Realistischere Simulation physikalischer Messdaten

Verfahren (100) zum Aufprägen des Einflusses einer physikalischen Eigenschaft (1a), die die durch physikalische Messung erhaltenen Messdaten (1), welche in mindestens einer Lern-Punktwolke Pin einer Domäne B enthalten sind, gemeinsam haben, auf simulierte Messdaten (2) in einer Simulations-Punktwolke Pin einer Domäne A, wobei die Messdaten (1, 2) in den Punktwolken Pund Pjeweils Koordinaten repräsentieren, mit den Schritten:* die Simulations-Punktwolke Pwird in eine Dichteverteilung ρin der Domäne A überführt (110);* die Dichteverteilung ρwird mit einer Transformation in eine Dichteverteilung ρin der Domäne B überführt (120), wobei diese Transformation so beschaffen ist, dass in der Domäne B ununterscheidbar ist, ob eine gegebene Dichteverteilung p direkt in der Domäne B als eine Dichteverteilung ρeiner Lern-Punktwolke Poder aber als Transformierte ρeiner Dichteverteilung ρerhalten wurde;* in der Domäne B wird eine Ergebnis-Punktwolke P, die statistisch mit der Dichteverteilung ρim Einklang ist, erzeugt (130); die Ergebnis-Punktwolke Pwird als Ergebnis des Aufprägens des Einflusses der gewünschten Eigenschaft (1a) auf die simulierten Messdaten (2) in der Simulations-Punktwolke Pgewertet (140).Verfahren (200) zum Trainieren.Datensatz, erhalten mit Verfahren (100).Trainiertes KI-Modul bzw. entsprechender Datensatz.Verfahren (300) zur Erkennung von Objekten (5a) und Situationen (5b). Zugehöriges Computerprogramm. A method (100) for impressing the influence of a physical property (Ia), which is shared by the measurement data (1) obtained by physical measurement and contained in at least one learning scatter plot PL in a domain B, onto simulated measurement data (2) in a simulation scatter plot PA in a domain A, the measurement data (1, 2) in the scatter plots PL and PA in each case representing coordinates, and the method comprising the following steps: * the simulation scatter plot PA is converted into a density distribution pA in the domain A (110); * the density distribution pA is converted by a transformation into a density distribution pB in the domain B (120), wherein this transformation is such that in domain B it is indistinguishable whether a given density distribution p was obtained directly in the domain B as a density distribution pB of a learning scatter plot PL or as transformation pe of a density distribution pA; * a result scatter plot PB, which is statistically consistent with the density distribution pe is produced in the domain B (130); the