Cos'è il ragionamento basato su modelli?

Il ragionamento basato sul modello è l'uso di un modello di lavoro e che accompagna le osservazioni del mondo reale per trarre conclusioni.Ha un ruolo importante nei sistemi logici artificiali e nel ragionamento nelle scienze.La creazione del modello è l'aspetto che richiede tempo di questo approccio, in quanto è necessario rendere il modello il più profondo, complesso e dettagliato possibile per ottenere i migliori risultati.Una volta stabilito un modello di lavoro, può anche richiedere aggiornamenti periodici.

In un esempio di ragionamento basato sul modello, un'azienda potrebbe sviluppare un modello neurologico funzionante del corpo umano.Il modello includerebbe normalmente informazioni sulla rete di connessioni trovate nel sistema nervoso centrale e periferico.I dati sui sintomi dei problemi neurologici potrebbero essere integrati nel sistema, usando osservazioni per creare una matrice di informazioni note.Un utente potrebbe potenzialmente interagire con il modello inserendo i sintomi del paziente, come il linguaggio confuso e le pupille ineguagliabili, e restituirebbe una potenziale diagnosi, come l'ictus.

Tali sistemi possono avere una vasta gamma di applicazioni nelle scienze.I sistemi artificiali possono consentire ai ricercatori di esplorare e testare ipotesi.Il ragionamento basato sul modello può anche essere la spina dorsale di un sistema di monitoraggio che invia avvisi in base agli input.La modellazione climatica, ad esempio, consente ai computer di prendere informazioni sulle condizioni meteorologiche attuali e di eseguirle attraverso un modello per fornire informazioni su tempeste tropicali in erba e altri eventi meteorologici di preoccupazione.L'automazione di alcuni compiti può consentire ai ricercatori di concentrarsi su altri argomenti che richiedono ragionamenti più complessi.

Lo stesso concetto può anche essere alla base di alcune forme di pensiero scientifico.I ricercatori mantengono modelli di lavoro sui concetti scientifici, come il modo in cui le placche tettoniche funzionano e fanno osservazioni per rafforzare il modello e sviluppare un compendio di informazioni di supporto.Ciò consente loro di trarre conclusioni sugli eventi scientifici, in base a ciò che sanno dal modello e dalle osservazioni che hanno fatto.Se, ad esempio, i ricercatori stanno monitorando un vulcano, il ragionamento basato sul modello può consentire loro di emettere un avviso di evacuazione se il comportamento del vulcano è coerente con un'eruzione imminente.

I modelli di sviluppo possono richiedere tempo, pazienza e input da un numerodi fonti.Più punti di dati, può essere il ragionamento basato su modelli più accurato e dettagliato.Ciò può aiutare i modellisti a evitare errori potenzialmente costosi, come non riuscire ad anticipare un problema che sarebbe stato evidente con più dati.Man mano che arrivano le osservazioni, possono essere aggiunte al corpo della conoscenza, il che può provocare cambiamenti al modello.Ad esempio, un'osservazione potrebbe dimostrare che una regola basata sul modello è effettivamente errata o non tiene conto di una particolare variabile.