LowFidelityVorhersagen

LowFidelityVorhersagen bezeichnet Vorhersagen, die mit vereinfachten Modellen, eingeschränkter Datenbasis oder groben Annahmen erzeugt werden, um schnelle, grobe Schätzungen zu ermöglichen. Der Begriff wird in Planung, Produktentwicklung und Forschung verwendet, wenn Ressourcen begrenzt sind oder rasche Entscheidungen gefragt sind. Sie dienen dazu, Informationsbedarf frühzeitig zu decken, bevor umfangreichere Analysen erfolgen.

Typische Merkmale sind geringe Datenvielfalt, einfache Modellstrukturen, geringe Rechenlast und eine grobe Granularität der Ergebnisse. Modelle liefern oft breite Schätzbereiche statt präziser Punktwerte und sind stärker von den Annahmen abhängig. Gleichzeitig bleiben sie meist transparent, weil die Vereinfachungen nachvollziehbar sind.

Einsatzgebiete umfassen Produkt- und Systementwurf, Betriebsplanung sowie Bildungs- und Übungsszenarien. Sie dienen als Baseline oder Ausgangspunkt, auf dem später detailliertere Hochauflösungen aufbauen. In der Praxis werden sie iterativ verfeinert, sobald Daten oder Ressourcen verfügbar sind.

LowFidelityVorhersagen stehen im Unterschied zu High-Fidelity-Ansätzen mit detaillierten Modellen, umfangreichen Datensätzen und höherem Rechenaufwand. Sie werden ergänzend genutzt, um Unsicherheit zu erfassen, Parameter zu testen oder Prioritäten zu setzen, bevor teurere Analysen durchgeführt werden.

Typische Ansätze reichen von einfachen linearen Modellen über heuristische Regeln bis hin zu groben Simulationen oder Prototyp-Modellen. Surrogatmodelle können ebenfalls eingesetzt werden, um schnelle, speicher- und rechenarme Vorhersagen zu ermöglichen, mit dem Nachteil reduzierter Generalisierbarkeit.

Vorteile sind geringe Kosten, schnelle Ergebnisse, Transparenz und frühe Risikoeinschätzung. Grenzen liegen in geringerer Genauigkeit, größerem Bias, Sensitivität gegenüber Annahmen und eingeschränkter Verallgemeinerbarkeit. Eine Validierung gegen reale Daten oder Gegenmodelle wird empfohlen, sobald verfügbar.