grundlagenbasierte

Grundlagenbasierte beschreibung bezieht sich auf Ansätze, Modelle oder Methoden, die auf fundamentalen Prinzipien, Gesetzen oder Axiomen beruhen, statt sich ausschließlich auf empirische Daten zu stützen. Der Ausdruck betont eine theoretische oder grundlagenorientierte Grundlage der jeweiligen Lösung. In Wissenschaft und Technik kennzeichnet er Modelle, die aus physikalischen, mathematischen oder logischen Grundlagen abgeleitet sind und deren Verhalten durch verstandene Prinzipien erklärbar wird.

Fundament der grundlagenbasierten Ansätze ist das Bestreben, Phänomene durch first-principles-Modelle oder formale Strukturen zu verstehen. Dies steht im Gegensatz zu rein datengetriebenen Methoden, die Muster in großen Datensätzen lernen, ohne notwendigerweise eine erklärbare zugrunde liegende Struktur zu besitzen. In der Praxis treten grundlagenbasierte Ansätze in verschiedenen Disziplinen auf, etwa in der mechanistischen Modellierung in Ingenieurwesen, in der Physik, Biologie oder Chemie, sowie in der formalen Verifikation in der Informatik.

Zu den Vorteilen gehören Interpretierbarkeit, bessere Generalisierung bei geringem Datenbedarf und die Übertragbarkeit von Erkenntnissen in neue Szenarien. Nachteile bestehen in erhöhter Komplexität, dem Bedarf an umfassendem Fachwissen zur korrekten Formulierung der Modelle sowie in der Schwierigkeit, komplexe reale Systeme vollständig abzubilden.

In der künstlichen Intelligenz werden grundlagenbasierte oder theoriegeleitete Ansätze auch als physikbasierte oder mechanistische Methoden beschrieben. Sie integrieren fundamentale Gesetze oder Prinzipien in Lern- oder Entscheidungsprozesse, um erklärbare und robustere Ergebnisse zu erzielen. Siehe auch: First-principles-Modellierung, modellbasierter Ansatz, Theoriegetriebenes Lernen.

---