Stell dir vor, du könntest mit dem Computer blitzschnell und sicher knifflige Rätsel lösen. Forschende haben herausgefunden, wie das geht.
Hast du schon mal von Bayesianischer Schlussfolgerung gehört? Das klingt kompliziert, ist aber eigentlich ganz einfach. Stell dir vor, du hast ein Rätsel, das du lösen möchtest. Du hast einige Hinweise, aber du bist dir nicht ganz sicher, ob sie stimmen. Bayesianische Schlussfolgerung hilft dir, diese Unsicherheiten zu berücksichtigen und trotzdem eine gute Lösung zu finden.
Was die Forschenden herausgefunden haben
Die Forschenden haben herausgefunden, dass man mit einem Trick namens „Uncertainty-Aware Surrogate-based Amortized Bayesian Inference“ (UA-SABI) sehr schnell und sicher Rätsel lösen kann. Das bedeutet, dass man auch bei sehr komplizierten und zeitaufwendigen Aufgaben schnell zu einem Ergebnis kommt. Sie haben gezeigt, dass man damit auch unter Zeitdruck zuverlässige Ergebnisse bekommt.
Wie haben sie das gemacht?
Um das zu erreichen, haben die Forschenden eine Methode entwickelt, die zwei Dinge kombiniert: Surrogatmodelle und Amortized Bayesian Inference. Surrogatmodelle sind wie kleine Helfer, die schnell und ungefähr so gut wie das echte Modell arbeiten. Sie ersetzen das echte Modell, das oft sehr viel Zeit braucht. Amortized Bayesian Inference hilft dann, die Ergebnisse schnell und sicher zu berechnen.
Warum ist das wichtig?
Das ist wichtig, weil viele Probleme in der Wissenschaft und im Alltag sehr kompliziert und zeitaufwendig sind. Mit dieser Methode kann man schnell und sicher zuverlässige Ergebnisse bekommen, selbst wenn man unter Zeitdruck steht. Das hilft zum Beispiel, wenn man schnell Entscheidungen treffen muss, wie bei Wettervorhersagen oder bei der Planung von großen Projekten.
Du willst mehr über die Studie wissen?
Die Forschenden, die diese Methode entwickelt haben, sind Stefania Scheurer, Philipp Reiser, Tim Brünnette, Wolfgang Nowak, Anneli Guthke und Paul-Christian Bürkner. Sie haben ihre Ergebnisse in einem wissenschaftlichen Artikel veröffentlicht.