distributed Ledger Technologien (DLT) – oder allgemeiner bekannt als „Blockchains“ – stellen eine neue Form der Datenverarbeitung dar. Bekannt wurden sie durch ihren Einsatz bei sogenannten Kryptowährungen wie Bitcoin und Ethereum. DLT erlauben die verteilte, transparente und vertrauenswürdige Speicherung von Daten, sowie das Verarbeiten von Daten ohne Vorhandensein einer zentralen Instanz. Diese Eigenschaften werden durch Verfahren der Kryptographie sowie ökonomische Anreize erzielt, durch die die Datenhaltung und -verarbeitung auf viele unabhängige und gleichberechtigte Akteure verteilt wird und (Geschäfts-)transaktionen unveränderlich und transparent gespeichert werden.  Dies ermöglicht Anwendungsfälle in denen bisher Register von zentralen Stellen geführt wurden, um deren Integrität und Vertrauenswürdigkeit sicherzustellen oder zum Austausch von verlässlichen Informationen zwischen unbekannten Partnern. Erste Beispiele bei denen DLT ausserhalb des Finanzbereichs zur Anwendung kommen, finden sich in der Logistik, um gesicherte Informationen über Lieferungen zwischen unbekannten Partnern auszutauschen[1] oder seit kurzem bei der fälschungssicheren Speicherung von Covid-19 Testergebnissen[2].

Die Gestaltung von neuen Anwendungsszenarien, die das Potential von DLT nutzen, erfordert heute jedoch umfassendes technisches und wirtschaftliches Knowhow und ist von grosser Komplexität geprägt. In dem vom Schweizer Nationalfonds finanzierten 4-jährigen Forschungsprojekt werden daher mit Partnern aus der Industrie und Wissenschaft visuelle Modellierungsmethoden entwickelt, um DLT-basierte Anwendungen einfacher gestalten zu können und besser analysierbar zu machen. Dazu werden Anwendungsbeispiele für DLT im Bereich der Verbriefung von Vermögenswerten (Tokenisierung) mit der SEBA Bank AG, für das Industrial Internet-of-Things in der Bauwirtschaft mit der Hilti AG, sowie für die Speicherung von maschinen-verarbeitbarem, bio-medizinischem Wissen gemeinsam mit dem Stanford Center for Biomedical Informatics der Stanford University erarbeitet. Anschliessend werden für DLT spezifische, visuelle Modellierungssprachen, Schnittstellen zu DLT-Systemen und Algorithmen entwickelt, die es Fachanwendern erleichtern, DLT-Anwendungen zu erstellen und die von DLT generierten Daten zu analysieren.