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。

• 予測モデルの構築：複雑なエンジニアリングシミュレーションを模倣するように学習します。
• 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：どの入力が出力分布に最も大きな影響を与えるかを判断するのに役立ちます。
• 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。
• 逆解析：条件の悪いモデル入力や不足しているモデル入力に対して、隠れている未知の分布を明らかにします。

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。

• 積層造形（３Dプリンタ）
• デジタルツイン
• 仮想センサー
• 数値シミュレーション

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最適化。

• 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。

• 高精度なエミュレーション（機械学習モデル）により、設計空間全体を高速に探索する。

• 設計とテストの繰り返しを減らし、時間とリソースを節約する。

すべてのシステムには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。