Rekonstruktiegebaseerde

Rekonstruktiegebaseerde is een verzamelterm die in het Nederlands wordt gebruikt voor benaderingen en systemen die proberen een oorspronkelijke toestand, structuur of oorzaak te reconstrueren uit beperkte, ruisige of indirect waargenomen data in plaats van de ruwe waarnemingen direct te analyseren. Het begrip wordt in meerdere vakgebieden toegepast, waarbij de kernregel is dat de onderliggende realiteit via modelvorming en wiskundige technieken weer omhoog gehaald wordt uit de observaties.

Kenmerken van rekonstruktiegebaseerde methoden zijn onder meer het formuleren van inverse of ill-posed problemen, het toepassen van regularisatie of priors, en het gebruik van iteratieve optimalisatie of generatieve modellen om plausibele reconstructies te genereren. De kwaliteit van een reconstructie hangt af van de juistheid van het onderliggende model, de gekozen aannames en de mate waarin ruis en onvolledige data gemanaged worden.

Toepassingsgebieden variëren van beeldverwerking en medische beeldvorming (waar reconstructie van beelden uit onderliggende signalen centraal staat) tot archeologie, geschiedenis en cultuurtechniek waar ontbrekende informatie zo goed mogelijk wordt aangevuld. In kunstmatige intelligentie wordt rekonstruktie ook ingezet in reconstructie-gebaseerde leermethoden, bijvoorbeeld door modellen te trainen op het terughalen van ontbrekende of beschadigde input.

Uitdagingen bij rekonstruktiegebaseerde benaderingen omvatten onzekerheidsbeheer, afhankelijkheid van aannames en priors, potentieel vertekende reconstructies en de moeilijkheid om objectief te evalueren hoe goed een reconstructie de werkelijkheid weerspiegelt.