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Dr. Lars Vogt ist seit Januar 2026 Leiter des Zentrums für Biodiversitäts-Wissensforschung (zcb) am Leibniz-Institut zur Analyse des Biodiversitätswandels (LIB).
Seine Forschung konzentriert sich auf Ontologien, Wissensgraphen und semantische Modellierung mit dem Ziel, Wissen über Biodiversität formal strukturierter, maschinell verarbeitbar und interoperabel zu machen. Ein zentraler Schwerpunkt seiner Arbeit ist die Entwicklung theoretischer und praktischer Rahmenbedingungen für FAIR- und CLEAR-Daten, die es ermöglichen, wissenschaftliches Wissen über Disziplin- und Institutionsgrenzen hinweg zu teilen, wiederzuverwenden und zu verstehen. Darüber hinaus hat er umfangreiche Forschung zu Granularitätsperspektiven und deren Rolle in der konzeptionellen Modellierung durchgeführt. Diese Arbeit ist von besonderer Relevanz für die Darstellung und das Schlussfolgern über hochkomplexe Strukturen wie Organismen und Ökosysteme, bei denen Wissen über mehrere Ebenen biologischer Organisation hinweg kohärent integriert werden muss. Am LIB bringt er als Teil des zcb-Teams sein Fachwissen in den Bereichen Wissenswissenschaft und konzeptionelles Modellieren ein, um die Fähigkeit des Instituts zu stärken, komplexes biologisches Wissen in großem Maßstab darzustellen und zu verknüpfen.
Nach Abschluss seines Studiums und seiner Promotion an den Universitäten Göttingen bzw. Bielefeld hatte Lars Vogt eine Reihe von Postdoc-Stellen in Zoologie und Evolutionsbiologie an der Freien Universität Berlin, der Harvard University und der Universität Bonn inne. Anschließend wechselte er in den Bereich Forschungsinfrastruktur und Wissensorganisation und war am TIB Leibniz-Informationszentrum für Technik und Naturwissenschaften in Hannover tätig, wo er den Bereich Kuratierung und Community Building für den Open Research Knowledge Graph sowie ontologiebasierte Ansätze zur Interoperabilität in der Materialwissenschaft und der verarbeitenden Industrie leitete.
Neben seinen wissenschaftlichen Aktivitäten engagiert sich Lars Vogt in zahlreichen nationalen und internationalen wissenschaftlichen Gremien, darunter die FAIR Mappings Working Group der Research Data Alliance, der Lenkungsausschuss der Open Energy Ontology und der Beirat von EnArgus.
Das Wissen über die biologische Vielfalt ist nur so wirkungsvoll wie unsere Fähigkeit, es zu verknüpfen, zu verstehen und zu nutzen. Das Zentrum für Biodiversitäts-Wissensforschung (zcb) wurde gegründet, um genau dies zu ermöglichen.
Das zcb betreibt Forschung im Bereich der Biodiversitäts-Wissenswissenschaft und entwickelt die wissenschaftlichen Grundlagen dafür, wie Biodiversitätsdaten und -wissen semantisch modelliert, dargestellt, integriert und maschinell verarbeitbar gemacht werden können, während sie für menschliche Nutzer intuitiv interpretierbar und kognitiv zugänglich bleiben. Dazu gehören Arbeiten zu Ontologien und Wissensgraphen, semantischer Interoperabilität, den FAIR- und CLEAR-Prinzipien sowie zur Modellierung der Informationsgranularität über biologische Organisationsebenen hinweg, von der DNA über einzelne Specimens und deren Merkmale bis hin zu Taxa und Ökosystemen.
