虽然本博文讨论的科学工作基于极其复杂的算法，但其结果对每个人来说都是可以理解的。是的，而且它们是我们日常生活的重要组成部分。它们会影响我们早上是否要穿多一层衣服或带雨伞、我们想避免哪些金融交易以及我们如何规划退休生活。我们在做出所有决定时，并不知道我们所依赖的建议究竟基于什么计算，
现在是时候与海德堡理论研究所 (HITS)“计算统计”研究小组的亚历山大·乔丹 (Alexander Jordan) 进行对话了：他不仅可以解释所提到的算法的数学和统计基础。他还可以很好地评估结果的可靠性，因为他的研究有助于不断提高这种可靠性。这位拥有博士学位的数学家正在 HITS 进行预测模型评价标准的研究，对他来说，不确定性不是一个不便的副作用，而是一个必须考虑的因素。稍后会再详细介绍。
预测：以标准取代咖啡渣
本文是关于预测的，更准确地说，是关于预测的评估以及所使用的标准。预测是 卢森堡电报数据 对 未来发展、未来状况或预期事件进程的预测。与预言或读茶叶不同，预测是基于科学标准或可以用科学来证明的。但是，从科学的角度来看，需要哪些因素才能做出真正可靠的预测（无论是否存在不确定性）？为什么 HITS 的整个研究小组都要研究这个问题呢？
ing) 领导的“计算统计”小组中开展的基础研究正在为不断提高天气预报的质量做出贡献。它也用于任何必须根据预测采取行动的地方。过去三年的新冠疫情只是众多例子之一。该研究小组的科研工作得益于海德堡科技创新中心、海德堡大学和卡尔斯鲁厄理工学院的优秀计算机基础设施。计算集群的巨大计算能力和存储容量使得大规模模型和模拟成为可能。
在该系列文章“计算机数据如何变成科学”的下一篇中，机器学习和人工智能研究小组负责人 Jan Stühmer谈到了他的研究领域，并解释了“几何深度学习”的全部内容以及生物化学和材料科学与它有何关系。