(openPR) Synthetische Daten und digitale Zwillinge ermöglichen die Industrialisierung von KI, indem sie reale Daten ersetzen und Modelle prüfbar machen.
Künstliche Intelligenz braucht Daten - viele, diverse und rechtssichere Daten. Genau hier beschleunigen synthetische Daten und digitale Zwillinge den nächsten Entwicklungssprung: Modelle lernen an künstlich erzeugten, realitätsnahen Datensätzen und an virtuellen Abbildern von Fabriken, Stromnetzen oder Fahrzeugflotten. Das reduziert Abhängigkeiten von schwer zugänglichen, sensiblen oder teuren Realwelt-Daten und bringt KI schneller, sicherer und breiter in produktive Anwendungen.
"Synthetische Daten sind der Turbolader für die industrielle KI", sagt Christian Hintz, Portfoliomanager des "AI Leaders" (WKN: A2PF0M / ISIN: DE000A2PF0M4) . "Sie schließen Datenlücken in regulierten Bereichen, anonymisieren sensible Informationen und ermöglichen robuste Modelle für Randfälle - von seltenen Fehlerbildern in der Qualitätssicherung bis zu Extremsituationen in der autonomen Mobilität. Unternehmen verkürzen so Entwicklungszyklen und erhöhen die Trefferquote ihrer KI-Projekte." Digitale Zwillinge ergänzen den Ansatz: Sie koppeln Simulation und Echtbetrieb in einem Kreislauf aus Planung, Test und kontinuierlichem Lernen. Wo früher Monate an Testdaten nötig waren, genügen heute Tage in der Simulation, um KI-Logiken zu verifizieren und für den Einsatz am Band, im Netzbetrieb oder im Service freizugeben.
"Der Investment-Case ist doppelt: Zum einen entstehen Champions in den Enabler-Schichten - von Simulations- und Rendering-Engines über Datenplattformen bis zu spezialisierten Anbietern für Datenschutz und Modellvalidierung. Zum anderen gewinnen Anwenderbranchen, die auf Basis von digitalen Zwillingen kontinuierlich optimieren: Fertigung, Energie, Logistik, Gesundheitswesen", ergänzt Tilmann Speck, ebenfalls Portfoliomanager des "AI Leaders". Für Kapitalanleger ist entscheidend, dass synthetische Daten nicht nur ein Forschungsthema sind, sondern eine handfeste Produktivitätsstory: weniger Ausfallzeiten, präzisere Vorhersagen, schnellere Zertifizierungen. Gleichzeitig stärkt der Ansatz Governance und Compliance, weil Trainings- und Testdaten nachvollziehbar erzeugt, versioniert und auditierbar gemacht werden.
Die Marktdynamik wird durch drei Treiber gestützt: Erstens explodiert der Bedarf an kuratierten, rechtssicheren Datensätzen für multimodale KI - Text, Bild, Video, Sensordaten. Zweitens verschiebt sich das Rechenbudget von reinem Training hin zu laufender Inferenz und Simulation nahe an der Maschine ("Edge"), was digitale Zwillinge zu operativen Leitständen macht. Drittens verlangt die Regulierung vermehrt Transparenz über Datengrundlagen und Modellverhalten - ein Feld, in dem synthetische Daten, Test-Suiten und virtuelle Szenarien messbaren Mehrwert liefern. "Wer Simulation und synthetische Daten beherrscht, verkürzt die Zeit bis zur Wertschöpfung und baut gleichzeitig belastbare Kontrollmechanismen auf", so Hintz. "Das ist genau der Mix, den langfristige Investoren suchen: Skalierbarkeit plus Steuerbarkeit."
Der "AI Leaders" adressiert das Thema entlang der gesamten Wertschöpfung: Infrastrukturanbieter für Rechenleistung und 3D-Engines, Plattformen für Daten-Generierung und -Governance, Softwarehäuser für industrielle Simulation sowie führende Anwender mit klaren Produktivitätsmetriken. Die Aktienauswahl folgt einem stringenten, regelbasierten Prozess mit täglicher Möglichkeit zur Re-Allokation. Ziel ist es, die Faktorprämien des Wachstumssegments einzufangen und das Schwankungsprofil zugleich auf marktüblichem Niveau zu halten. "Synthetische Daten und digitale Zwillinge sind kein Nischentrend", fasst Speck zusammen. "Sie sind die Brücke, über die KI vom Labor auf die Werkbank und in die Bilanz wandert."
