O que é o 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. Ela desempenha um papel importante nos sistemas de lógica artificial, bem como no raciocínio nas ciências. A criação do modelo é o aspecto demorado dessa abordagem, pois é necessário torná-lo o mais profundo, complexo e detalhado possível para obter os melhores resultados. Depois que um modelo de trabalho é estabelecido, ele também pode exigir atualizações periódicas.
Em um exemplo de raciocínio baseado em modelo, uma empresa poderia desenvolver um modelo neurológico funcional do corpo humano. O modelo normalmente inclui informações sobre a rede de conexões encontradas nos sistemas nervosos central e periférico. Dados sobre sintomas de problemas neurológicos podem ser incorporados ao sistema, usando observações para criar uma matriz de informações conhecidas. Um usuário poderia potencialmente interagir com o modelo inserindo sintomas do paciente, como fala arrastada e pupilas desigualmente dilatadas, e retornaria um diagnóstico em potencial, como acidente vascular cerebral.
Tais 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 aos computadores obter informações sobre as condições climáticas atuais e executá-las através de um modelo para fornecer informações sobre tempestades tropicais emergentes e outros eventos meteorológicos preocupantes. 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 funcionam as placas tectônicas, e fazem observações para fortalecer o modelo e desenvolver um compêndio de informações de suporte. Isso permite que eles tirem conclusões sobre eventos científicos, com base no que sabem do modelo e nas observações que fizeram. Se, por exemplo, os pesquisadores estão monitorando um vulcão, o raciocínio baseado em modelo pode permitir que eles emitam um aviso de evacuação se o comportamento do vulcão for consistente com uma erupção iminente.
O desenvolvimento de modelos pode levar tempo, paciência e contribuição de várias fontes. Quanto mais pontos de dados, mais racional e preciso é o raciocínio baseado em modelo. Isso pode ajudar os modeladores a evitar erros potencialmente dispendiosos, como deixar de antecipar um problema que seria aparente com mais dados. À medida que as observações chegam, elas podem ser adicionadas ao corpo de conhecimento, o que pode resultar em mudanças no modelo. Por exemplo, uma observação pode provar que uma regra baseada no modelo está realmente incorreta ou não é responsável por uma variável específica.