Vad är modellbaserat resonemang?

Modellbaserad resonemang är användningen av en fungerande modell och tillhörande observationer i verkligheten för att dra slutsatser.Det spelar en viktig roll i konstgjorda logiksystem och resonemang inom vetenskaperna.Skapandet av modellen är den tidskrävande aspekten av detta tillvägagångssätt, eftersom det är nödvändigt att göra modellen så djup, komplex och detaljerad som möjligt för att uppnå bästa resultat.När en arbetsmodell har upprättats kan den också kräva periodiska uppdateringar.

I ett exempel på modellbaserad resonemang kan ett företag utveckla en fungerande neurologisk modell av människokroppen.Modellen skulle normalt inkludera information om nätverket av anslutningar som finns i de centrala och perifera nervsystemen.Data om symtom på neurologiska problem kan byggas in i systemet med observationer för att skapa en matris med känd information.En användare kan potentiellt interagera med modellen genom att mata in patientsymtom, som slurat tal och ojämnt utvidgade elever, och det skulle returnera en potentiell diagnos, som stroke.

Sådana system kan ha ett brett utbud av tillämpningar inom vetenskaperna.Konstgjorda system kan göra det möjligt för forskare att utforska och testa hypoteser.Modellbaserad resonemang kan också vara ryggraden i ett övervakningssystem som skickar varningar baserat på ingångar.Klimatmodellering tillåter till exempel datorer att ta information om nuvarande väderförhållanden och köra den genom en modell för att ge information om spirande tropiska stormar och andra meteorologiska händelser av oro.Automation av vissa uppgifter kan göra det möjligt för forskare att fokusera på andra ämnen som kräver mer komplexa resonemang.

Samma koncept kan också ligga till grund för vissa former av vetenskaplig tanke.Forskare upprätthåller arbetsmodeller om vetenskapliga koncept, som hur tektoniska plattor fungerar, och gör observationer för att stärka modellen och utveckla ett kompendium av stödinformation.Detta gör att de kan dra slutsatsen om vetenskapliga händelser, baserat på vad de vet från modellen och observationerna de har gjort.Om forskare till exempel övervakar en vulkan kan det modellbaserade resonemanget tillåta dem att utfärda en evakueringsvarning om vulkanens beteende är förenligt med ett överhängande utbrott.

Utvecklingsmodeller kan ta tid, tålamod och inmatning från ett nummerav källor.Ju fler data, desto mer exakta och detaljerade modellbaserade resonemang kan vara.Detta kan hjälpa modellerare att undvika potentiellt kostsamma fel, som att inte förutse ett problem som skulle ha varit uppenbart med mer data.När observationer kommer in kan de läggas till kunskapskroppen, vilket kan leda till förändringar till modellen.Till exempel kan en observation bevisa att en regel baserad på modellen faktiskt är felaktig eller inte står för en viss variabel.