Multifidelity ist die Verwendung von Modellen mit unterschiedlichen Genauigkeitsgraden und Rechenaufwand. STOCHOS^© setzt High-Fidelity-Funktionen, also genauere und rechenintensivere Modellierung, nur in den Bereichen ein, in denen die Modellunsicherheit hoch ist. Indem wir dann die Informationen aus Bereichen mit unterschiedlichen Genauigkeitsgraden automatisch in einem einzigen Modell kombinieren, können wir in nur einem Bruchteil der Zeit die gleiche Genauigkeit wie bei einem vollständig High-Fidelity-Modell erreichen. In Kombination mit unserer integrierten Rauscherkennung ermöglicht dies die Realdatenmodellierung hochkomplexer Probleme selbst auf GPU oder CPU mit erstaunlicher Genauigkeit.