Probabilistisches Programmieren ist ein Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Industrie und Fabrik 4.0 sowie Big Data und Smart Data. Es beschreibt eine moderne Methode, mit der Computer und Maschinen wahrscheinliche Ergebnisse berechnen können, statt sich auf festgelegte Regeln zu verlassen. Das bedeutet, sie lernen aus Daten, wie wahrscheinlich verschiedene Ereignisse eintreten, und können dadurch bessere und flexiblere Entscheidungen treffen.
Im Unterschied zu klassischen Programmen, die immer Schritt für Schritt das Gleiche machen, funktioniert probabilistisches Programmieren mit Wahrscheinlichkeiten. So kann ein System zum Beispiel mehrere Möglichkeiten durchrechnen und dabei Unsicherheiten mit einbeziehen.
Ein anschauliches Beispiel: Ein Unternehmen nutzt in der Fertigung Sensoren, um Maschinen zu überwachen. Statt jede Maschine nur bei einem tatsächlichen Fehler zu stoppen, berechnet das probabilistische Programm, wie wahrscheinlich ein Fehler in naher Zukunft ist. Es berücksichtigt dazu verschiedene Daten wie Temperatur, Vibration oder Produktionsmenge. So kann die Wartung exakt dann eingeplant werden, wenn sie am nötigsten ist – Ausfälle werden minimiert, Kosten gespart.
Probabilistisches Programmieren hilft also Unternehmen, mit Unsicherheiten umzugehen und intelligente, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Deutsch 
English (UK)