Simulation bezeichnet in der künstlichen Intelligenz (KI) die Nachbildung realer Systeme oder Prozesse mithilfe von computergestützten Modellen. Diese Modelle ermöglichen es, das Verhalten komplexer Systeme zu analysieren, Vorhersagen zu treffen oder verschiedene Szenarien zu testen, ohne dabei auf reale Experimente angewiesen zu sein. Simulationen sind somit ein wichtiger Bestandteil der KI, da sie es ermöglichen, Entscheidungen zu treffen, Risiken zu minimieren und Lösungen zu optimieren.
In der KI werden Simulationen beispielsweise zur Trainierung von maschinellen Lernalgorithmen eingesetzt. So können autonome Systeme, wie fahrerlose Fahrzeuge, in virtuellen Umgebungen trainiert werden, bevor sie in der realen Welt eingesetzt werden. Darüber hinaus werden Simulationen genutzt, um komplexe Systeme wie Lieferketten, Finanzmärkte oder biologische Prozesse zu modellieren und zu verstehen.
Ein weiterer Bereich ist die digitale Zwillingstechnologie, bei der virtuelle Modelle realer Objekte oder Systeme erstellt werden. Diese Modelle können in Echtzeit mit realen Daten gespeist werden, um Zustände zu überwachen, Vorhersagen zu treffen oder remote durchgeführte Experimente zu ermöglichen.
Simulationen in der KI bieten zahlreiche Vorteile, wie z.B. die Möglichkeit, Kosten zu reduzieren, Risiken zu minimieren und Innovationen zu beschleunigen. Allerdings erfordern sie auch eine sorgfältige Modellierung und Validierung, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse realistisch und zuverlässig sind.