O que é raciocínio baseado em modelo?
O raciocínio baseado em modelo é o uso de um modelo de trabalho e as observações do mundo real para tirar conclusões. Ele desempenha um papel importante nos sistemas lógicos artificiais, bem como no raciocínio nas ciências. A criação do modelo é o aspecto demorado dessa abordagem, pois é necessário tornar o modelo o mais profundo, complexo e detalhado possível para obter os melhores resultados. Uma vez estabelecido um modelo de trabalho, também pode exigir atualizações periódicas.
Em um exemplo de raciocínio baseado em modelo, uma empresa pode desenvolver um modelo neurológico funcional do corpo humano. O modelo normalmente incluiria informações sobre a rede de conexões encontradas nos sistemas nervosos centrais e periféricos. Dados sobre sintomas de problemas neurológicos podem ser incorporados ao sistema, usando observações para criar uma matriz de informações conhecidas. Um usuário pode potencialmente interagir com o modelo, inserindo sintomas do paciente, como fala arrastada e alunos dilatados de forma desigual, e Would retorna um diagnóstico potencial, como derrame.
Esses sistemas podem ter uma ampla gama de aplicações nas ciências. Os sistemas artificiais podem permitir que os pesquisadores explorem e testem hipóteses. O raciocínio baseado em modelo também pode ser a espinha dorsal de um sistema de monitoramento que envia alertas com base em entradas. A modelagem climática, por exemplo, permite que os computadores recebam informações sobre as condições climáticas atuais e a executem através de um modelo para fornecer informações sobre tempestades tropicais iniciantes e outros eventos meteorológicos de preocupação. A automação de algumas tarefas pode permitir que os pesquisadores se concentrem em outros tópicos que exigem raciocínio mais complexo.
O mesmo conceito também pode estar subjacente a algumas formas de pensamento científico. Os pesquisadores mantêm modelos de trabalho sobre conceitos científicos, como as placas tectônicas funcionam e fazem observações para fortalecer o modelo e desenvolver um compêndio de informações de suporte. Isso permitepara tirar conclusão sobre eventos científicos, com base no que sabem do modelo e nas observações que fizeram. Se, por exemplo, os pesquisadores estiverem monitorando um vulcão, o raciocínio baseado em modelo poderá permitir que eles emitam um aviso de evacuação se o comportamento do vulcão for consistente com uma erupção iminente.
Desenvolver modelos pode levar tempo, paciência e contribuição de várias fontes. Quanto mais pontos de dados, o raciocínio mais preciso e detalhado pode ser. Isso pode ajudar os modeladores a evitar erros potencialmente caros, como não antecipar um problema que teria sido aparente com mais dados. À medida que as observações entram, elas podem ser adicionadas ao corpo do conhecimento, o que pode resultar em mudanças para o modelo. Por exemplo, uma observação pode provar que uma regra baseada no modelo está realmente incorreta ou não é responsável por uma variável específica.