Uncertainty Quantification (Unsicherheitsquantifizierung) spielt besonders in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Industrie und Fabrik 4.0 eine zentrale Rolle. Hier geht es darum, Unsicherheiten in Daten, Modellen oder Prognosen systematisch zu erkennen, zu messen und zu berücksichtigen.
Stellen Sie sich vor, ein Unternehmen setzt Künstliche Intelligenz ein, um die Nachfrage nach Produkten vorherzusagen. Obwohl die Software mit vielen Daten arbeitet, gibt es immer Schwankungen, zum Beispiel durch plötzliche Wetteränderungen oder neue Trends. Uncertainty Quantification hilft dabei, diese Unwägbarkeiten sichtbar zu machen. Statt nur einen festen Wert zu nennen, wie „Nächsten Monat werden 1000 Stück verkauft“, zeigt das Modell gleichzeitig an, wie sicher diese Vorhersage ist – zum Beispiel: „Mit 80% Wahrscheinlichkeit verkaufen wir zwischen 900 und 1100 Stück.“
Unsicherheitsquantifizierung sorgt somit für mehr Transparenz und bessere Entscheidungsgrundlagen. Unternehmen können Risiken besser einschätzen, belastbare Pläne entwickeln und flexibler reagieren. So wird Uncertainty Quantification zum wichtigen Werkzeug für Führungskräfte und Entscheider in der digitalen Welt.
Deutsch 
English (UK)