Quantifizierung von Unsicherheiten (UQ), die systematische Berücksichtigung von Fehlern aller Art und deren Auswirkung auf das Endergebnis, hat in Modellierung, Simulation und Optimierung und insbesondere in der Parameteridentifizierung wesentlich an Bedeutung gewonnen. Am Zuse-Institut Berlin ist UQ ein Querschnittsthema, das sich durch die meisten Projekte zieht. Beispiele sind die Bestimmung von systembiologischen Parametern in Therapiemodellen, von Halbleiter-Fertigungsparametern durch optische Metrologie, von Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen simulierten Molekülkonformationen sowie die 3D-Anatomie-Rekonstruktion aus Röntgenbildern. Für UQ werden Sampling-Verfahren und lokale Approximationen von Posterior-Verteilungen eingesetzt. Erstere erlauben eine korrekte Erfassung komplexer Verteilungen in hochnichtlinearen Problemen, erfordern dafür aber eine große Anzahl von Simulationen, die jeweils nicht zu aufwendig sein sollten – etwa in Systembiologie oder Moleküldynamik. Lokale UQ kommt mit sehr viel weniger Simulationen aus, ist aber auf näherungsweise normalverteilte Parameter beschränkt – typisch für technische Anwendungen wie optische Metrologie und Anatomie-Rekonstruktion. Weitere Informationen: http://www.zib.de/features/uncertainty-quantification