Datenkuratierung umfasst das systematische Sammeln, Prüfen, Anreichern, Strukturieren und Dokumentieren von Forschungsdaten. In den Materialwissenschaften schließt sie Metadatenstandards, Ontologien, Qualitätssicherung, Versionierung und Langzeitarchivierung ein. Ziel ist die Nachnutzbarkeit für datengetriebene Modellierung, Machine Learning und Reproduzierbarkeit komplexer Experimente und Simulationsstudien.