Aufbauend auf dieser Forschung stellt das Zentrum Dienste und Infrastruktur bereit, die die Digitalisierung und Forschung im gesamten LIB unterstützen. Dazu gehören Werkzeuge und Pipelines für die Digitalisierung und Qualitätskontrolle von Sammlungen, standardisierte Arbeitsabläufe für die Veröffentlichung und Wiederverwendung von Daten sowie Mechanismen für persistente Identifikatoren und Zitierungen, die sicherstellen, dass Biodiversitätsdaten und -wissen langfristig auffindbar, zuordenbar und nutzbar bleiben. Ein zentrales Element dieser Infrastruktur wird der LIB Open Knowledge Space sein, eine gemeinsame Wissensinfrastruktur, die Sammlungen, Forschungsergebnisse und Umweltdaten zu einem kohärenten, semantisch strukturierten und vollständig interoperablen Ganzen verbindet. Dies ermöglicht es, dringende Fragen zu Veränderungen der Biodiversität, wo Arten zurückgehen, wie sich Ökosysteme verschieben, welche Belege diese Veränderungen mit Umweltfaktoren verknüpfen, zuverlässiger und in großem Maßstab zu beantworten.
Das Zentrum treibt zudem menschenzentrierte KI- und hybride Intelligenzansätze voran, bei denen KI-gestützte Werkzeuge die Datenintegration, -erkundung und -entdeckung unterstützen, während die wissenschaftliche Autorität und kuratorische Verantwortung bei menschlichen Experten verbleibt. Dabei fungiert es als bereichsübergreifender Innovationsknotenpunkt, der Forschung, Sammlungen und Kommunikation innerhalb der LIB miteinander verbindet.
Publikationen
| von
2026/05
Actionable Understanding: Action Units for Bridging the Knowledge-Action Gap in Post-FAIR Knowledge Infrastructures
2026/03
The Semantic Ladder: A Framework for Progressive Formalization of Natural Language Content for Knowledge Graphs and AI Systems
2026/01
Rosetta Statements: simplifying FAIR knowledge graph construction with a user-centred approach
Database, 2026
2025/09
The Grammar of FAIR: A Granular Architecture of Semantic Units for FAIR Semantics, Inspired by Biology and Linguistics
2025/09
Ecolink: Towards a Knowledge Graph Schema for Complex Environmental Systems
2025/08
A Framework for FAIR and CLEAR Ecological Data and Knowledge: Semantic Units for Synthesis and Causal Modelling
2025/04
Suggestions for extending the FAIR Principles based on a linguistic perspective on semantic interoperability
Scientific data, 1, 12
2025/03
Towards Machine-Actionable Scientific Knowledge as FAIR Digital Objects
2024/07
Rosetta Statements: Simplifying FAIR Knowledge Graph Construction with a User-Centered Approach
2024/07
Rethinking OWL Expressivity: Semantic Units for FAIR and Cognitively Interoperable Knowledge Graphs Why OWLs don't have to understand everything they say
2024/05
FAIR 2.0: Extending the FAIR Guiding Principles to Address Semantic Interoperability
2024/01
Scalable data pipeline: Ontology-based OPC UA data access for the industrial internet of things
2023/11
FAIR Knowledge Graphs with Semantic Units: a Prototype
2023/11
Building an atlas of knowledge for invasion biology and beyond! 2nd enKORE-INAS Workshop
Research Ideas and Outcomes, 9
2023/07
Converging on a Semantic Interoperability Framework for the European Data Space for Science, Research and Innovation (EOSC)
2023/07
Towards a Rosetta Stone for (meta)data: Learning from natural language to improve semantic and cognitive interoperability
2023/04
Knowledge Graph Building Blocks: An easy-to-use Framework for developing FAIREr Knowledge Graphs
2023/04
Formalizing Invertebrate Morphological Data: A Descriptive Model for Cuticle-Based Skeleto-Muscular Systems, an Ontology for Insect Anatomy, and their Potential Applications in Biodiversity Research and Informatics
Systematic Biology, 5, 72
2023/01
The FAIREr Guiding Principles: Organizing data and metadata into semantically meaningful types of FAIR Digital Objects to increase their human explorability and cognitive interoperability
2023/01
Semantic Units: Organizing knowledge graphs into semantically meaningful units of representation
2022/03
SKG4EOSC - Scholarly Knowledge Graphs for EOSC: Establishing a backbone of knowledge graphs for FAIR Scholarly Information in EOSC
