不確かさの定量化は、最適化と意思決定の両方のプロセスにおける不確かさの低減において極めて重要な役割を果たします。SmartUQは下記のような包括的なフレームワークを提供します。

• 確率モデルの構築：ガウス過程により予測の不確実性を考慮します。
• 感度解析：結果に影響を与える可能性のあるパラメータをランク付けします。
• 不確かさ伝播とロバスト最適化：ばらつき入力が出力分布に最も大きな影響を与えるかを考慮した最適化
• 統計的キャリブレーション：シミュレーションモデルと物理テストの間の不一致や不確かさを可視化します。
• ベイズ逆解析：物性値や係数などの任意のモデル入力パラメータに対して、実測値を使って実際の値や分布を推定します。

シミュレーション、物理的なテスト、センサー、デジタルツインなど、データの出所がどこであれ、不確かさの要素は常に存在します。決定論的な点推定に頼ってしまうと、的外れな結果となり、コストがかさむ可能性があります。不確かさの定量化を用いてすべての可能な結果を確率的に考慮することで、意思決定プロセスを最適化し、リスクを減らし、結果に自信を持つことができます。

SmartUQは、以下のようなあらゆる種類のデータからの意思決定を最適化することができます。

• ばらつきの影響を考慮した製造プロセス
• 積層造形（３Dプリンタ）や医療機器などの不確かさの影響を考慮
• 実測データとモデルを融合するためのデジタルツイン
• ラボで構築したモデルを使って仮想センサー
• 様々なシミュレーションソフトウェアとの連携

時間とリソースは常に限られており、わずかなデータポイントに基づいて重要な意思決定をしなければならないこともあります。SmartUQは、少数のデータから最大限の情報を得るためのサポートをします。

• 既存のデータを利用しながら、新しいデータのサンプリングを行うベイズ最適化による適応的実験計画法

• 必要な場合にのみデータセットを改良・追加するためのダイレクトサンプリング技術

• 高精度なエミュレーション（機械学習モデル）により、リアルタイムで設計空間探索

• 設計とテストの手戻りを減らし、時間とリソースを節約（Pythonやコマンドラインによる自動化）

すべてのシステムには不確実性（不確かさ）がつきものです。不確かさは、測定精度、材料特性、使用シナリオ、モデリングの近似性、将来の未知の事象などから発生します。モデルの境界条件、初期条件、およびパラメータの不確かさにより、すべての要求を満たしているか、最適であるか、等重要な質問に自信を持って答えることが難しくなります。