Apa alasan berbasis model?

Penalaran berbasis model adalah penggunaan model kerja dan pengamatan dunia nyata yang menyertainya untuk menarik kesimpulan.Ini memainkan peran penting dalam sistem logika buatan serta penalaran dalam sains.Penciptaan model adalah aspek yang memakan waktu dari pendekatan ini, karena perlu membuat model sedalam, kompleks, dan rinci mungkin untuk mencapai hasil terbaik.Setelah model kerja telah ditetapkan, itu mungkin juga memerlukan pembaruan berkala.

Dalam contoh penalaran berbasis model, perusahaan dapat mengembangkan model neurologis yang berfungsi dari tubuh manusia.Model biasanya mencakup informasi tentang jaringan koneksi yang ditemukan dalam sistem saraf pusat dan perifer.Data tentang gejala masalah neurologis dapat dibangun ke dalam sistem, menggunakan pengamatan untuk membuat matriks informasi yang diketahui.Seorang pengguna berpotensi berinteraksi dengan model dengan memasukkan gejala pasien, seperti bicara yang tidak jelas dan pupil yang tidak merata, dan itu akan mengembalikan diagnosis potensial, seperti stroke.

Sistem seperti itu dapat memiliki berbagai aplikasi dalam sains.Sistem buatan dapat memungkinkan para peneliti untuk mengeksplorasi dan menguji hipotesis.Penalaran berbasis model juga dapat menjadi tulang punggung sistem pemantauan yang mengirimkan peringatan berdasarkan input.Pemodelan iklim, misalnya, memungkinkan komputer untuk mengambil informasi tentang kondisi cuaca saat ini dan menjalankannya melalui model untuk memberikan informasi tentang badai tropis pemula dan peristiwa meteorologi lainnya yang menjadi perhatian.Otomatisasi beberapa tugas dapat memungkinkan para peneliti untuk fokus pada topik lain yang membutuhkan penalaran yang lebih kompleks.

Konsep yang sama juga dapat mendasari beberapa bentuk pemikiran ilmiah.Para peneliti mempertahankan model kerja tentang konsep ilmiah, seperti bagaimana pelat tektonik bekerja, dan membuat pengamatan untuk memperkuat model dan mengembangkan ringkasan informasi pendukung.Ini memungkinkan mereka untuk menarik kesimpulan tentang peristiwa ilmiah, berdasarkan apa yang mereka ketahui dari model dan pengamatan yang telah mereka buat.Jika, misalnya, para peneliti memantau gunung berapi, penalaran berbasis model dapat memungkinkan mereka untuk mengeluarkan peringatan evakuasi jika perilaku gunung berapi konsisten dengan letusan yang akan segera terjadi.

Model yang sedang berkembang dapat memakan waktu, kesabaran, dan input dari angkasumber.Semakin banyak poin data, penalaran berbasis model yang lebih akurat dan terperinci bisa.Ini dapat membantu para pemodel menghindari kesalahan yang berpotensi mahal, seperti gagal mengantisipasi masalah yang akan terlihat dengan lebih banyak data.Ketika pengamatan masuk, mereka dapat ditambahkan ke tubuh pengetahuan, yang dapat mengakibatkan pergeseran ke model.Misalnya, pengamatan dapat membuktikan bahwa aturan yang didasarkan pada model sebenarnya tidak benar, atau tidak memperhitungkan variabel tertentu.