Research Ideas and Outcomes, 8
2022/01
Formalizing Insect Morphological Data: A Model-Based, Extensible Insect Anatomy Ontology and Its Potential Applications in Biodiversity Research and Informatics
2021/12
Phenotyping in the era of genomics: MaTrics—a digital character matrix to document mammalian phenotypic traits
Mammalian Biology, 1, 102
2021/05
ORKG: Facilitating the Transfer of Research Results with the Open Research Knowledge Graph
Research Ideas and Outcomes, 7
2020/11
Improving Access to Scientific Literature with Knowledge Graphs
BIBLIOTHEK Forschung und Praxis, 3, 44
2020/08
Toward Representing Research Contributions in Scholarly Knowledge Graphs Using Knowledge Graph Cells
2019/06
From Data to Knowledge: A semantic knowledge graph application for curating specimen data
Biodiversity Information Science and Standards, 3
2019/06
FAIR.ReD: Semantic knowledge graph infrastructure for the life sciences
Biodiversity Information Science and Standards, 3
2019/06
Using Named Graphs and Knowledge Graph Template Patterns for Efficiently Organizing FAIR Anatomy Data and Metadata
Biodiversity Information Science and Standards, 3
2019/06
Anatomy Knowledge Graphs: Toward FAIR morphological data
Biodiversity Information Science and Standards, 3
2019/01
Bona Fideness of Material Entities and Their Boundaries
2017/04
Levels and building blocks—towards a domain granularity framework for the life sciences
2017/03
Towards a semantic approach to numerical tree inference in phylogenetics
Cladistics, 2, 34
2016/11
Assessing similarity: on homology, characters and the need for a semantic approach to non‐evolutionary comparative homology
Cladistics, 5, 33
2016/09
Levels metaphor and building blocks—towards a domain granularity framework for the life sciences
2016/08
Discovering the genomic basis of morphological and physiological differences between mammalian species with Forward Genomics
Mammalian Biology, 81
2015/12
Emerging semantics to link phenotype and environment
PeerJ, 3
2015/07
Assessing similarity: a semantic approach to non-evolutionary comparative homology
2015/01
Finding Our Way through Phenotypes
PLoS Biology, 1, 13
2014/01
20 Documenting Morphology: Morph·D·Base
2013/09
eScience and the need for data standards in the life sciences: in pursuit of objectivity rather than truth
Systematics and Biodiversity, 3, 11
2013/07
The need for data standards in zoomorphology
Journal of Morphology, 7, 274
2011/12
Signs and terminology: Science caught between language and perception
Bionomina, 1, 4
2010/05
Spatio-structural granularity of biological material entities
BMC Bioinformatics, 1, 11
2010/01
Invertebrate neurophylogeny: suggested terms and definitions for a neuroanatomical glossary
Frontiers in Zoology, 1, 7
2009/11
A multilocus approach to harvestman (Arachnida: Opiliones) phylogeny with emphasis on biogeography and the systematics of Laniatores
Cladistics, 4, 26
2008/12
Learning from Linnaeus: towards developing the foundation for a general structure concept for morphology
Zootaxa, 1, 1950
2008/12
The future role of bio-ontologies for developing a general data standard in biology: chance and challenge for zoo-morphology
Zoomorphology, 3, 128
2007/10
The unfalsifiability of cladograms and its consequences
Cladistics, 1, 24
2007/05
A falsificationist perspective on the usage of process frequencies in phylogenetics
Zoologica scripta, 4, 36
2005/01
Molecular phylogeny of lugworms (Annelida, Arenicolidae) inferred from three genes
Molecular Phylogenetics and Evolution, 3, 34
2003/08
A contribution to sedentary polychaete phylogeny using 18S rRNA sequence data
Journal of Zoological Systematics and Evolutionary Research, 3, 41
2003/05
New insights into polychaete phylogeny (Annelida) inferred from 18S rDNA sequences
Molecular Phylogenetics and Evolution, 2, 29
2002/01
Weighting indels as phylogenetic markers of 18S rDNA sequences in Diptera and Strepsiptera
Organisms, Diversity & Evolution, 4, 2
2002/01
Testing and weighting characters
Organisms, Diversity & Evolution, 4, 2