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Unsicherheitsquantifizierung
Schätzung des Vertrauens in die Vorhersagen oder Entscheidungen eines Robotersystems – Unterscheidung zwischen epistemischer Unsicherheit (aufgrund begrenzter Daten) und aleatorischer Unsicherheit (aufgrund irreduzibler Zufälligkeit). Bayessche neuronale Netzwerke, Monte-Carlo-Dropout, tiefe Ensembles und konforme Vorhersage quantifizieren Unsicherheit. Unsicherheitsbewusste Roboter können um menschliche Hilfe bitten, wenn das Vertrauen niedrig ist.